数据挖掘在电信客户关系管理中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| ·研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| ·本文重点研究问题和工作 | 第10-11页 |
| ·本文的框架结构 | 第11-12页 |
| 第二章 数据挖掘 | 第12-18页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第12页 |
| ·数据挖掘的产生与发展 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘与传统分析方法的区别 | 第13页 |
| ·数据挖掘的对象 | 第13-14页 |
| ·关系数据库 | 第13-14页 |
| ·数据仓库 | 第14页 |
| ·事务数据库 | 第14页 |
| ·数据挖掘的任务 | 第14-15页 |
| ·常用数据挖掘工具 | 第15-16页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第16页 |
| ·常用的数据挖掘方法及技术 | 第16-17页 |
| ·小结 | 第17-18页 |
| 第三章 客户关系管理(CRM) | 第18-26页 |
| ·客户关系管理(CRM)的概念及内涵 | 第18-19页 |
| ·客户关系管理(CRM)的研究内容 | 第19-22页 |
| ·CRM技术功能 | 第19-20页 |
| ·CRM系统结构模式 | 第20-21页 |
| ·CRM工作过程 | 第21页 |
| ·CRM的数据 | 第21-22页 |
| ·客户关系管理(CRM)在电信行业的应用 | 第22-24页 |
| ·中国电信业CRM的产生 | 第22页 |
| ·CRM在电信行业中的作用 | 第22-23页 |
| ·电信CRM的建立 | 第23-24页 |
| ·数据挖掘技术在CRM中的应用 | 第24-25页 |
| ·小结 | 第25-26页 |
| 第四章 客户行为分析 | 第26-39页 |
| ·需求背景 | 第26页 |
| ·客户行为分析的准备 | 第26-27页 |
| ·分析工具 | 第26-27页 |
| ·数据选择 | 第27页 |
| ·挖掘的目标 | 第27-28页 |
| ·聚类分析 | 第28-33页 |
| ·聚类算法 | 第28-29页 |
| ·客户消费行为聚类分析 | 第29-32页 |
| ·新业务消费的聚类分析 | 第32-33页 |
| ·关联规则分析 | 第33-37页 |
| ·关联规则算法 | 第34页 |
| ·离散化处理 | 第34-35页 |
| ·各服务项目之间的消费关联分析 | 第35-36页 |
| ·高价值客户的消费行为关联分析 | 第36-37页 |
| ·分析小结 | 第37-39页 |
| 第五章 客户信用等级评估 | 第39-57页 |
| ·需求背景及目标 | 第39页 |
| ·需求背景 | 第39页 |
| ·实现目标 | 第39页 |
| ·数据的收集 | 第39-42页 |
| ·数据准备 | 第42-45页 |
| ·数据的整合 | 第42-44页 |
| ·数据填充 | 第44-45页 |
| ·数据探索性分析 | 第45-49页 |
| ·数据建模 | 第49-55页 |
| ·总体评级 | 第50-51页 |
| ·按产品进行客户评级 | 第51-55页 |
| ·模型的评估及发布 | 第55-56页 |
| ·小结 | 第56-57页 |
| 第六章 结论及展望 | 第57-59页 |
| ·论文工作小结 | 第57-58页 |
| ·今后的研究思路 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
