| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-11页 |
| ·选题的背景及意义 | 第8页 |
| ·国内外研究及应用现状 | 第8-9页 |
| ·本文研究的问题及意义 | 第9-11页 |
| 2 数据挖掘和客户关系管理概论 | 第11-16页 |
| ·数据挖掘概论 | 第11-13页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第11页 |
| ·数据挖掘和数据仓库 | 第11-12页 |
| ·数据挖掘方法介绍 | 第12-13页 |
| ·客户关系管理概论 | 第13-16页 |
| ·客户关系管理的定义 | 第13-14页 |
| ·客户关系管理的核心价值观 | 第14页 |
| ·客户关系管理的分类 | 第14-15页 |
| ·客户关系管理的基本构成 | 第15-16页 |
| 3 数据挖掘在J银行个人客户关系管理中的应用模型和实施方案 | 第16-25页 |
| ·数据挖掘在J银行的应用模型 | 第16-18页 |
| ·客户细分模型 | 第17页 |
| ·产品关联分析模型 | 第17页 |
| ·产品响应预测模型 | 第17-18页 |
| ·客户提升预测模型 | 第18页 |
| ·事件式营销模型 | 第18页 |
| ·数据挖掘的实施方案 | 第18-25页 |
| ·数据仓库建立 | 第19-20页 |
| ·操作型客户关系管理系统 | 第20页 |
| ·分析型客户关系管理系统系统 | 第20-22页 |
| ·个人金融产品营销服务系统 | 第22-23页 |
| ·制度与流程优化 | 第23页 |
| ·J银行客户关系管理项目实施的具体步骤 | 第23-25页 |
| 4 J银行应用产品响应预测模型的案例研究 | 第25-33页 |
| ·产品响应预测模型建设的主要步骤 | 第25-26页 |
| ·客户细分 | 第26-29页 |
| ·产品购买预测模型的构建过程 | 第29-30页 |
| ·首发基金及基金定投业务客户响应预测模型建立流程 | 第30-31页 |
| ·首发基金响应预测模型 | 第30页 |
| ·基金定投响应预测模型 | 第30-31页 |
| ·数据挖掘报告的生成和执行 | 第31-32页 |
| ·产品购买预测模型的调整和优化 | 第32-33页 |
| 5 数据挖掘应用现状及改进措施 | 第33-41页 |
| ·技术应用亮点 | 第33页 |
| ·技术应用存在的问题 | 第33-36页 |
| ·配套系统功能开发及数据质量 | 第33-34页 |
| ·数据分析挖掘及运用能力 | 第34-35页 |
| ·业务推广及管理 | 第35-36页 |
| ·改善数据挖掘应用的具体措施 | 第36-41页 |
| ·数据集中及系统功能优化 | 第36-37页 |
| ·落实数据挖掘成果应用 | 第37-38页 |
| ·优化软环境建设 | 第38-41页 |
| 结论 | 第41-42页 |
| 参考文献 | 第42-43页 |
| 致谢 | 第43-44页 |