發(fā)布時(shí)間：2022-02-13 12:38

　　面對(duì)電信市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的加劇及信息技術(shù)的發(fā)展，電信企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)壓力不斷增大。電信企業(yè)逐漸意識(shí)到以客戶為中心的重要性，開始從業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)向客戶導(dǎo)向轉(zhuǎn)變。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)海量的電信企業(yè)客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析，從中發(fā)現(xiàn)各種潛在的、有價(jià)值的、規(guī)律性的知識(shí)，是當(dāng)前電信企業(yè)提升客戶關(guān)系管理水平的重要方面，極具理論意義和應(yīng)用價(jià)值。本文運(yùn)用理論分析與實(shí)證研究相結(jié)合的方法，針對(duì)數(shù)據(jù)挖掘在電信企業(yè)客戶關(guān)系管理應(yīng)用中的兩個(gè)具體的應(yīng)用主題進(jìn)行研究。主要研究?jī)?nèi)容包括：1.通過(guò)大量的文獻(xiàn)調(diào)研，重點(diǎn)分析了數(shù)據(jù)挖掘在電信企業(yè)客戶關(guān)系管理中的客戶細(xì)分和客戶流失預(yù)測(cè)兩個(gè)應(yīng)用主題，指出了目前研究的不足及發(fā)展趨勢(shì)，系統(tǒng)地介紹了客戶關(guān)系管理理論，闡述了數(shù)據(jù)挖掘的一般過(guò)程、數(shù)據(jù)挖掘的主要功能以及數(shù)據(jù)挖掘的主要算法。2.建立了基于K-means算法的客戶細(xì)分模型，針對(duì)某電信企業(yè)的具體情況，選定了用于客戶細(xì)分的屬性變量，根據(jù)該企業(yè)的客戶交易行為數(shù)據(jù)，結(jié)合SPSS統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行實(shí)例研究，對(duì)細(xì)分后的客戶群進(jìn)行了特征刻畫，提出了相應(yīng)的營(yíng)銷建議，同時(shí)也提出了細(xì)分模型的一些應(yīng)用建議。3.構(gòu)建了基于LVQ神經(jīng)網(wǎng)路的電信企業(yè)客戶流失預(yù)測(cè)模型，利用某電信企業(yè)客戶... 

【文章來(lái)源】：江蘇科技大學(xué)江蘇省

【文章頁(yè)數(shù)】：83 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

客戶流失的分類Fig.5.1Classificationofcustomerchurn

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電信企業(yè)客戶流失預(yù)測(cè)模型研究[J]. 代逸生,楊永升.  價(jià)值工程. 2011(13)
[2]中國(guó)電信運(yùn)營(yíng)企業(yè)的客戶關(guān)系管理研究[J]. 劉銘.  經(jīng)營(yíng)管理者. 2010(17)
[3]數(shù)據(jù)挖掘在電信客戶細(xì)分中的應(yīng)用[J]. 陳起.  科學(xué)技術(shù)與工程. 2009(16)
[4]基于LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警[J]. 董妍慧.  大連海事大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版). 2008(01)
[5]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電信客戶流失預(yù)測(cè)主題建模及實(shí)現(xiàn)[J]. 田玲,邱會(huì)中,鄭莉華.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2007(09)
[6]基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的移動(dòng)通信行業(yè)客戶細(xì)分[J]. 周穎,呂巍,井淼.  上海交通大學(xué)學(xué)報(bào). 2007(07)
[7]基于云模型的動(dòng)態(tài)客戶細(xì)分分類模型研究[J]. 閻長(zhǎng)順,李一軍.  哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2007(02)
[8]淺析數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在保險(xiǎn)業(yè)中的應(yīng)用[J]. 李俊斌.  大眾科技. 2006(02)
[9]電信客戶細(xì)分方法及應(yīng)用[J]. 陳鳳潔.  科技和產(chǎn)業(yè). 2005(11)
[10]貝葉斯構(gòu)造網(wǎng)絡(luò)算法在電信CRM中的應(yīng)用[J]. 田遼,張克平,覃征.  現(xiàn)代電子技術(shù). 2005(10)

博士論文
[1]面向電信CRM的數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用研究[D]. 陳金波.東南大學(xué) 2006

碩士論文
[1]數(shù)據(jù)挖掘聚類算法在CRM中的研究與應(yīng)用[D]. 梁小強(qiáng).新疆農(nóng)業(yè)大學(xué) 2009
[2]基于數(shù)據(jù)挖掘的電信業(yè)CRM的客戶細(xì)分研究[D]. 胡曉棠.東北大學(xué) 2008
[3]K-Means算法在客戶細(xì)分中的應(yīng)用研究[D]. 邢留偉.西南財(cái)經(jīng)大學(xué) 2007
[4]動(dòng)態(tài)客戶關(guān)系管理下隱馬爾可夫建模及實(shí)證[D]. 嚴(yán)博.電子科技大學(xué) 2006
[5]基于聚類的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在CRM中的研究與應(yīng)用[D]. 王洪艷.武漢大學(xué) 2005
[6]基于CRM數(shù)據(jù)挖掘的電信客戶細(xì)分模型分析與設(shè)計(jì)[D]. 譚軍.重慶大學(xué) 2005
[7]數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用研究[D]. 魏兵.南京理工大學(xué) 2004
[8]數(shù)據(jù)挖掘在電信客戶細(xì)分領(lǐng)域的應(yīng)用[D]. 葉蕾.昆明理工大學(xué) 2004



本文編號(hào)：3623208