基于数据挖掘的手机客户细分研究



基于数据挖掘的手机客户细分研究

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基于数据挖掘的手机客户细分研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-9页
1 绪论	第9-15页
· 研究背景	第9-10页
· 研究意义	第10页
· 国内外研究现状	第10-12页
· 数据挖掘研究现状	第10-11页
· 客户细分研究现状	第11-12页
· 研究方法	第12-15页
2 相关理论研究综述	第15-25页
· 数据挖掘有关理论研究	第15-20页
· 数据挖掘的概念及特点	第15页
· 数据挖掘模型	第15-18页
· 实现流程	第18-20页
· 聚类分析算法	第20-21页
· K-means算法	第21-23页
· K-means算法基本思想及步骤	第21-22页
· K-means算法的特点	第22-23页
· 对K-means算法进行改进	第23-25页
3 电信行业的客户细分模型设计	第25-31页
· 客户细分相关理论研究	第25-28页
· 客户细分的概念	第25-26页
· 客户细分方法	第26-27页
· 传统细分方法与基于数据挖掘的客户细分的区别	第27页
· 客户细分的意义	第27-28页
· 客户细分分析模型	第28-29页
· 基于改进的K-means算法的客户细分模型设计	第29-31页
4 基于改进的K-means算法的客户细分模型实例分析	第31-55页
· 确定客户细分目标	第31页
· 数据理解	第31-32页
· 数据准备	第32-35页
· 数据的获取	第32-34页
· 数据的预处理	第34-35页
· 细分变量的选取	第35页
· 聚类数k值的确定	第35-49页
· 聚类分析过程	第36-43页
· 判别分析确定最佳聚类数	第43-49页
· 传统的K-means算法和改进的K-means算法的比较	第49-51页
· 聚类结果分析	第51-55页
5 总结与展望	第55-57页
· 工作总结	第55页
· 不足之处与展望	第55-57页
攻读学位期间参加的科研项目及发表的学术论文	第57-59页
致谢	第59-61页
参考文献	第61-64页

本篇论文共64页，点击这进入下载页面。

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