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客户价值分析中规则发现方法及其应用研究
时间:2013-01-04 浏览次数:1484次 无忧论文网
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【中文题名】 客户价值分析中规则发现方法及其应用研究 【中文摘要】 目前激烈的行业竞争中,要求企业的核心经营理念从“以产品为中心”转向“以客户为中心”。客户关系管理(CRM)为实现“以客户为中心”的经营模式提供了解决方案。CRM的核心在于对两种不同流向的价值流交互创造过程的管理,一种价值流是从企业流向客户,另外一种是从客户流向企业。从后者考虑,那么CRM的最终目的即是最大化客户价值。如何实现客户价值最大化,这就要进行客户价值分析。本文把数据挖掘技术应用于基于客户价值矩阵的客户价值细分中,建立各类价值客户的分类模型。 本文按照客户价值分析中规则发现过程的思路展开。首先研究了聚类分 【英文摘要】 The current intense industry competition requires companies to convert their core running principle from focusing on product to focusing on customers. The customer relationship management(CRM) provides solutions to how to implement the running mode of focusing on customers. The core of CRM is the process management of mutual creation of the two types of value flow with different directions. One is from company to customer, the other is form customer to company. From the angle of the latter, the final aim 【中文关键词】 聚类. 分类. 客户价值分析. 客户价值矩阵. 【英文关键词】 clustering. classifying. customer value analysis. customer value matrix. 【作者】 许昌加. 【导师】 高阳. 【论文级别】 硕士 【学科专业名称】 管理科学与工程 【学位授予单位】 中南大学. 第一章 综述 7-13 1.1 引言 7-8 1.1.1 问题的提出 7-8 1.1.2 本文研究的背景 8-11 1.2 国内外研究现状 8-11 1.3 研究内容 11-11 1.3.1 研究思路 11-11 1.3.2 主要内容 11-13 1.4 本文结构安排 11-13 第二章 聚类分析原理与算法 13-35 2.1 聚类分析原理及其应用现状 13-14 2.1.1 聚类分析原理 13-13 2.1.2 聚类分析作用及应用现状 13-22 2.2 数据挖掘对聚类分析的典型要求 14-15 2.3 聚类分析中的数据类型及其相异度计算 15-18 2.4 相关性分析 18-20 2.5 聚类效果的评价 20-21 2.6 主要聚类算法及其分析比较 21-27 2.6.1 划分聚类 22-22 2.6.2 层次聚类 22-24 2.6.3 基于密度聚类 24-25 2.6.4 基于网格聚类 25-26 2.6.5 各类方法分析比较结果 26-27 2.7 基于一种局部搜索算法的K-MEANS改进算法-FKM 27-35 2.7.1 算法理论基础 27-28 2.7.2 FKM算法 28-31 2.7.3 KM和FKM的比较 31-36 第三章 分类技术原理与算法 35-44 3.1 分类过程 35-36 3.2 分类数据的预处理和分类方法评估标准 36-36 3.2.1 分类数据的预处理 36-36 3.2.2 比较分类方法 36-37 3.3 常用分类算法 36-42 3.3.1 决策树算法 37-41 3.3.2 Bayes分类算法 41-42 3.3.3 基于关联规则的分类算法 42-46 3.4 分类法的准确性度量 42-44 第四章 客户价值及其分析方法 44-50 4.1 客户价值的内涵 44-44 4.2 客户价值分析的目的与意义 44-45 4.3 客户价值分析的过程和中心环节 45-46 4.4 基于客户价值的客户细分方法比较 46-50 4.4.1 RFM 46-47 4.4.2 客户价值矩阵分析 47-48 4.4.3 HK分析 48-53 第五章 客户价值分析中规则的发现 50-68 5.1 应用聚类和分类技术的目标 50-51 5.2 基于聚类分类算法和客户价值矩阵的客户价值分析方法 51-52 5.3 移动公司客户价值分析 52-75 5.3.1 需求分析 53-54 5.3.2 数据的预处理 54-57 5.3.3 实验及结论 57-75 第六章 结束语 68-069 参考文献 069-75 致谢 75-75
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