客户数据分类方法研究

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1、景德镇陶瓷学院理学学士论文目录理学学士学位论文（设计）电信客户数据分类方法研究学号:200710520101姓名:于一发院系:信息工程学院专业:信息与计算科学指导老师:邱望仁老师完成日期:2011年6月景德镇陶瓷学院理学学士论文目录分类号学校代码UDC密级学号200710520102景德镇陶瓷学院信息工程学院毕业论文电信客户数据分类方法研究于一发指导老师邱望仁博士景德镇陶瓷学院信息工程学院申请学位级别理学学士专业名称信息与计算科学提交论文日期2011-6-1论文答辩日期2010-6-7学位授予单位和日期景德镇陶瓷学院答辩委员会主席柳炳祥论文

2、评阅人2011年6景德镇陶瓷学院理学学士论文目录景德镇陶瓷学院理学学士论文目录目录摘要IAbstractII第一章研究概况11.1研究背景11.2研究目的和意义11.3国内外研究状况1第二章数据挖掘综述32.1什么是数据挖掘32.2数据挖掘的主要步骤32.3数据挖掘的主要任务42.4数据挖掘的主要应用52.5数据挖掘的主要工具62.6数据挖掘的发展6第三章分类挖掘的介绍83.1什么是分类83.2分类分析的步骤83.3主要分类方法8第四章电信客户价值104.1客户价值含义104.2电信行业特点104.3电信客户价值的特点10景德镇陶瓷学院理学

3、学士论文目录4.4电信客户当前价值和潜在价值11第五章指标体系权重的设定125.1层次分析法介绍125.2层次分析法的步骤125.3成对比较矩阵的建立135.4一致性检验145.5评价体系指标权重的确定15第六章KNN分类算法176.1KNN算法简介176.2KNN算法的弊端176.3属性加权对KNN算法的改进18第七章结果和展望19第八章结束语20第九章参考文献21致谢22附录1231.求权值时对特征向量矩阵的单位化：232.加权KNN算法的实现23附录224基于欧氏距离的最近邻改进算法24引言：241改进的最近邻算法252改进算法的实例

4、验证273结束语28景德镇陶瓷学院理学学士论文目录ImprovedKNNAlgorithmBasedonEuclideanDistance29Preface:291.Improvednearestneighboralgorithm302.Theimprovedalgorithmoftypicalexamples333.closing34景德镇陶瓷学院理学学士论文目录摘要客户是企业的一项重要战略资产，在电信产业结构和竞争环境发生重大变革的今天，对于电信企业而言，如何有效的管理好这个重要资源已经保持和获取新的竞争优势的重要要求。在学术研究上，深

5、刻认识客户的价值特征，有效的评价客户的价值也成为一个热点问题。很多学者都在不同的领域对它进行了研究。因此，研究客户价值，找到有效的评价方法，合理的应用到营销之中，指导企业的资源分配，这一系列问题吧仅有学术意义，也有很大的现实意义，围绕着对这些问题的思考，本论文在客户价值的评价和运用客户价值进行分类方面进行了研究。论文探讨了价值评价的技术方法,且在研究客户价值的影响因素的基础上，建立价值评价的模型，并以江西电信所提供的数据为研究对象，进行实证分析，同时利用获得的结果和数据聚类分析的方法，运用MATLAB编程技术，对新客户的价值进行模糊评价。关

6、键字：电信客户关系；客户价值；客户分类-35-景德镇陶瓷学院理学学士论文目录AbstractCustomersareoneofthestrategicassetsoftelecomcompany.Thestructureoftelecomindustryandcompetitiveenvironmenthaschangedalot.Itissignificantfortelecomcompanytohavetheircustomersmanagedeffectivelytoachievecompetitiveadvantageinsuchs

7、ituation.Inacademicfield,torecognizethecharacterofcustomervalueandtoevaluationthecustomervalueeffectivelyhavebeenanissuediscussed.Lotsofscholarshasinvestigateditintheirways.Soinvestigatingcustomervalueandfindingoutthemethodtomeasureitareacademicandusefultooperation.Weneedt

8、otakeadvantageofittoguidethedistributionofenterpriseresourceandactivitiesofmarketing.With