电信企业客户关系管理中的分类技术
| 摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 选题背景 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 关于客户关系管理的理论研究 | 第9-10页 |
| 1.2.2 关于客户关系管理相关的分类技术研究 | 第10页 |
| 1.2.3 关于客户关系管理在企业中应用的研究 | 第10-11页 |
| 1.3 本文组织框架 | 第11-13页 |
| 2 客户关系管理及数据挖掘基础知识 | 第13-18页 |
| 2.1 客户关系管理基本理论 | 第13-14页 |
| 2.2 数据挖掘相关知识 | 第14-17页 |
| 2.2.1 数据挖掘概述 | 第14-15页 |
| 2.2.2 数据挖掘流程 | 第15-17页 |
| 2.3 本章小结 | 第17-18页 |
| 3 分类技术 | 第18-24页 |
| 3.1 分类的定义 | 第18-19页 |
| 3.2 基本的分类算法 | 第19-23页 |
| 3.2.1 决策树 | 第19-21页 |
| 3.2.2 逻辑回归 | 第21页 |
| 3.2.3 判别分析 | 第21-23页 |
| 3.3 高级分类算法 | 第23页 |
| 3.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 4 分类技术在电信企业客户关系管理中的实证研究 | 第24-43页 |
| 4.1 商业理解 | 第24-26页 |
| 4.2 数据理解与数据准备 | 第26-29页 |
| 4.2.1 数据理解 | 第26-27页 |
| 4.2.2 数据准备 | 第27-29页 |
| 4.3 外呼客户细分 | 第29-34页 |
| 4.4 建立外呼号码筛选模型 | 第34-38页 |
| 4.5 模型评估 | 第38-42页 |
| 4.5.1 模型评估 | 第38-40页 |
| 4.5.2 模型改进 | 第40-42页 |
| 4.6 模型部署 | 第42页 |
| 4.7 本章小结 | 第42-43页 |
| 5 结论与展望 | 第43-45页 |
| 5.1 主要结论 | 第43-44页 |
| 5.2 研究不足与改进方向 | 第44-45页 |
| 致谢 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-47页 |
