| 【中文题名】 | 聚类分析在客户细分领域的应用研究 |
| 【英文题名】 | Research on the Application of Clustering Analysis in Customer Segmentation |
| 【学科专业】 | 计算机应用技术 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2006-8-1 |
| 【中关键词】 | 客户关系管理,数据挖掘,聚类算法,数据预处理,客户细分, |
| 【英关键词】 | CRM,data mining,clustering algorithm,data preprocessing,customer segmentation, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>人工智能理论>> |
| 【论文摘要】 | 客户是企业生存和发展的根基,保持客户、吸引客户和充分发掘客户的盈收潜力是企业提高核心竞争力的关键。而客户关系管理(CRM)正是一个获取、保持和增加可获利客户的过程。
聚类分析作为数据挖掘技术中的一种重要方法,已成为该研究领域中一个非常活跃的研究课题。聚类分析应用于客户关系管理有以下方面:客户细分,新客户获取,客户保持,删除客户,购物篮分析,需求预测与目标经营,交叉销售与主动营销等。本文主要研究聚类分析算法在客户细分领域的应用,所采用的数据集是来自PKDD99'Discovery Challenge的一组金融数据集(银行)。目前已有一些聚类算法应用于银行客户细分的实验。由于在细分客户的时候,并不能明确指出某个客户一定属于或不属于某一客户群体,恰恰相反一个客户样本可以属于不同的客户群,而模糊聚类算法由于引入隶属度的概念能更好地体现客户的这一特征,所以本文采用模糊c均值(FCM)聚类算法来对银行客户进行细分。
在验证FCM聚类算法有效性时本文采用的是基于Xie-Beni有效性的方法,并对该方法进行了修改,另外又在FCM算法的循环之后添加了去除空簇的步骤,提高了算法的效率;在实验阶段,通过选用... |
| 【论文题纲】 |
|
摘要 |
4-5 |
|
ABSTRACT |
5-7 |
|
目录 |
7-9 |
|
第一章 绪论 |
9-12 |
|
1.1 研究背景及意义 |
9-10 |
|
1.2 国内外研究现状 |
10 |
|
1.3 主要研究内容 |
10-12 |
|
第二章 客户细分的理论基础 |
12-20 |
|
2.1 客户细分基本理论 |
12-15 |
|
2.1.1 客户细分概述 |
12-13 |
|
2.1.2 客户细分的方式 |
13-14 |
|
2.1.3 常用的客户细分方法 |
14-15 |
|
2.2 将聚类算法应用于客户细分 |
15-17 |
|
2.3 银行业的客户细分 |
17-20 |
|
2.3.1 银行业概况 |
17-18 |
|
2.3.2 对银行卡消费者进行细分研究的必要性 |
18 |
|
2.3.3 银行卡消费数据作为研究样本的可能性 |
18-20 |
|
第三章 数据预处理 |
20-34 |
|
3.1 数据预处理概述 |
20-21 |
|
3.2 客户数据库 |
21-22 |
|
3.3 银行业客户数据预处理的原因 |
22-24 |
|
3.4 数据预处理技术 |
24-34 |
|
3.4.1 数据属性选择 |
24-25 |
|
3.4.2 数据清洗(Data cleaning) |
25-28 |
|
3.4.3 数据集成(Data integration) |
28-29 |
|
3.4.4 数据变换(Data transformation) |
29-30 |
|
3.4.5 数据规约(Data reduction) |
30-34 |
|
第四章 模糊c均值聚类算法在客户细分中的应用 |
34-58 |
|
4.1 聚类算法分析技术 |
34-39 |
|
4.1.1 聚类算法概念 |
34 |
|
4.1.2 聚类算法分类 |
34-36 |
|
4.1.3 聚类结果的评价 |
36-39 |
|
4.2 模糊聚类算法的发展概况 |
39-41 |
|
4.3 经典的模糊c均值(FCM)聚类算法 |
41-43 |
|
4.4 改进的模糊c均值(FCM)聚类算法 |
43-48 |
|
4.4.1 改进算法的实现流程 |
43-46 |
|
4.4.2 改进算法的几个实现细节说明 |
46-48 |
|
4.5 应用模糊c均值聚类(FCM)进行客户细分 |
48-55 |
|
4.5.1 准备工作 |
48-49 |
|
4.5.2 应用FCM算法进行客户细分 |
49-52 |
|
4.5.3 结果分析 |
52-53 |
|
4.5.4 一组细分结果的解释 |
53-55 |
|
4.6 客户细分原型系统的实现 |
55-58 |
|
4.6.1 系统功能模块 |
55 |
|
4.6.2 系统功能介绍 |
55-58 |
|
第五章 结束语 |
58-61 |
|
5.1 研究结果的意义 |
58-59 |
|
5.2 取得的成果 |
59-60 |
|
5.3 存在的问题及进一步研究方向 |
60-61 |
|
参考文献 |
61-65 |
|
致谢 |
65-66 |
|
攻读学位期间发表的论文 |
66 |
|
| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.387853 |
