大数据背景下中国电信行业的用户细分--以天津联通4G用户为例
| 内容摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 导论 | 第9-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-11页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第11-12页 |
| 1.2.1 研究目的 | 第11页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.3 研究方法 | 第12-13页 |
| 1.3.1 文献归纳法 | 第12页 |
| 1.3.2 理论分析与定量分析相结合 | 第12-13页 |
| 1.4 研究现状 | 第13-17页 |
| 1.4.1 用户细分研究现状 | 第13-15页 |
| 1.4.2 数据挖掘研究现状 | 第15-17页 |
| 1.5 研究框架及方法 | 第17页 |
| 1.6 本文研究中的不足 | 第17-19页 |
| 第2章 用户细分及数据挖掘理论 | 第19-28页 |
| 2.1 用户细分理论 | 第19-21页 |
| 2.1.1 用户细分 | 第19页 |
| 2.1.2 用户细分模式 | 第19-20页 |
| 2.1.3 现阶段电信行业用户细分存在问题 | 第20-21页 |
| 2.2 数据挖掘理论 | 第21-28页 |
| 2.2.1 数据挖掘基础 | 第21-22页 |
| 2.2.2 Spark平台介绍 | 第22-24页 |
| 2.2.3 Spark MLib之聚类 | 第24-25页 |
| 2.2.4 Spark聚类算法优化 | 第25-26页 |
| 2.2.5 Spark聚类算法评价 | 第26-28页 |
| 第3章 数据挖掘模型 | 第28-34页 |
| 3.1 数据的选取 | 第28-30页 |
| 3.2 数据预处理 | 第30页 |
| 3.2.1 异常值处理 | 第30页 |
| 3.2.2 量纲处理 | 第30页 |
| 3.3 参数的确定 | 第30-32页 |
| 3.4 类特征分析 | 第32-34页 |
| 第4章 中国电信行业用户细分实证分析 | 第34-45页 |
| 4.1 用户消费结构分析 | 第34-39页 |
| 4.1.1 通信行业业务变化分析 | 第34-36页 |
| 4.1.2 3G与4G用户细分结果比较分析 | 第36-39页 |
| 4.2 套餐精准营销分析 | 第39-45页 |
| 4.2.1 标准上班族套餐营销分析 | 第39-41页 |
| 4.2.2 高校学生用户套餐营销分析 | 第41-43页 |
| 4.2.3 职业属性带来的消费结构差异 | 第43-44页 |
| 4.2.4 用户细分与精准营销 | 第44-45页 |
| 第5章 研究结论与相关建议 | 第45-48页 |
| 5.1 研究结论 | 第45页 |
| 5.2 相关建议 | 第45-46页 |
| 5.3 未来电信行业展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-50页 |
| 后记 | 第50页 |
