| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-16页 |
| ·我国房地产业客户关系管理的应用现状 | 第7-9页 |
| ·客户关系管理概述 | 第9-11页 |
| ·客户关系管理的定义 | 第9-10页 |
| ·客户关系管理的产生 | 第10页 |
| ·客户关系管理的发展现状 | 第10-11页 |
| ·房地产企业实施客户关系管理的背景和意义 | 第11-14页 |
| ·房地产企业实施客户关系管理的背景 | 第11-12页 |
| ·房地产企业实施客户关系管理的意义 | 第12-14页 |
| ·研究的内容和框架 | 第14-16页 |
| 第二章 房地产市场特点及客户特征分析 | 第16-26页 |
| ·房地产市场及现状 | 第16-19页 |
| ·房地产企业管理现状分析 | 第19-21页 |
| ·房地产行业客户的分类及特征分析 | 第21-23页 |
| ·房地产企业客户的分类 | 第21-22页 |
| ·房地产客户特征分析 | 第22-23页 |
| ·房地产业客户的满意度和忠诚度 | 第23-26页 |
| ·客户满意度 | 第23-25页 |
| ·客户忠诚度 | 第25-26页 |
| 第三章 数据仓库与数据挖掘技术 | 第26-39页 |
| ·客户关系管理所需要的信息技术 | 第26-27页 |
| ·数据仓库 | 第26页 |
| ·数据挖掘 | 第26-27页 |
| ·数据仓库与客户关系管理 | 第27-30页 |
| ·数据仓库 | 第27页 |
| ·房地产企业数据仓库的体系结构 | 第27-29页 |
| ·房地产企业数据仓库的模型 | 第29-30页 |
| ·房地产企业的数据源 | 第30页 |
| ·数据挖掘与客户关系管理 | 第30-33页 |
| ·数据挖掘在房地产行业中的实际应用 | 第30-31页 |
| ·数据挖掘在房地产客户研究中的应用范围 | 第31-32页 |
| ·数据挖掘理论中的各个信息提取方法 | 第32-33页 |
| ·关联规则信息提取方法与客户关系管理 | 第33-39页 |
| ·选择关联规则算法的原因 | 第33-34页 |
| ·关联规则算法 | 第34页 |
| ·关联规则的参数 | 第34-37页 |
| ·关联规则的分类 | 第37页 |
| ·关联规则的信息提取过程 | 第37-39页 |
| 第四章 关联规则分析方法在客户关系管理中应用的实现 | 第39-59页 |
| ·数据采样 | 第39页 |
| ·数据预处理 | 第39-40页 |
| ·特征选取 | 第40-47页 |
| ·客户需求行为数据分析 | 第47-58页 |
| ·关联规则挖掘的步骤 | 第47页 |
| ·经典的关联规则挖掘算法─Apriori 算法 | 第47-49页 |
| ·由频繁集产生关联规则 | 第49-50页 |
| ·模型、规则解释及应用 | 第50-58页 |
| ·根据关联规则挖掘结果管理客户关系、建立客户忠诚 | 第58-59页 |
| 结论与展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 攻读研究生期间发表论文情况 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |