| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| ·论文的研究背景 | 第8-9页 |
| ·研究目的和研究意义 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·市场营销与客户细分国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·数据挖掘国内外研究现状 | 第11页 |
| ·论文结构 | 第11-13页 |
| 第2章 理论综述 | 第13-21页 |
| ·客户细分理论 | 第13-17页 |
| ·物流企业市场营销理论 | 第17-19页 |
| ·数据挖掘理论 | 第19-21页 |
| 第3章 数据挖掘的相关技术 | 第21-36页 |
| ·数据仓库与联机分析处理技术 | 第21-22页 |
| ·数据挖掘常用技术 | 第22-24页 |
| ·神经网络 | 第22-23页 |
| ·分类方法 | 第23页 |
| ·预测分析技术 | 第23-24页 |
| ·K-means 聚类分析技术 | 第24-27页 |
| ·Apriori 关联分析技术 | 第27-31页 |
| ·数据挖掘的一般过程 | 第31-33页 |
| ·数据挖掘的常用工具 | 第33-36页 |
| 第4章 物流企业关键客户组合业务流程的设计与实现 | 第36-44页 |
| ·物流企业关键客户组合业务的流程设计 | 第36-37页 |
| ·企业的关键客户组合业务 | 第36页 |
| ·物流企业关键客户组合业务的流程 | 第36-37页 |
| ·物流企业关键客户的实现 | 第37-40页 |
| ·数据准备 | 第37-38页 |
| ·K-means 建模挖掘 | 第38-39页 |
| ·确定企业关键客户 | 第39-40页 |
| ·关键客户组合业务的实现 | 第40-43页 |
| ·数据准备 | 第40-41页 |
| ·Apriori 建模挖掘 | 第41-42页 |
| ·确定企业关键客户组合业务 | 第42-43页 |
| ·关键客户组合业务结果的应用部署 | 第43-44页 |
| 第5章 物流企业关键客户组合业务数据挖掘实例的分析与应用 | 第44-61页 |
| ·HY 物流有限公司概况 | 第44页 |
| ·企业关键客户的数据挖掘 | 第44-54页 |
| ·数据处理及导入 | 第44-46页 |
| ·构建数据流 | 第46-50页 |
| ·执行挖掘模型 | 第50页 |
| ·分析确定结果 | 第50-54页 |
| ·关键客户组合业务的数据挖掘 | 第54-59页 |
| ·数据处理及导入 | 第54-56页 |
| ·构建数据流 | 第56-57页 |
| ·执行分析挖掘模型 | 第57-59页 |
| ·组合业务结果的评估与应用 | 第59-61页 |
| 第6章 总结 | 第61-63页 |
| ·全文总结 | 第61-62页 |
| ·不足与改进 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |
| 图目录 | 第65-66页 |
| 表目录 | 第66-67页 |
| 在学期间主要成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |