基于数据挖掘的电力行业客户细分模型研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·研究背景与意义 | 第10-12页 |
| ·电力体制改革创造电力营销需求 | 第10-11页 |
| ·市场经济脉动诉诸于大客户营销 | 第11-12页 |
| ·研究目的与内容 | 第12-13页 |
| ·研究目的 | 第12页 |
| ·研究对象 | 第12页 |
| ·研究内容 | 第12-13页 |
| ·研究方法与路线 | 第13-14页 |
| ·研究方法 | 第13页 |
| ·研究路线 | 第13-14页 |
| 第二章 理论研究和文献综述 | 第14-40页 |
| ·客户细分理论研究综述 | 第14-26页 |
| ·客户细分基础知识 | 第14-18页 |
| ·客户行为细分详解 | 第18-22页 |
| ·客户价值评估详解 | 第22-26页 |
| ·数据挖掘理论研究综述 | 第26-37页 |
| ·数据挖掘的定义和功能 | 第26-29页 |
| ·商业数据挖掘的流程 | 第29-34页 |
| ·商业数据挖掘的技术 | 第34-36页 |
| ·商业数据挖掘的软件 | 第36-37页 |
| ·基于数据挖掘的客户细分 | 第37-40页 |
| ·客户行为细分及其重要性 | 第38页 |
| ·数据挖掘与客户行为细分 | 第38-40页 |
| 第三章 电力客户细分现状及问题分析 | 第40-47页 |
| ·电力客户细分传统方法 | 第40-42页 |
| ·按照供电区域细分 | 第40页 |
| ·按照客户规模细分 | 第40-41页 |
| ·按照客户性质细分 | 第41页 |
| ·按照电价细分 | 第41-42页 |
| ·按照信用等级细分 | 第42页 |
| ·按照经济贡献率细分 | 第42页 |
| ·电力客户价值细分方法 | 第42-45页 |
| ·客户价值组合分析法 | 第42-43页 |
| ·客户综合价值分析法 | 第43-45页 |
| ·电力客户细分方法评述 | 第45-47页 |
| ·电力行业客户行为细分缺失 | 第45页 |
| ·电力行业客户细分维度单一 | 第45-46页 |
| ·电力客户细分可操作性较差 | 第46-47页 |
| 第四章 基于数据挖掘的电力客户细分模型构建 | 第47-64页 |
| ·数据挖掘客户细分整体模型设计 | 第47-53页 |
| ·本研究客户细分模型构建思路 | 第47-49页 |
| ·基于数据挖掘的总体模型设计 | 第49-50页 |
| ·基于K-means 算法的模型设计 | 第50-53页 |
| ·电力客户行为细分指标体系设计 | 第53-59页 |
| ·指标体系的建立步骤 | 第53页 |
| ·行为细分的维度设计 | 第53-54页 |
| ·行为细分的指标设计 | 第54-56页 |
| ·行为细分指标体系构建 | 第56-59页 |
| ·电力客户终身价值描述体系设计 | 第59-63页 |
| ·客户价值评估体系的建立 | 第59-60页 |
| ·客户价值评估变量的选择 | 第60-61页 |
| ·客户价值评估的经验公式 | 第61-63页 |
| ·电力客户精细化细分模型的构建 | 第63-64页 |
| 第五章 实证分析—上海电力大客户精细化细分 | 第64-83页 |
| ·上海电力大客户营销现状 | 第64-66页 |
| ·上海电力简介 | 第64页 |
| ·上海电力大客户概念 | 第64-65页 |
| ·上海电力大客户细分现状 | 第65-66页 |
| ·上海电力大客户行为细分 | 第66-73页 |
| ·细分对象、方法和工具 | 第66-67页 |
| ·数据抽取与数据预处理 | 第67-70页 |
| ·聚类分析及细分结果 | 第70-73页 |
| ·上海电力大客户细分结果描述 | 第73-77页 |
| ·大客户的细分结果描述 | 第73-75页 |
| ·大客户分组的价值评估 | 第75-77页 |
| ·上海电力大客户营销策略建议 | 第77-83页 |
| ·大客户积分换购方案 | 第77-79页 |
| ·大客户差异化营销方案 | 第79-83页 |
| 第六章 结论与展望 | 第83-85页 |
| ·本文结论 | 第83-84页 |
| ·进一步工作 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-88页 |
| 致谢 | 第88页 |
