| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题背景 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究和应用现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 数据挖掘国外研究和应用情况 | 第10-11页 |
| 1.2.2 数据挖掘国内研究和应用情况 | 第11-12页 |
| 1.3 研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 研究方法 | 第13-15页 |
| 第2章 烟草行业中的CRM以及客户分类方法 | 第15-25页 |
| 2.1 客户关系管理的概念 | 第15-19页 |
| 2.1.1 CRM的概念 | 第15-16页 |
| 2.1.2 CRM的分类 | 第16-18页 |
| 2.1.3 分析型CRM的应用 | 第18-19页 |
| 2.2 烟草行业的特点 | 第19-21页 |
| 2.3 烟草行业中CRM的重要性 | 第21-22页 |
| 2.4 订单分析在烟草行业CRM中的应用 | 第22页 |
| 2.5 烟草行业中客户的分类方法和RFM模型 | 第22-25页 |
| 2.5.1 客户分类的方法 | 第22-23页 |
| 2.5.2 RFM模型 | 第23-25页 |
| 第3章 数据挖掘基础理论概述 | 第25-37页 |
| 3.1 数据挖掘的基本概念 | 第25-30页 |
| 3.1.1 理论角度上数据挖掘的概念 | 第25-26页 |
| 3.1.2 应用角度上数据挖掘的概念 | 第26页 |
| 3.1.3 数据挖掘的过程 | 第26-28页 |
| 3.1.4 数据挖掘与传统数据统计的区别 | 第28页 |
| 3.1.5 数据挖掘和数据仓库 | 第28-30页 |
| 3.2 数据挖掘的分类和技术方法 | 第30-35页 |
| 3.2.1 数据挖掘的分类 | 第30-32页 |
| 3.2.2 数据挖掘的技术方法 | 第32-35页 |
| 3.3 数据挖掘的应用 | 第35-37页 |
| 第4章 数据挖掘所需订单数据的预处理 | 第37-49页 |
| 4.1 获取原始数据 | 第38-40页 |
| 4.2 数据链接和变换 | 第40-42页 |
| 4.2.1 数据链接 | 第40-42页 |
| 4.2.2 数据变换 | 第42页 |
| 4.3 数据清理 | 第42-46页 |
| 4.3.1 错误值清理和缺失值处理 | 第43-44页 |
| 4.3.2 增加统计字段 | 第44-46页 |
| 4.4 数据分析 | 第46-49页 |
| 第5章 数据挖掘在订单分析中的应用 | 第49-71页 |
| 5.1 建立RFM分析模型 | 第49-50页 |
| 5.2 基于k-means聚类算法的数据挖掘 | 第50-54页 |
| 5.2.1 k-平均值(k-means)算法 | 第50-52页 |
| 5.2.2 基于k-means算法的RFM模型应用 | 第52-54页 |
| 5.3 聚类结果分析说明 | 第54-57页 |
| 5.4 客户订烟行为分析 | 第57-67页 |
| 5.4.1 VIP客户订烟行为分析 | 第57-62页 |
| 5.4.2 小客户订烟行为分析 | 第62-67页 |
| 5.5 非法经营烟草销售预警 | 第67-71页 |
| 第6章 总结 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第78页 |