基于数据挖掘的铁路货运潜在客户识别研究

发布时间：2017-06-23 13:20

  本文关键词：基于数据挖掘的铁路货运潜在客户识别研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着高速铁路的不断发展,铁路运输逐步实现了客货分线,铁路货运的运能得到了大幅的提升。然而,在激烈的货运市场竞争中,铁路货运的市场份额日益下降且与公路货运市场份额之间的差距不断增大。运能的提升以及市场份额的不断下降使得铁路货运急需有效的潜在客户识别方法,以通过潜在客户的开发来避免运能的浪费,提升自身的市场份额。基于数据挖掘技术对铁路货运客户基础信息以及交易数据进行分析和挖掘能够有效识别铁路货运客户的基本特征,将铁路货运分散分布的数据提炼为有价值的“知识”,进而为铁路货运潜在客户的识别提供决策依据。本文首先对铁路货运潜在客户识别现状进行了深入分析,并基于铁路货运产品特性以及客户需求特征提出了铁路货运潜在客户识别总体方案。其次,本文详细探讨了铁路货运潜在客户识别相关数据的采集和预处理方案,构建了铁路货运潜在客户识别数据仓库。再者,本文构建了铁路货运潜在客户识别模型,通过客户价值以及需求-产品匹配度两个维度对现有客户进行细分,得出客户的细分类型,基于客户细分类型利用决策树提取每一类客户的属性特征,形成客户特征库,进而利用客户特征规则与采集的外部企业数据进行匹配,得出潜在客户的名单以及相应的客户类型。最后,本文利用数据库和数据挖掘工具对潜在客户识别模型进行实现,通过算法的对比分析选择较优的算法,输出潜在客户具体名单及相应的客户类型,进而根据潜在客户类型反映潜在客户可能带来的价值以及获取的难易程度,并针对每一类潜在客户的具体特征提出针对性的开发方案。本文构建的铁路货运潜在客户识别模型不仅能够判别分析对象是否为潜在客户,还能够评估潜在客户可能带来的价值以及获取的难易程度,能够为铁路货运潜在客户的开发提供决策依据。
【关键词】：铁路货运 潜在客户 数据挖掘
【学位授予单位】：西南交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP311.13;F532.6
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 第1章 绪论11-18
• 1.1 研究背景与意义11-13
• 1.1.1 研究背景11-12
• 1.1.2 研究意义12-13
• 1.2 国内外研究现状13-15
• 1.2.1 国外潜在客户识别研究现状13-14
• 1.2.2 国内潜在客户识别研究现状14-15
• 1.3 研究内容与思路15-18
• 1.3.1 研究内容15-16
• 1.3.2 研究思路16-18
• 第2章 潜在客户识别理论与技术18-24
• 2.1 潜在客户识别基础18-19
• 2.1.1 潜在客户的定义18-19
• 2.1.2 潜在客户识别的方法19
• 2.2 数据仓库技术19-21
• 2.2.1 数据仓库概述19-20
• 2.2.2 数据仓库架构20-21
• 2.3 数据挖掘技术21-23
• 2.3.1 数据挖掘概述21-22
• 2.3.2 数据挖掘主要技术22-23
• 2.4 本章小结23-24
• 第3章 铁路货运潜在客户识别分析24-34
• 3.1 铁路货运潜在客户识别现状24
• 3.2 铁路货运潜在客户识别总体架构24-27
• 3.3 数据的获取与预处理27-33
• 3.3.1 数据获取27-30
• 3.3.2 数据预处理30-32
• 3.3.3 数据仓库的构建32-33
• 3.4 本章小结33-34
• 第4章 铁路货运潜在客户识别模型34-43
• 4.1 铁路货运现有客户细分34-38
• 4.1.1 指标选取34-35
• 4.1.2 模型构建35-37
• 4.1.3 算法选择37-38
• 4.2 细分客户特征识别38-40
• 4.2.1 指标选取38-39
• 4.2.2 模型构建39-40
• 4.3 铁路货运潜在客户判别40-41
• 4.3.1 客户特征库构建41
• 4.3.2 潜在客户识别41
• 4.4 本章小结41-43
• 第5章 铁路货运潜在客户识别案例分析43-57
• 5.1 铁路货运潜在客户识别数据仓库的构建43-44
• 5.2 铁路货运现有客户细分实现44-49
• 5.2.1 数据准备44-45
• 5.2.2 现有客户细分模型实现45-49
• 5.3 细分客户特征识别实现49-55
• 5.3.1 数据准备50
• 5.3.2 细分客户特征识别模型的实现50-52
• 5.3.3 细分客户特征识别模型的评估52-55
• 5.4 潜在客户识别与开发55-56
• 5.4.1 潜在客户识别55
• 5.4.2 潜在客户开发策略55-56
• 5.5 本章小结56-57
• 结论57-59
• 致谢59-60
• 参考文献60-63
• 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果63

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