| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-23页 |
| ·研究背景和意义 | 第11-13页 |
| ·顾客满意度研究现状 | 第13-18页 |
| ·国外研究现状 | 第13-16页 |
| ·国内研究现状 | 第16-18页 |
| ·顾客满意度研究中存在的问题 | 第18-20页 |
| ·评价指标体系存在的问题 | 第18-19页 |
| ·测评模型存在的问题 | 第19-20页 |
| ·主要内容和结构安排 | 第20-21页 |
| ·研究方法和创新点 | 第21-23页 |
| 第2章 相关理论综述 | 第23-33页 |
| ·顾客满意度理论 | 第23-26页 |
| ·顾客满意相关概念 | 第23-24页 |
| ·顾客满意度及特征 | 第24-26页 |
| ·粗集理论简介 | 第26-28页 |
| ·粗集理论 | 第26-27页 |
| ·数据约简理论 | 第27-28页 |
| ·粗集的优点 | 第28页 |
| ·人工神经网络简介 | 第28-30页 |
| ·人工神经网络 | 第28-29页 |
| ·人工神经网络的优点 | 第29-30页 |
| ·BP 神经网络简介 | 第30-32页 |
| ·BP 神经网络 | 第30-31页 |
| ·BP 神经网络的优点 | 第31-32页 |
| ·粗集和 BP 神经网络结合的原理 | 第32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 房地产业顾客满意度评价指标体系的建立 | 第33-41页 |
| ·房地产业概述 | 第33-35页 |
| ·房地产相关概念 | 第34页 |
| ·房地产的特征 | 第34-35页 |
| ·影响房地产业顾客满意度的因素 | 第35-37页 |
| ·选择房地产业顾客满意度评价指标的原则 | 第37-38页 |
| ·房地产业顾客满意度评价指标的建立 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于粗集—BP 神经网络的房地产业顾客满意度测评模型的构建 | 第41-53页 |
| ·决策属性约简 | 第41-42页 |
| ·知识的简化 | 第41页 |
| ·属性约简的步骤 | 第41-42页 |
| ·房地产业顾客满意度评价指标体系的约简 | 第42-44页 |
| ·数据值离散归一化处理 | 第42页 |
| ·房地产业顾客满意度评价指标约简 | 第42-44页 |
| ·房地产业顾客满意度测评模型的构建 | 第44-49页 |
| ·BP 神经网络模型的分析 | 第44-46页 |
| ·房地产业顾客满意度测评模型的构建 | 第46-49页 |
| ·房地产业顾客满意度测评模型的 MATLAB 实现 | 第49-51页 |
| ·MATLAB 简介 | 第49-50页 |
| ·BP 神经网络工具箱具体应用过程 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第5章 邯郸市永嘉房地产开发有限公司丛台区分公司顾客满意度实证研究 | 第53-65页 |
| ·邯郸市永嘉房地产开发有限公司丛台区分公司概况 | 第53-54页 |
| ·样本数据的准备 | 第54-56页 |
| ·房地产业顾客满意度调查问卷的设计 | 第54-55页 |
| ·数据的收集和整理 | 第55-56页 |
| ·顾客满意度测评模型的应用 | 第56-61页 |
| ·样本仿真 | 第56-60页 |
| ·实例仿真 | 第60-61页 |
| ·提升永嘉分公司公司顾客满意度的对策 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-65页 |
| 结论与展望 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 附录 | 第71-73页 |
| 作者简介 | 第73-74页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第74-75页 |
