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港口企业客户价值分类模型研究

致谢第1-6页
中文摘要第6-7页
ABSTRACT第7-15页
1 绪论第15-23页
   ·选题背景、项目背景与研究意义第15-18页
     ·选题背景第15-16页
     ·项目背景第16-17页
     ·研究意义第17-18页
   ·客户价值及分类的国内外研究综述第18-19页
     ·客户价值的国内外研究综述第18页
     ·客户分类的国内外研究综述第18-19页
   ·论文研究内容、方法和创新点第19-22页
     ·研究主要内容和步骤第19-20页
     ·论文研究方法第20-21页
     ·论文创新点第21-22页
   ·论文结构第22-23页
2 相关理论研究第23-36页
   ·客户价值与评价理论研究综述第23-28页
     ·客户价值第23-25页
     ·客户价值评价第25-28页
   ·数据挖掘及聚类分析相关理论第28-34页
     ·数据挖掘概述第28-29页
     ·数据挖掘功能第29-30页
     ·数据挖掘步骤第30页
     ·聚类分析第30-32页
     ·SOM人工神经网络第32-34页
   ·SPSS和MATLAB具第34-35页
     ·数据挖掘SPSS工具第34页
     ·MATLAB工具第34-35页
   ·本章小结第35-36页
3 客户基础数据系统分析与数据抽取第36-55页
   ·港口客户基础数据系统—费收系统业务流程分析第37-44页
     ·收/退款第37-40页
     ·结转收入第40-41页
     ·转余款第41-42页
     ·财务处理与凭证管理第42-44页
     ·发票管理第44页
   ·港口客户基础数据系统—费收系统结构设计与实现第44-53页
     ·功能需求框架第44-45页
     ·数据库结构设计第45-46页
     ·相关参数设计第46-47页
     ·系统功能实现第47-53页
   ·港口客户基础数据抽取第53-54页
   ·本章小结第54-55页
4 基于港口企业客户价值的分类挖掘模型第55-65页
   ·客户分类指标与方法的选取第55-56页
     ·客户分类指标第55-56页
     ·客户分类方法第56页
   ·模型准备—数据预处理第56-57页
   ·模型建立—基于SOM的客户AFM分类模型第57-64页
     ·SOM网络运行原理第57-58页
     ·SOM网络学习算法第58-59页
     ·过程及实现结构第59-60页
     ·模型结果第60-62页
     ·模型评估第62-64页
   ·客户在港办理商务相关单证中的系统控制第64页
   ·本章小结第64-65页
5 全文总结与研究展望第65-67页
   ·全文总结第65-66页
   ·研究展望第66-67页
6 参考文献第67-69页
作者简历第69-71页
学位论文数据集第71页

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