基于聚类分析的基金公司用户价值分析
| 中文摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 符号说明 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究状况 | 第13-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14页 |
| 1.3 研究思路与框架 | 第14-15页 |
| 1.4 创新点 | 第15页 |
| 1.5 研究的主要方法 | 第15-17页 |
| 第二章 聚类分析算法概述 | 第17-21页 |
| 2.1 聚类分析简介 | 第17页 |
| 2.2 相似度的测量 | 第17-19页 |
| 2.2.1 定义距离 | 第17页 |
| 2.2.2 常用距离 | 第17-18页 |
| 2.2.3 距离选择原则 | 第18页 |
| 2.2.4 变量相似性的度量 | 第18-19页 |
| 2.3 K-Means聚类方法 | 第19-21页 |
| 第三章 基金公司用户价值分析 | 第21-37页 |
| 3.1 基金公司用户关系管理介绍 | 第21-22页 |
| 3.1.1 基金公司用户关系管理的定义 | 第21页 |
| 3.1.2 基金公司用户价值定义 | 第21-22页 |
| 3.2 基金公司用户价值分析 | 第22-30页 |
| 3.2.1 分析目标 | 第22-24页 |
| 3.2.2 分析方法与过程 | 第24-26页 |
| 3.2.3 数据抽取 | 第26-27页 |
| 3.2.4 数据预处理 | 第27-29页 |
| 3.2.5 数据建模 | 第29-30页 |
| 3.3 基金公司用户分类 | 第30-33页 |
| 3.4 基金公司营销策略分析 | 第33-37页 |
| 第四章 总结与展望 | 第37-38页 |
| 4.1 总结 | 第37页 |
| 4.2 不足与展望 | 第37-38页 |
| 附录 | 第38-40页 |
| 参考文献 | 第40-41页 |
| 致谢 | 第41-42页 |
| 附件 | 第42页 |
