导读:本文包含了客户数据挖掘论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:模糊,电子商务,数据挖掘,聚类
客户数据挖掘论文文献综述
李眩,童百利,吴晓兵[1]（2019）在《基于模糊运算的电商客户数据挖掘研究》一文中研究指出互联网经济的迅速发展,电子商务呈现爆炸式发展趋势.如何根据激增的电商客户大数据对客户进行分类并提供个性化服务是目前电商应用的研究热点.应用聚类分析对电子商务数据进行挖掘具有重要意义,其结果能为精准推广和差异化营销提供决策依据.提出了一种基于模糊运算的聚类算法来处理电商客户数据,挖掘客户的消费特征,从而实现精准营销;并给出了MATLAB聚类分析代码,MATLAB实验结果表明该算法是高效合理的.另外,基于模糊运算的聚类方法也能为其他领域的相关问题提供新的解决思路.(本文来源于《四川文理学院学报》期刊2019年05期）
位长帅[2]（2015）在《基于客户数据挖掘的电信客户关系管理研究》一文中研究指出电信运营商在企业经营过程中积累了庞大的客户数据。目前国内的运营商对客户数据的利用还比较粗浅,缺乏将数据转化为市场收益的有效手段。本文结合实际的电信运营项目,提出了基于客户数据挖掘的电信客户关系管理模型,对运营商深入了解客户、开展客户关系管理具有较高的实用价值。国内的电信客户分属于移动、联通、电信叁大运营商,本文以中国移动x省公司的客户行为数据为研究对象,用数据挖掘技术进行了客户细分,旨在充分洞察客户特征,寻找影响客户行为的关键因素,从而提升电信运营商的客户关系管理能力。本文运用了客户关系管理、客户细分、数据挖掘等相关理论和分析方法,内容主要围绕数据的收集与处理、模型变量的选择、数据挖掘模型的建立、模型结果的分析与应用几个方面进行。主要的研究成果是：根据管理学相关理论和数据挖掘技术,为x省的客户关系管理项目构建了叁个模型：1)用K-means算法对客户聚类,建立了移动4G业务推广的聚类模型,基于客户行为数据对X省移动客户进行明确细分,扩大了X省4G目标客户的范围,为该省基于4G业务促进客户价值提升创造了条件；2)用关联规则的方法分析X省用户的增值业务订购数据,找出了移动增值业务之间具备强关联性的业务订购关系,建立了移动增值业务推广的关联规则模型,.为提升增值业务的营销成功率提供了可行方法；3)用决策树算法研究终端捆绑到期客户的离网行为,建立了终端捆绑到期客户离网判定的决策树模型,为运营商判定终端捆绑到期用户的离网倾向、做好此类客户的存量保有提供了参考。(本文来源于《西南交通大学》期刊2015-06-03）
李博[3]（2015）在《一种网店客户数据挖掘系统的设计与实现》一文中研究指出本文讨论了一种以数据挖掘技术、XML技术以及数据库技术为基础的的网店客户数据挖掘系统的设计和实现方法。通过该系统可以帮助网店经营企业准确的把握网络市场中客户购买行为的规律和需求变化的趋势,提高网络营销的效率。(本文来源于《电子商务》期刊2015年02期）
郭海玲[4]（2015）在《基于数据挖掘的保险客户数据分析综述》一文中研究指出本文综合介绍了对于保险客户数据挖掘不同时期采用的数据挖掘算法,并对其进行了评价,对保险客户数据挖掘的算法的未来发展做出了展望,以便为未来保险客户数据挖掘算法的研究提供一个参考。(本文来源于《科技研究——2015科技产业发展与建设成就研讨会论文集（上）》期刊2015-02-14）
莫小文[5]（2015）在《挖掘客户数据价值 优化电费回收管理》一文中研究指出1现阶段公变电费回收的状况1.1国网长沙供电公司公变电费管理的2种模式城区客户的电费管理方式分为两类:一是采取智能电费管理系统管理的客户群,电费结算周期为30天,停电期为每月20号以后;二是费控管理系统,电费结算周期为1至3天,停电期为每个工作日。1.2电费回收实际工作中的2个顽疾在如此高的电费回收指标要求下,即便每月所有客(本文来源于《大众用电》期刊2015年02期）
