聚类分析在港口客户细分中的应用

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1、学校代码：密级：公开硕士学位论文聚类分析在港口客户细分中的应用作者姓名刘文龙学科专业信息管理指导教师陈学东副教授培养院系经济管理学院二零一五年四月如交乂孳硕士学位论文聚类分析在港口客户细分中的应用作者姓名：刘文龙导师姓名：陈学东北京交通大学年月学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解北京交通大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权北京交通大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，提供阅览服务，并釆用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。学校可以为存在馆际合作关系的兄弟高校用户提供文献传递服务和交

2、换服务。保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名导师签名签字日期年签字日期：年月学校代码密级：公开北京交通大学硕士学位论文聚类分析在港口客户细分中的应用作者姓名刘文龙学号：导师姓名陈学东职称：副教授学位类别管理学学位级别：硕士学科专业信息管理研究方向：企业信息化北京交通大学年月致谢首先，感谢我尊敬的导师陈学东副教授，本论文的工作是在陈学东老师的悉心指导下完成的，陈学东老师严谨的治学态度和科学的工作方法给了我极大的帮助和影响。在学习上和生活上陈老师都给予了我很大的关心和帮助，在此衷心感谢三年来陈老师对我的关心和指导。同时，感谢黄磊老师对于我的科研工作和论文都提出了许多

3、的宝贵意见，在此表示衷心旳感谢。另外，在参与项目期间，得到了项目组同学们在生活、学习上的关心和帮助，他们陪我度过了三年精彩、难忘的时光，在此，向他们致以最衷心的谢意。最后，我更要感谢我的父母，感谢他们一直以来对我的支持和理解。北京交通大学硕士学位论文摘要摘要随着国内外港口竞争不断加剧和港口自身业务的发展，要求国内港口企业的运营模式，必须逐步向以信息为基础、以数据为中心、以客户为中心的国际先进模式进行转变，而实现这种科学经营模式的前提需要进行客户细分工作的研究。目前中国港口企业进行客户细分的方法还是基于统计或者基于经验的简单分类方法，并没有实现企业与客户之间真正的信息交互，无法满足

4、针对不同客户需求而提供不同的服务策略。聚类分析作为数据挖掘技术中的一种重要方法，已经成为该领域中一个非常重要的研究内容。聚类分析是在没有任何先验知识的情况下将一批样本数据或变量按照它们在性质上的亲疏程度自动进行分类，最终能够实现样本空间的盲分类。其次使用数据挖掘聚类分析方法进行客户细分，不但可以处理几十、甚至上百个变量，从而对客户进行更精准的描述，客观地反映客户分组内的特性并综合反映客户多方面的特征；而且还有利于营销人员更加深入细致地了解客户特征，便于实现对客户行为变化的动态跟踪；进而实现对客户提供差异化服务，提高客户的满意度和忠诚度，使企业创造更多价值。本文在现有的港口信息化背

5、景下，首先阐述了在信息化推进到现今的阶段港口生产数据对于分析与挖掘功能的迫切需求和使用数据挖掘技术的必要性。然后对客户细分基本理论、聚类分析方法应用于客户细分的基本理论以及相关的聚类分析算法做了详细的概述，为后文在进行客户细分中应用聚类分析方法奠定了理论基础。分析港口客户数据库的情况，选择和构造了港口客户细分所需要的属性，并对其进行预处理，为客户细分研究的展开做好数据准备。其次着重分析了传统的经典聚类算法、算法和粒子群种算法在港口客户细分中的不足，提出了融合种算法优点的混合型聚类算法，该算法利用算法进行值的选取，并充分利用算法的全局搜索能力强与算法局部搜索能力强等特性，通过实验验

6、证了本文的算法能够提高聚类的效果和准确率，加快算法的收敛速度。最后将改进的聚类算法应用到港口生产业务的管理实践之中，对客户细分结果进行解释，分析每类细分市场的特征，结合港口的实际情况，针对现有的客户，给出相应的客户营销目标与策略，并提出了幵发新客户市场的建议。关键词：算法；算法；算法；港口客户细分北京交通大学硕士学位论文，，，，，北京交通大学硕士学位论文，，，：北京交通大学硕士学位论文目录目录摘要选题背景及意义研究背景研究的意义研究目的论文研究方案研究方案研究内容框架国内外相关研究相关理论基础客户细分的基本理论客户细分概述常用客户细分方法数据挖掘与客户细分聚类分析算法的理论研究聚

7、类的概念及原理聚类算法的分类算法算法原理概述算法步骤難算法原理概述算法步骤算法算法原理概述算法步骤本章小结北京交通大学硕士学位论文目录港口企业客户细分的数据准备港口客户数据库港口客户数据预处理港口客户数据表的选择与集成港口客户数据属性选择与构造港口客户数据清理与规范化本章小结基于改进的算法的港口客户细分基于算法的港口客户细分的不足基于改进的算法研究基于改进的算法的描述基于改进的算法的步骤描述基于改进的算法的有效性验证基于改进的算法进行港口客户细分港口客户细分结果的比较与分析本章小