支持向量机在个人理财客户市场细分中的应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-18页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·研究意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究综述及评价 | 第10-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·国内外研究现状评价 | 第13-14页 |
| ·研究内容与研究方法 | 第14-18页 |
| ·研究内容与技术路线图 | 第14-15页 |
| ·主要研究方法 | 第15-18页 |
| 第2章 个人理财客户市场细分过程分析 | 第18-29页 |
| ·个人理财客户市场细分 | 第18-21页 |
| ·客户理财业务现状 | 第18-19页 |
| ·客户理财业务存在问题 | 第19-21页 |
| ·个人理财客户市场细分变量 | 第21-24页 |
| ·金融风险容忍度 | 第21-22页 |
| ·细分变量分析 | 第22-24页 |
| ·个人理财客户市场细分技术 | 第24-28页 |
| ·决策树方法 | 第24-25页 |
| ·神经网络方法 | 第25-26页 |
| ·支持向量机 | 第26-27页 |
| ·分类方法比较 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 细分指标体系构建 | 第29-41页 |
| ·指标选取原则 | 第29-30页 |
| ·定性分析指标体系 | 第30-33页 |
| ·定量分析指标体系 | 第33-40页 |
| ·量表设计 | 第33-34页 |
| ·问卷质量分析 | 第34页 |
| ·数据预处理 | 第34-35页 |
| ·数据统计分析 | 第35-36页 |
| ·相关性分析 | 第36-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于支持向量机的细分模型 | 第41-48页 |
| ·支持向量机分类 | 第41-44页 |
| ·SVM 的分类思想 | 第41-42页 |
| ·线性支持向量机 | 第42-43页 |
| ·非线性支持向量机 | 第43-44页 |
| ·多类组合分类器 | 第44-45页 |
| ·细分模型的建立 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 客户市场细分模型实验 | 第48-62页 |
| ·参数的选择 | 第48页 |
| ·支持向量机分类实验 | 第48-52页 |
| ·数据准备 | 第49页 |
| ·核函数选择 | 第49-51页 |
| ·分类结果 | 第51-52页 |
| ·决策树分类实验 | 第52-54页 |
| ·神经网络分类实验 | 第54-55页 |
| ·改进的支持向量机模型 | 第55-58页 |
| ·实验结果分析及模型应用 | 第58-60页 |
| ·实验结果分析 | 第58-59页 |
| ·模型应用 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-62页 |
| 结论 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-71页 |
| 附录 | 第71-80页 |
| 致谢 | 第80页 |
