基于統(tǒng)計(jì)學(xué)視角的數(shù)據(jù)挖掘在CRM中的應(yīng)用

定　價(jià)：￥28.00

作　者：	崔冬梅著
出版社：	西南財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	經(jīng)濟(jì) 統(tǒng)計(jì) 審計(jì)

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ISBN：	9787550421776	出版時(shí)間：	2015-09-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	32開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	108	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《基于統(tǒng)計(jì)學(xué)視角的數(shù)據(jù)挖掘在CRM中的應(yīng)用》共分為6章，一章主要介紹研究的背景、目的、研究意義及全書(shū)的篇章結(jié)構(gòu)；二章闡述數(shù)據(jù)挖掘及cRM的相關(guān)理論基礎(chǔ)；三章對(duì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)挖掘在cRM中的應(yīng)用進(jìn)行技術(shù)論證；四章和五章為實(shí)證分析，四章運(yùn)用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)建立客戶效益分類模型，并對(duì)模型結(jié)果進(jìn)行詳細(xì)闡釋；五章運(yùn)用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)建立電信業(yè)務(wù)交叉銷售和預(yù)測(cè)模型，通過(guò)模型結(jié)果的分析指導(dǎo)企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)決策；六章為結(jié)論與展望部分，對(duì)全書(shū)進(jìn)行總結(jié)，得出三點(diǎn)主要結(jié)論，提出了統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用于電信CRM應(yīng)注意的若干問(wèn)題，并指出了全書(shū)的局限性，對(duì)未來(lái)發(fā)展做出展望。在實(shí)際生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中，《基于統(tǒng)計(jì)學(xué)視角的數(shù)據(jù)挖掘在CRM中的應(yīng)用》將為電信企業(yè)進(jìn)一步理解CRM，成功運(yùn)用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)挖掘方法建立CRM系統(tǒng)提供一個(gè)平臺(tái)，使讀者掌握統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在CRM中應(yīng)用的過(guò)程和方法，進(jìn)而讓企業(yè)好、快地發(fā)掘并滿足市場(chǎng)需求，在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中贏得先機(jī)。

作者簡(jiǎn)介

　　崔冬梅，女，河北廊坊人，1978年出生，畢業(yè)于江蘇大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)。碩士研究生，研究方向是統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘；現(xiàn)任教于湖南涉外經(jīng)濟(jì)學(xué)院。承擔(dān)經(jīng)管類本科生的統(tǒng)計(jì)學(xué)教學(xué)及科研工作；任教以來(lái)。主持湖南省社科基金“大數(shù)據(jù)時(shí)代的公共安全與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系研究”等多項(xiàng)科研項(xiàng)目，編寫教材2部。發(fā)表Financial Credit Risk Warning Based on Big Data Analysis等多篇學(xué)術(shù)論文。

圖書(shū)目錄

1 緒論
1.1 研究問(wèn)題的提出
1.2 研究的目的及意義
1.3 本書(shū)的框架結(jié)構(gòu)
2 數(shù)據(jù)挖掘與CRM概論
2.1 數(shù)據(jù)挖掘的內(nèi)涵、研究和應(yīng)用現(xiàn)狀
2.1.1 數(shù)據(jù)挖掘的基本概念
2.1.2 數(shù)據(jù)挖掘與其他學(xué)科的關(guān)系
2.1.3 數(shù)據(jù)挖掘的國(guó)內(nèi)外研究和應(yīng)用現(xiàn)狀
2.2 CRM的發(fā)展、應(yīng)用概述
2.2.1 CRM的內(nèi)涵、起源和發(fā)展過(guò)程
2.2.2 CRM國(guó)內(nèi)外研究和發(fā)展現(xiàn)狀
2.3 數(shù)據(jù)挖掘在CRM中的研究與應(yīng)用
3 CRM中統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)理論分析
3.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)與數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)系概述
3.2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在CRM 中的適用性分析
3.2.1 CRM的技術(shù)支撐
3.2.2 數(shù)據(jù)挖掘的幾項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)
3.2.3 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在CRM中的幾點(diǎn)應(yīng)用
3.3 CRM中的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)挖掘模型的建立及實(shí)現(xiàn)方法
3.3.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
3.3.2 分類回歸樹(shù)技術(shù)
3.3.3 購(gòu)物籃分析——關(guān)聯(lián)規(guī)則
3.3.4 數(shù)據(jù)挖掘模型的統(tǒng)計(jì)評(píng)價(jià)——基于統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的49er。搜索算法
3.3.5 統(tǒng)計(jì)框架下的數(shù)據(jù)挖掘模型
4 統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)挖掘在電信客戶效益分類中的應(yīng)用
4.1 背景分析
4.2 電信CRM 中的客戶細(xì)分
4.2.1 電信CRM的特點(diǎn)及意義
4.2.2 客戶細(xì)分
4.3 模型的建立
4.3.1 問(wèn)題的定義
4.3.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
4.3.3 數(shù)據(jù)挖掘方法選取
4.3.4 K-means聚類過(guò)程
4.4 模型評(píng)價(jià)和結(jié)果解釋
4.5 小結(jié)
5 統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)挖掘在電信交叉銷售及預(yù)測(cè)中的應(yīng)用
5.1 商業(yè)背景
5.2 交叉銷售的理論基礎(chǔ)
5.2.1 交叉銷售的概念
5.2.2 交叉銷售的意義及應(yīng)用
5.2.3 交叉銷售與CRM的關(guān)系
5.3 電信增值業(yè)務(wù)交叉銷售模型
5.3.1 選擇數(shù)據(jù)挖掘工具軟件
5.3.2 數(shù)據(jù)理解與數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
5.3.3 選用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及算法介紹
5.3.4 參數(shù)設(shè)置及模型建立步驟
5.3.5 模型評(píng)價(jià)和結(jié)果解釋
5.4 電信增值業(yè)務(wù)客戶預(yù)測(cè)模型
5.4.1 數(shù)據(jù)理解與數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
5.4.2 選用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及算法介紹
5.4.3 參數(shù)設(shè)置及模型建立步驟
5.4.4 模型評(píng)價(jià)和結(jié)果解釋
5.5 小結(jié)
6 結(jié)論與展望
6.1 主要結(jié)論
6.2 統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于CRM時(shí)應(yīng)注意的幾點(diǎn)問(wèn)題
6.3 局限性與研究展望
參考文獻(xiàn)
附錄
附錄A CRM在各行業(yè)中的應(yīng)用
附錄B 復(fù)雜數(shù)據(jù)挖掘模型結(jié)果的解釋（對(duì)應(yīng)分析方法