| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 课题来源和研究背景 | 第9页 |
| 1.2 课题研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3.1 CRM 国内外研究状况 | 第10-11页 |
| 1.3.2 数据挖掘的国内外研究与应用状况 | 第11-12页 |
| 1.3.3 数据挖掘在 CRM 中的应用 | 第12-13页 |
| 1.4 面向水务行业 CRM 的数据挖掘应用 | 第13-14页 |
| 1.4.1 目前研究的不足 | 第13-14页 |
| 1.5 关于数据挖掘的基础理论 | 第14-18页 |
| 1.5.1 数据挖掘的过程 | 第14-15页 |
| 1.5.2 数据挖掘功能 | 第15-16页 |
| 1.5.3 数据挖掘算法 | 第16-18页 |
| 1.6 本论文的研究结构 | 第18-19页 |
| 第二章 关于 D 公司供水客户细分的需求分析 | 第19-24页 |
| 2.1 供水客户群类划分的意义与方法 | 第20-21页 |
| 2.1.1 供水客户群类划分的意义 | 第20页 |
| 2.1.2 客户群类划分方法演进 | 第20-21页 |
| 2.2 参与聚类的属性选择 | 第21-22页 |
| 2.2.1 客户基本属性的选择 | 第21页 |
| 2.2.2 价值属性的选择 | 第21页 |
| 2.2.3 行为属性的选择 | 第21-22页 |
| 2.3 用户接入口径匹配的需求 | 第22-23页 |
| 2.3.1 用户接入口径匹配问题 | 第22页 |
| 2.3.2 用户口径匹配指标的制定 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 聚类分析于客户群类划分的实验 | 第24-35页 |
| 3.1 数据准备 | 第24页 |
| 3.2 客户群类划分的聚类分析过程仿真 | 第24-34页 |
| 3.2.1 聚类分析实验简介 | 第24页 |
| 3.2.2 Q 型聚类分析实验 | 第24-29页 |
| 3.2.2.1 Q 型聚类结果与样本总体均值的偏离显著程度 | 第25-27页 |
| 3.2.2.2 Q 型聚类实验小结 | 第27-29页 |
| 3.2.3 R 型聚类分析实验 | 第29-34页 |
| 3.2.3.1 R 型聚类结果频次分析 | 第30-34页 |
| 3.3 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 聚类分析法在 CRM 系统项目中应用 | 第35-44页 |
| 4.1 挖掘工作实施 | 第35-41页 |
| 4.1.1 数据准备阶段 | 第36页 |
| 4.1.2 数据预处理 | 第36-38页 |
| 4.1.3 样本数据的标准化 | 第38页 |
| 4.1.4 聚类分析进行客户群类划分 | 第38-41页 |
| 4.2 分类结果评价 | 第41-42页 |
| 4.3 依据分类结果制定策略 | 第42页 |
| 4.4 口径匹配划分指标的制定 | 第42-43页 |
| 4.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 结论 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-47页 |
| 附录 | 第47-52页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 附件 | 第54页 |