基于信用卡客户交易行为的精确营销研究(PDF 62页)
所属分类：信用管理
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资料简介：
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第 1 章 引言 . 1
1.1 研究背景及意义 1
1.1.1 研究背景 . 1
1.1.2 研究目的与意义 . 2
1.2 研究内容和方法 2
1.2.1 研究内容 . 2
1.2.2 研究方法 . 3
1.3 研究创新点 5
第 2 章 国内外相关研究理论和方法综述 . 6
2.1 精确营销研究综述 . 6
2.1.1 精确营销理论综述 . 6
2.1.2 银行精确营销现状调研 . 7
2.2 与信用卡相关的营销理论研究综述 . 8
2.3 精确营销的含义界定 9
2.4 数据挖掘研究综述 10
2.4.1 数据挖掘技术的介绍 10
2.4.2 数据挖掘算法介绍 10
2.5 协同过滤算法研究综述. 11
2.6 本章小结. 14
第 3 章 基于数据挖掘的精确营销分析 15
3.1 信用卡业务和客户特点 15
3.1.1 信用卡业务及特点 15
3.1.2 信用卡客户及特点 15
3.2 数据挖掘技术对精确营销的意义. 15
3.3 本章小结. 16
第 4 章 基于客户交易行为的精确营销方案设计 17
4.1 信用卡客户价值细分模型. 17
4.1.1 RFM 模型的简介及其改进 17
4.1.2 AHP 层次分析模型 18
4.1.3 计算 RFM 模型数据 20
4.1.4 基于 R、F、M 指标的聚类设计 21
4.2 基于用户的协同过滤推荐 23
4.2.1 协同过滤推荐的介绍 23
4.2.2 基于用户的协同过滤算法的步骤 23
4.3 评估标准. 24
4.4 本章小结. 26
第 5 章 基于客户交易行为的精确营销的实证及结果分析 27
5.1 精确营销整体解决方案. 27
5.1.1 模型构建工具 27
5.1.2 建模相关算法 27
5.2 数据准备. 27
5.2.1 原始数据 27
5.2.2 数据的整理和预处理 28
5.3 数据建模. 29
5.3.1 数据模型处理 29
5.3.2 数据结果分析 32
5.4 协同过滤推荐的实施. 34
5.5 推荐精度检验. 35
5.6 本章小结. 36
第 6 章 结论 37
6.1 精确营销建议. 37
6.1.1 构建精确营销系统 37
6.1.2 与商户开展深层次战略合作 37
6.2 研究局限性及未来研究方向. 38
6.3 本章小结. 38
参考文献 39
附录 A R、F、M 指标权重调查问卷 . 41
附录 B 多重比较结果. 42
附件 C 部分核心代码. 49
致谢 51
个人简历 52
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