| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-18页 |
| ·选题的意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究和应用现状 | 第10-17页 |
| ·电信客户细分研究现状 | 第10-12页 |
| ·数据挖掘研究及其在电信领域的应用 | 第12-17页 |
| ·研究思路和研究内容 | 第17-18页 |
| 2 电信客户细分的需求分析 | 第18-26页 |
| ·电信客户细分理论基础 | 第18-19页 |
| ·客户细分在电信市场营销中的需求分析 | 第19-24页 |
| ·电信客户特征分析 | 第19-20页 |
| ·电信客户细分分类 | 第20-21页 |
| ·电信客户细分在市场营销中的应用分析 | 第21-24页 |
| ·基于数据挖掘电信客户细分的设计目标 | 第24-26页 |
| 3 基于聚类算法的电信客户细分模型设计 | 第26-37页 |
| ·基于数据挖掘电信客户细分的总体模型设计 | 第26-27页 |
| ·客户细分挖掘方法分析 | 第27-28页 |
| ·基于 K-means聚类算法的客户细分挖掘模型设计 | 第28-37页 |
| ·聚类挖掘算法比较分析 | 第28-31页 |
| ·K-means算法设计与改进 | 第31-33页 |
| ·基于 K-means算法的模型设计 | 第33-37页 |
| 4 电信客户细分数据基础 | 第37-46页 |
| ·电信客户细分指标体系的建立 | 第37-41页 |
| ·电信客户维度分析 | 第37-38页 |
| ·电信客户指标体系建立 | 第38-41页 |
| ·电信客户细分数据准备 | 第41-46页 |
| ·电信数据仓库建设 | 第41-43页 |
| ·电信数据组织与数据预处理 | 第43-46页 |
| 5 小灵通短信业务中的客户细分实例 | 第46-58页 |
| ·需求分初 | 第46-47页 |
| ·数据分析 | 第47-52页 |
| ·小灵通短信业务客户细分指标体系的建立 | 第47-49页 |
| ·数据准备 | 第49-52页 |
| ·聚类分析 | 第52-54页 |
| ·聚类结果评估 | 第54-56页 |
| ·聚类挖掘模型确立 | 第56-58页 |
| 结论 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 大连理工大学学位论文版权使用授权书 | 第63页 |