3G时代基于神经网络的移动通信业客户细分研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| ·选题的背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外现状分析 | 第11-17页 |
| ·移动通信行业中关于客户细分的理论研究状况 | 第12-14页 |
| ·数据挖掘技术在移动通信相关行业中的应用状况 | 第14-17页 |
| ·本论文研究的主要内容和研究路线 | 第17-20页 |
| ·课题的研究目标 | 第17页 |
| ·课题的研究内容 | 第17-18页 |
| ·课题拟解决的关键问题 | 第18-19页 |
| ·课题的研究路线 | 第19-20页 |
| 第2章 移动通信行业客户细分理论和方法综述 | 第20-29页 |
| ·客户细分理论综述 | 第20-22页 |
| ·客户细分理论分析 | 第20-22页 |
| ·移动通信行业的客户细分理论分析 | 第22-29页 |
| ·移动通信客户的特征 | 第22-23页 |
| ·移动通信行业现有的客户细分方法及问题 | 第23-27页 |
| ·针对市场营销的移动客户细分应用 | 第27-29页 |
| 第3章 基于数据挖掘的移动客户细分模型构建 | 第29-35页 |
| ·数据挖掘理论简述 | 第29-30页 |
| ·基于数据挖掘的移动客户细分总体模型设计 | 第30-31页 |
| ·移动客户细分模型构建 | 第31-34页 |
| ·本论文移动客户细分模型的设计目标 | 第34-35页 |
| 第4章 移动客户细分模型的维度验证 | 第35-49页 |
| ·客户细分数据挖掘方法分析 | 第35-36页 |
| ·数据挖掘过程 | 第36-39页 |
| ·数据预处理 | 第39-49页 |
| ·数据的获取 | 第39页 |
| ·变量命名和分类 | 第39-42页 |
| ·样本的探索性数据处理 | 第42-46页 |
| ·总体数据的验证性数据处理 | 第46-49页 |
| 第5章 基于神经网络的模型及数据处理 | 第49-56页 |
| ·神经网络简述 | 第49页 |
| ·科荷伦网络在MATLAB中的实现方法 | 第49-50页 |
| ·科荷伦网络聚类分析 | 第50-52页 |
| ·聚类结果总结及评价 | 第52-53页 |
| ·聚类结果验证分析 | 第53-56页 |
| 结论 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
