数据挖掘技术在客户分析中的应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-15页 |
| 1 绪论 | 第15-19页 |
| ·论文选题的背景、意义 | 第15-16页 |
| ·国内外研究现状 | 第16-17页 |
| ·存在的问题 | 第17页 |
| ·论文的研究思路和论文结构 | 第17-18页 |
| ·本文的创新点 | 第18-19页 |
| 2 数据挖掘在客户分析中的应用研究 | 第19-29页 |
| ·数据挖掘综述 | 第19-26页 |
| ·数据挖掘的任务 | 第19-20页 |
| ·数据挖掘的一般方法 | 第20-26页 |
| ·数据挖掘在客户分析中的应用 | 第26-29页 |
| ·获取新客户 | 第26-27页 |
| ·客户分类 | 第27页 |
| ·客户保持 | 第27-28页 |
| ·客户盈利能力分析 | 第28页 |
| ·营销分析 | 第28-29页 |
| 3 基于数据挖掘的零售业客户分析系统的构建 | 第29-45页 |
| ·零售业客户分析系统总体分析 | 第29-35页 |
| ·零售业客户分析系统要求 | 第29-30页 |
| ·零售业客户分析系统需求分析 | 第30-32页 |
| ·系统的结构 | 第32-34页 |
| ·功能分析 | 第34-35页 |
| ·数据仓库的建立与数据载入 | 第35-42页 |
| ·零售业数据库特点 | 第35页 |
| ·数据仓库结构分析 | 第35-36页 |
| ·数据粒度划分 | 第36页 |
| ·数据仓库建模 | 第36-39页 |
| ·数据预处理 | 第39-41页 |
| ·数据装载 | 第41-42页 |
| ·数据挖掘主题选取 | 第42-44页 |
| ·客户细分 | 第42-43页 |
| ·客户价值 | 第43页 |
| ·客户满意度 | 第43-44页 |
| ·零售业客户分析系统数据挖掘模型设计 | 第44-45页 |
| 4 实证分析 | 第45-52页 |
| ·客户细分的聚类分析 | 第45-47页 |
| ·数据预处理 | 第45-46页 |
| ·挖掘结果 | 第46-47页 |
| ·结果分析 | 第47页 |
| ·客户价值分析 | 第47-50页 |
| ·数据预处理 | 第47-48页 |
| ·挖掘结果及分析 | 第48-50页 |
| ·客户行为分析 | 第50-52页 |
| ·客户忠诚度分析 | 第50页 |
| ·客户流失分析 | 第50-51页 |
| ·客户满意度分析 | 第51页 |
| ·客户响应度分析 | 第51-52页 |
| 5 总结与展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