朱磊[6]（2014）在《银行个人贷款客户数据挖掘分析》一文中研究指出随着中国经济全球化步伐的加速和金融市场改革的全面深化，我国银行业在面临发展机遇的同时也面临着巨大的压力和挑战，经营发展方式的转型和精细化管理水平的提升迫在眉睫。银行经过了多年的信息系统建设，已经积累了大量的数据，但目前主要的数据运用手段仍以统计报表为主，数据中蕴含的巨大价值远没有得到充分体现。如何提升数据的深层次运用水平，在业务经营、决策判断中“用数据说话”，是一个十分有意义的课题。从客户结构来讲，S银行的个人贷款客户占据了十分重要的位置。仅从个人客户贷款收益上看，目前已占S银行个银业务总收益的40%以上，这还尚未统计其衍生的其它产品以及相应产品带来的更多业务收益。论文以S银行个人贷款客户为研究对象，针对银行个人贷款客户设计了总体研究分析框架，确定了相关业务流程和分析指标。介绍了S银行数据仓库的整体架构，元数据的管理，ETL的设计与实施，以及多维数据模型的构建。论文详细介绍了以数据仓库为基础的S银行个人贷款客户数据模型的构建，以及通过SAS Enterprise Guide的不同算法对数据模型进行数据挖掘分析的过程。最后，根据不同群体的个人贷款客户进行深入剖析，并给出解决客户流失，提高客户忠诚度，及各营业机构营销方式的建议。(本文来源于《天津大学》期刊2014-05-01）
郭子源[7]（2014）在《银行业“深度触网”》一文中研究指出刚过去的2013年，被人们称作“互联网金融元年”。余额宝、P2P网贷、移动支付，金融创新热潮席卷理财、贷款、支付结算等领域。以“分享、开放”为精神内核，互联网借长尾效应不断触及传统银行业务所不及的领域，让传统银行感到不小压力。 面对信息技术带来(本文来源于《经济日报》期刊2014-01-20）
陈怡[8]（2014）在《基于网络数据挖掘的移动视频客户数据支撑体系》一文中研究指出将数据挖掘技术应用于移动视频客户数据支撑和分析,设计出一套基于网络数据挖掘的移动视频客户数据支撑体系。该体系通过多种方法对海量的网络数据进行收集,经过预处理后形成客户数据仓库,在此基础上进行数据挖掘,最终生成客户数据对象的特征信息和监控对象之间的关联信息,以达到精准分析客户行为,精准市场营销的目的。(本文来源于《信息通信》期刊2014年01期）
王智平[9]（2013）在《数据挖掘在保险客户数据中的应用研究》一文中研究指出随着当今信息技术在中国的快速发展,企业已经逐渐积累起来了海量数据,如何利用和分析这些数据,成为摆在企业面前的一个难题?此时,数据挖掘的应用则应运而生。现今,数据挖掘在各个方面影响着企业的经营与决策,基于数据挖掘的数据分析工具和平台在企业中的应用也逐渐普及。近几年来,随着国内各保险企业的新产品的不断推出和外资保险公司的进入,我国保险企业面临的市场竞争变得日益激烈,为了降低企业营销成本,提高保险公司客户响应率,解决传统撒网式营销的问题,利用数据挖掘技术来分析保险公司多年来积累的海量数据,挖掘出其内在的信息和商机,从而及时准确的了解和把握市场,提高产品的市场占有率,这对保险企业的发展具有十分重要的意义。本文研究课题是利用数据挖掘的相关算法与数据挖掘分析工具,结合某保险公司的客户数据对其进行分类与关联险种的挖掘,从而发现数据的特征,了解客户的购买行为习惯以及保险险种之间的相关关联。通过对保险客户消费行为的分析,来支持客户群体的定位和组合险种的推销,以便制定有针对性的营销方案,实现依据不同层次的客户采取不同的营销策略。本文详细阐述了数据挖掘技术在保险客户数据分析中的应用,所做的主要工作有：1.分析介绍了本课题的研究背景与当前的研究现状,以及数据挖掘在保险领域的应用。2.介绍了数据挖掘的相关理论技术,并对数据挖掘的相关技术和工具进行了对比与总结性综述。3.对本文采用的数据挖掘相关算法进行了详细介绍,并提出了K-Means的改进算法。4.运用数据挖掘相关的理论技术,结合保险客户数据进行需求分析、数据预处理过程分析,并提出了保险客户数据挖掘分析模型,给出了交叉销售分析模型和客户细分分类模型,并详细阐述了它们。5.结合聚类分析的经典K-Means算法与改进后的算法对保险客户训练集数据进行分析,给出了改进前后的算法分类结果准确性的比较。6.给出了保险客户数据险种进行关联分析后的结果。7.给出了保险客户数据部分加工表以及数据分类、数据加工规则。8.结合训练集数据,利用决策树分类中的C4.5算法进行分类规则的导出,并对测试集数据进行细分分类,对分类结果进行分析。依据Apriori关联算法,结合保险客户样本数据实例进行关联分析。9.对本文所做的主要工作进行了总结,并对所存在的问题进行了探讨,指出了未来工作和研究的方向。(本文来源于《昆明理工大学》期刊2013-10-01）
