机器学习算法K-means聚类算法在银行CRM客户细分中的应用论文大纲原创

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K-means聚类算法在银行CRM客户细分中的应用大纲摘要

第一章绪论

1.1 研究背景及意义 1.1.1课题研究的背景

1.1.2 课题研究的意义及发展前景 1.2 国内外研究现状 1.2.1 国内研究现状 1.2.2 国外研究现状

第二章 CRM系统客户细分与聚类算法 2.1 CRM系统客户细分的介绍 2.1.1 CRM系统客户细分的方法 2.1.2 CRM系统的客户细分意义 2.2 聚类算法的基本理论 2.2.1 聚类算法的概念 2.2.2 聚类算法的分类 2.3 本章小结

第三章 K-means聚类算法及其改进 3.1 K-means聚类算法的基本原理 3.2 K-means聚类算法的改进

3.2.1 K-means聚类算法的优缺点 3.2.2 改进步骤

3.2.3 确定改进比较准则

3.2.4 改进K-means聚类算法与传统K-means聚类算法性能分析 3.3 本章小结

第四章 K-means聚类算法在银行CRM客户细分中的应用 4.1 银行CRM关系管理系统介绍

4.2 银行CRM客户细分评价指标的选取 4.3 银行CRM客户细分结果分析 4.4 针对细分结果提出的建议 4.5 本章小结

第五章总结与展望参考文献

重点参考文章

K_means聚类算法在银行CRM系统客户细分中的应用_李艳君 K_means聚类算法在银行CRM中的应用_姚正阳

改进K_MEANS聚类算法在银行CRM中的应用与研究_俞斌数据挖掘在证券业CRM系统客户细分模块的研究与分析_仇沭数据挖掘在证券业CRM系统客户细分模块的研究与分析_仇沭

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