基于多源数据挖掘的旅游客户细分研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·课题背景 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·国外研究现状 | 第12-13页 |
| ·国内研究现状 | 第13-14页 |
| ·本文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 第2章 本文应用的理论基础 | 第15-25页 |
| ·客户细分概述 | 第15页 |
| ·客户细分的方式 | 第15-20页 |
| ·地理细分 | 第16页 |
| ·人口统计学细分 | 第16-17页 |
| ·心理细分 | 第17页 |
| ·行为细分 | 第17-19页 |
| ·利益细分 | 第19-20页 |
| ·聚类分析概述 | 第20-21页 |
| ·基于多源数据挖掘的聚类方法 | 第21-24页 |
| ·CMS 方法概述 | 第21-22页 |
| ·CMS 算法描述 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于多源数据挖掘的客户细分模型研究 | 第25-35页 |
| ·多源数据挖掘的知识发现的过程 | 第25-26页 |
| ·基于多源数据挖掘的客户细分模型 | 第26-29页 |
| ·数据模块 | 第27-28页 |
| ·CMS 聚类模块 | 第28页 |
| ·功能模块 | 第28-29页 |
| ·基于多数据源挖掘的香港旅游客户细分模型 | 第29-30页 |
| ·CMS 方法的改进 | 第30-33页 |
| ·CMS 方法的实际应用 | 第30页 |
| ·CMS 方法连续属性离散化 | 第30-31页 |
| ·CMS 方法数据属性值个数改进 | 第31页 |
| ·CMS 方法关联属性选取改进 | 第31-32页 |
| ·CMS 方法匹配原则改进 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 第4章 香港旅游客户数据预处理过程 | 第35-42页 |
| ·研究背景 | 第35页 |
| ·样本数据的来源 | 第35-36页 |
| ·数据预处理的必要性 | 第36-37页 |
| ·数据预处理过程 | 第37-40页 |
| ·数据属性的选取 | 第37-39页 |
| ·数据清洗 | 第39页 |
| ·数据集成 | 第39页 |
| ·数据离散化 | 第39-40页 |
| ·数据预处理结果 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第5章 基于多源数据挖掘的香港旅游客户聚类分析 | 第42-62页 |
| ·主要工具 | 第42页 |
| ·建立唯一的聚类 | 第42-47页 |
| ·分割数据源 | 第42-43页 |
| ·获取关联属性 | 第43-47页 |
| ·合并成一致性标签 | 第47-52页 |
| ·匹配过程 | 第48-51页 |
| ·合并过程 | 第51-52页 |
| ·实验结果分析 | 第52-58页 |
| ·CMS 聚类结果分布 | 第52-54页 |
| ·客户聚类特征描述 | 第54-58页 |
| ·CMS 聚类结果综述 | 第58页 |
| ·其他实验结果分析 | 第58-59页 |
| ·CMS 方法评价 | 第59-61页 |
| ·CMS 方法的优点 | 第59-60页 |
| ·CMS 方法的缺点 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 附录1 | 第68-69页 |
| 附录2 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
