移动通信集团客户价值评估模型的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| ·研究背景 | 第8-11页 |
| ·集团客户概念 | 第8-9页 |
| ·研究的必要性 | 第9-11页 |
| ·客户细分是行业的趋势 | 第11页 |
| ·研究的可行性 | 第11-13页 |
| ·资源可行性 | 第11-12页 |
| ·技术可行性 | 第12-13页 |
| ·研究目标和研究步骤 | 第13-15页 |
| 第二章 数据挖掘与K-Means 聚类算法 | 第15-24页 |
| ·数据挖掘方法论与思路 | 第15-16页 |
| ·聚类分析 | 第16-18页 |
| ·聚类分析的作用 | 第16-17页 |
| ·聚类分析的种类 | 第17-18页 |
| ·K-MEANS 聚类算法 | 第18-24页 |
| ·K-MEANS 算法的概念 | 第18页 |
| ·K-MEANS 对“亲疏程度”的测度 | 第18-19页 |
| ·K-MEANS 的聚类过程 | 第19-21页 |
| ·两个关键问题 | 第21-24页 |
| 第三章 集团客户价值评估模型构建过程 | 第24-39页 |
| ·集团价值分类模型整体框架 | 第24-26页 |
| ·数据准备阶段 | 第26-32页 |
| ·模型数据准备 | 第26-27页 |
| ·确定模型关键因子 | 第27-32页 |
| ·模型计算过程 | 第32-39页 |
| ·归一化处理 | 第33-34页 |
| ·分类型变量数据处理 | 第34-37页 |
| ·实际K-MEANS 算法聚类参数 | 第37-38页 |
| ·模型调整过程 | 第38-39页 |
| 第四章 集团客户价值评估模型应用情况 | 第39-48页 |
| ·模型结果分析 | 第39-44页 |
| ·集团客户价值评估模型结果分析 | 第39-41页 |
| ·不同类型集团的差异性 | 第41-44页 |
| ·集团客户价值分级模型应用 | 第44-48页 |
| ·差异化措施的三个方面 | 第44-46页 |
| ·部分基于集团客户价值评估应用举例 | 第46-48页 |
| 第五章 总结与展望 | 第48-52页 |
| ·技术经验总结和思考 | 第48-51页 |
| ·技术经验总结 | 第48-49页 |
| ·下阶段工作 | 第49-51页 |
| ·未来展望 | 第51-52页 |
| 结论 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第56-58页 |
