基于目标客户聚类的营销系统设计与实现
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·研究背景 | 第8-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·目前存在的问题 | 第11页 |
| ·研究工作与内容 | 第11-12页 |
| ·论文结构 | 第12-13页 |
| 2 相关理论技术 | 第13-23页 |
| ·营销理论 | 第13-17页 |
| ·市场细分理论 | 第13-14页 |
| ·差异化理论 | 第14-16页 |
| ·营销组合理论 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘技术 | 第17-22页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第17页 |
| ·数据挖掘的发展及意义 | 第17-18页 |
| ·数据挖掘系统的分类 | 第18-19页 |
| ·数据挖掘模式的有效性 | 第19页 |
| ·数据挖掘的方法及流程 | 第19-20页 |
| ·聚类分析算法 | 第20-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 3 需求分析与数据整合 | 第23-36页 |
| ·需求分析 | 第23-28页 |
| ·营销系统需求总体描述 | 第23-24页 |
| ·系统体系结构 | 第24-25页 |
| ·系统模块图 | 第25-28页 |
| ·数据整合 | 第28-33页 |
| ·数据准备 | 第28-29页 |
| ·数据清理 | 第29-30页 |
| ·连续数据的离散化 | 第30-33页 |
| ·数据模型设计 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 4 目标客户聚类 | 第36-42页 |
| ·目标客户聚类 | 第36-38页 |
| ·确定 K 值 | 第36-37页 |
| ·如何选择初始聚类中心 | 第37-38页 |
| ·“我的 e 家”实例 | 第38-41页 |
| ·聚类过程 | 第38-40页 |
| ·聚类结果分析 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 5 客户推荐 | 第42-50页 |
| ·推荐营销 | 第42-43页 |
| ·基于关联规则的个性化推荐 | 第43-45页 |
| ·关联规则挖掘简介 | 第43-44页 |
| ·传统的基于关联规则个性化推荐算法 | 第44-45页 |
| ·基于客户细分的个性化推荐 | 第45-46页 |
| ·推荐营销实现 | 第46-47页 |
| ·营销推荐结果 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 6 系统实现与营销 | 第50-65页 |
| ·系统基础架构 | 第50-51页 |
| ·系统管理核心类 | 第51-54页 |
| ·系统实现界面 | 第54-64页 |
| ·登录主界面 | 第54-55页 |
| ·E 家套餐营销推荐 | 第55-60页 |
| ·业务统计报表 | 第60-61页 |
| ·失败原因分析报表 | 第61-62页 |
| ·业务受理总体统计 | 第62-63页 |
| ·系统功能 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 7 总结与展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第70-73页 |
| 附件 | 第73页 |