陈立杰,程菁[10]（2013）在《基于粗糙集的车险潜在客户数据挖掘方法》一文中研究指出为了从现有的CRM系统中发现潜在的车辆保险客户,提出了一种基于粗糙集理论的数据挖掘方法。利用粗糙集在知识系统中特有的分类特性,经对数据的预处理,较好地解决了样本数据中存在的属性不均衡及反向样本给数据挖掘带来的负面影响。以着名的The Insurance CompanyBenchmark(COIL 2000)作为测试数据集,经编程构建了数据挖掘模型,对客户社会背景和保单数据进行了综合挖掘测试。结果表明利用粗糙集理论对知识的分类能力,可以挖掘出数据集中潜在的对车辆保险感兴趣的客户,并给出样本分类的包含度。(本文来源于《沈阳航空航天大学学报》期刊2013年03期）
客户数据挖掘论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
电信运营商在企业经营过程中积累了庞大的客户数据。目前国内的运营商对客户数据的利用还比较粗浅,缺乏将数据转化为市场收益的有效手段。本文结合实际的电信运营项目,提出了基于客户数据挖掘的电信客户关系管理模型,对运营商深入了解客户、开展客户关系管理具有较高的实用价值。国内的电信客户分属于移动、联通、电信叁大运营商,本文以中国移动x省公司的客户行为数据为研究对象,用数据挖掘技术进行了客户细分,旨在充分洞察客户特征,寻找影响客户行为的关键因素,从而提升电信运营商的客户关系管理能力。本文运用了客户关系管理、客户细分、数据挖掘等相关理论和分析方法,内容主要围绕数据的收集与处理、模型变量的选择、数据挖掘模型的建立、模型结果的分析与应用几个方面进行。主要的研究成果是：根据管理学相关理论和数据挖掘技术,为x省的客户关系管理项目构建了叁个模型：1)用K-means算法对客户聚类,建立了移动4G业务推广的聚类模型,基于客户行为数据对X省移动客户进行明确细分,扩大了X省4G目标客户的范围,为该省基于4G业务促进客户价值提升创造了条件；2)用关联规则的方法分析X省用户的增值业务订购数据,找出了移动增值业务之间具备强关联性的业务订购关系,建立了移动增值业务推广的关联规则模型,.为提升增值业务的营销成功率提供了可行方法；3)用决策树算法研究终端捆绑到期客户的离网行为,建立了终端捆绑到期客户离网判定的决策树模型,为运营商判定终端捆绑到期用户的离网倾向、做好此类客户的存量保有提供了参考。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
客户数据挖掘论文参考文献
[1].李眩,童百利,吴晓兵.基于模糊运算的电商客户数据挖掘研究[J].四川文理学院学报.2019
[2].位长帅.基于客户数据挖掘的电信客户关系管理研究[D].西南交通大学.2015
[3].李博.一种网店客户数据挖掘系统的设计与实现[J].电子商务.2015
[4].郭海玲.基于数据挖掘的保险客户数据分析综述[C].科技研究——2015科技产业发展与建设成就研讨会论文集（上）.2015
[5].莫小文.挖掘客户数据价值优化电费回收管理[J].大众用电.2015
[6].朱磊.银行个人贷款客户数据挖掘分析[D].天津大学.2014
[7].郭子源.银行业“深度触网”[N].经济日报.2014
[8].陈怡.基于网络数据挖掘的移动视频客户数据支撑体系[J].信息通信.2014
[9].王智平.数据挖掘在保险客户数据中的应用研究[D].昆明理工大学.2013
[10].陈立杰,程菁.基于粗糙集的车险潜在客户数据挖掘方法[J].沈阳航空航天大学学报.2013