基于聚类分析方法的客户分类研究.pdf

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1、基于聚类分析方法的客户分类研究李保义2015年6月中图分类号：O212.4UDC分类号：519.2基于聚类分析方法的客户分类研究作者姓名李保义学院名称数学与统计学院指导教师王岩华副教授答辩委员会主席田玉斌教授申请学位理学硕士学科专业应用统计学位授予单位北京理工大学论文答辩日期2015年6月StudyofCustomerSegmentationBasedonclusteringanalysisCandidateName：BaoyiLiSchoolorDepartment:SchoolofMathematicsandStatisticsFacultyMentor:A.P.YanhuaWangCha

2、ir,ThesisCommittee：Prof.YubinTianDegreeApplied:MasterofScienceMajor：AppliedStatisticsDegreeby:BeijingInstituteofTechnologyTheDateofDefence：Jun,2015研究成果声明本人郑重声明：所提交的学位论文是我本人在指导教师的指导下进行的研究工作获得的研究成果。尽我所知，文中除特别标注和致谢的地方外，学位论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京理工大学或其它教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的合作者对此研究工作所做的任何贡献均已

3、在学位论文中作了明确的说明并表示了谢意。特此申明。签名：日期：北京理工大学硕士学位论文摘要随着互联网产业的迅猛发展，互联网企业间竞争逐渐加剧；企业竞争的实质就是对客户资源的竞争，这意味着能够有效开发与保持客户的企业往往更加具有竞争优势。然而，企业资源是有限的，难以同时满足所有客户的需求；为保障收益最大化，企业需要将资源尽可能多地分配到对企业贡献最大的客户群体上。因此，企业需要对客户进行分类，识别不同细分类别的客户特征与价值；根据不同群体的客户的需求与价值，合理分配资源及采取合适的运营策略，才能够有效提高企业的行业竞争力以及创造出更多的利润。本文在对客户分类理论与方法的研究基础上，结合A公司的实

4、际问题，选取了客户的消费数据，分别用K-means聚类、Two-step聚类和Kohonen神经聚类等三种方法对A公司的客户进行了分类，同时运用了图示法及内部检验法对三种方法下的分类效果进行了评价，发现基于Two-step算法的分类模型相较于基于其他两种方法的模型具有最佳的分类效果。基于Two-step聚类法的分类结果，将客户划分成五个群体，对各个细分群的客户的特征与价值进行了分析与总结，针对各细分群体的客户特征差异提出了研究建议，以便于公司制定运营策略。关键词：客户分类；聚类分析；K-means算法；两步聚类；Kohonen网络I北京理工大学硕士学位论文AbstractAlongwithth

5、eriseoftheinternetindustry,thereisagrowingcompetitionamongdifferentcompanies.Andtheessenceofthiscompetitionisthecompetitionofcustomerresources,whichmeansthatthosecompaniesthatcaneffectivelydevelopandmaintaincustomerstendtobemorecompetitive.However,acompanyjusthaslimitedresourcessothatitisdifficultto

6、meettheneedsfromallcustomers.Inordertogetthemostbenefits,companiesshouldassignresourcesasmuchaspossibletothosecustomergroupswhichcontributemost.Therefore,companiesneedclassifytheircustomersintodifferentgroups,andidentifythecharacteristicsandvalueofeachgroup.accordingtothedemandandvalueofdifferentgro

7、ups,companiescaneffectivelyimprovetheircompetitivenessandgetmoreprofits.OnthebasisofrelatedtheoriesandmethodsaboutCustomerClassification,thispaperselectsthecustomers’consumerdatafromCompanyA,andthenus