| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 插图索引 | 第10-11页 |
| 附表索引 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 选题背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 国外文献综述 | 第13-14页 |
| 1.2.2 国内文献综述 | 第14-16页 |
| 1.3 本文研究内容与框架 | 第16-18页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第16页 |
| 1.3.2 技术路线图 | 第16-18页 |
| 第2章 PCRM 和 DM 技术的相关概念界定 | 第18-27页 |
| 2.1 银行个人优质客户关系管理概述 | 第18-21页 |
| 2.1.1 个人优质客户关系管理的概念和内涵 | 第18-19页 |
| 2.1.2 个人优质客户关系管理的特征 | 第19-20页 |
| 2.1.3 个人优质客户关系管理系统的主要功能 | 第20-21页 |
| 2.2 数据挖掘技术的概述 | 第21-25页 |
| 2.2.1 数据挖掘的概念 | 第21页 |
| 2.2.2 数据挖掘的基本流程和方法 | 第21-24页 |
| 2.2.3 数据挖掘的功能 | 第24-25页 |
| 2.3 数据挖掘与银行客户关系管理的内在联系 | 第25-26页 |
| 2.3.1 数据挖掘是银行实施客户关系管理的关键 | 第25页 |
| 2.3.2 数据挖掘在银行客户关系管理中的应用模式 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 N 银行个人优质客户关系管理系统的现状分析 | 第27-33页 |
| 3.1 系统的业务流程和体系结构简介 | 第27-29页 |
| 3.1.1 系统的业务流程 | 第27-28页 |
| 3.1.2 系统的体系结构 | 第28-29页 |
| 3.2 PCRM 系统优化的需求性分析 | 第29-30页 |
| 3.2.1 系统业务性需求分析 | 第29-30页 |
| 3.2.2 性能基本需求分析 | 第30页 |
| 3.2.3 可行性分析 | 第30页 |
| 3.3 系统优化的预期目标分析 | 第30-31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-33页 |
| 第4章 数据挖掘技术在 PCRMs 优化中的应用 | 第33-49页 |
| 4.1 确定数据挖掘的主题 | 第33-36页 |
| 4.1.1 数据挖掘主题的确定 | 第33页 |
| 4.1.2 数据挖掘主题分析 | 第33-36页 |
| 4.2 决策树在银行客户分类中的应用 | 第36-41页 |
| 4.2.1 算法选择依据 | 第36-37页 |
| 4.2.2 决策树方法介绍 | 第37-38页 |
| 4.2.3 ID3 算法实现 | 第38-41页 |
| 4.3 粗糙集在银行客户保持中的应用 | 第41-44页 |
| 4.3.1 算法选择依据 | 第42页 |
| 4.3.2 粗糙集介绍 | 第42-43页 |
| 4.3.3 算法实现 | 第43-44页 |
| 4.4 关联规则在交叉销售中的应用 | 第44-48页 |
| 4.4.1 算法选择依据 | 第44页 |
| 4.4.2 关联规则 | 第44-45页 |
| 4.4.3 Apriori 算法 | 第45-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 N 银行个人优质客户关系管理系统优化的实现 | 第49-59页 |
| 5.1 系统优化的基本原则 | 第49-50页 |
| 5.2 系统优化的重点模块 | 第50-51页 |
| 5.3 系统优化的实现 | 第51-57页 |
| 5.3.1 规模细分 | 第51-52页 |
| 5.3.2 评价细分 | 第52-53页 |
| 5.3.3 产品细分 | 第53-54页 |
| 5.3.4 属性细分 | 第54-55页 |
| 5.3.5 趋势细分 | 第55-56页 |
| 5.3.6 渠道细分 | 第56-57页 |
| 5.4 系统验证测试 | 第57-58页 |
| 5.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
