基于数据挖掘的银行客户分类模型研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 1 绪论 | 第9-12页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·研究意义 | 第10-11页 |
| ·论文研究的主要内容及框架 | 第11-12页 |
| 2 相关研究概述 | 第12-24页 |
| ·客户关系管理概述 | 第12-13页 |
| ·客户关系管理 | 第12页 |
| ·客户分类 | 第12-13页 |
| ·市场细分理论 | 第13页 |
| ·数据挖掘在CRM 中的研究现状 | 第13-16页 |
| ·数据挖掘概述 | 第16-22页 |
| ·数据挖掘定义 | 第16-17页 |
| ·聚类方法（以SOM 方法为例） | 第17-18页 |
| ·分类方法（以决策树为例） | 第18-22页 |
| ·数据挖掘的主要工具 | 第22-24页 |
| 3 基于银行客户价值的分类挖掘模型 | 第24-32页 |
| ·研究基本思路 | 第24页 |
| ·问题确定 | 第24-25页 |
| ·数据采集及预处理 | 第25-27页 |
| ·数据模型 | 第25-26页 |
| ·数据预处理 | 第26-27页 |
| ·聚类分析 | 第27-29页 |
| ·数据模型 | 第27-28页 |
| ·数据预处理 | 第28页 |
| ·聚类分析 | 第28-29页 |
| ·聚类模型评估 | 第29页 |
| ·分类 | 第29-31页 |
| ·分类数据模型 | 第29-30页 |
| ·数据预处理 | 第30页 |
| ·分类预测模型 | 第30-31页 |
| ·分类模型评估 | 第31页 |
| ·模型的应用 | 第31-32页 |
| 4 基于银行客户价值的聚类模型——案例分析 | 第32-38页 |
| ·第一次聚类 | 第33-35页 |
| ·数据导入 | 第33页 |
| ·聚类分析 | 第33-34页 |
| ·聚类结果 | 第34页 |
| ·模型评估 | 第34-35页 |
| ·第二次聚类 | 第35-36页 |
| ·聚类结果 | 第35页 |
| ·模型评估 | 第35-36页 |
| ·客户类别管理 | 第36-38页 |
| 5 银行客户的分类模型——案例分析 | 第38-57页 |
| ·客户数据选择 | 第38-39页 |
| ·三叉决策树 | 第39-42页 |
| ·数据导入 | 第39页 |
| ·数据分割 | 第39页 |
| ·Tree 节点设置 | 第39页 |
| ·模型与剪枝 | 第39-40页 |
| ·模型的评估 | 第40-42页 |
| ·组合分类器 | 第42-54页 |
| ·第一个分类器的分类模型的建立 | 第42-45页 |
| ·第二个分类器的模型 | 第45-47页 |
| ·第三个分类器的决策树模型 | 第47-49页 |
| ·组合分类器评估 | 第49-54页 |
| ·模型的比较与选择 | 第54页 |
| ·模型的应用 | 第54-57页 |
| ·预测客户类别 | 第55-56页 |
| ·在客户管理上的应用 | 第56-57页 |
| 6 结论 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 附录 | 第63页 |
