基于概率神经网络的潜在客户数据挖掘应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-20页 |
| ·研究背景 | 第8-10页 |
| ·研究意义 | 第10-12页 |
| ·国内外的研究和应用现状 | 第12-19页 |
| ·客户关系管理国内外的研究和应用现状 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘在国内外的研究和应用现状 | 第13-16页 |
| ·人工神经网络国内外的研究和应用现状 | 第16-19页 |
| ·论文的主要工作 | 第19页 |
| ·论文结构 | 第19-20页 |
| 第二章 客户关系管理——企业赢得竞争的关键 | 第20-28页 |
| ·客户关系管理的理解及任务 | 第20-21页 |
| ·客户关系管理软件系统的一般模型 | 第21-22页 |
| ·客户关系管理系统架构 | 第22-24页 |
| ·业务流程模型 | 第22-23页 |
| ·管理层次模型 | 第23-24页 |
| ·技术层次模型 | 第24页 |
| ·客户关系管理系统的功能模块 | 第24-26页 |
| ·客户关系管理项目实施流程 | 第26-28页 |
| 第三章 数据挖掘——客户关系管理的基础和核心 | 第28-42页 |
| ·数据挖掘的含义 | 第28-29页 |
| ·数据挖掘与客户关系管理的结合 | 第29-30页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第30-31页 |
| ·数据挖掘的流程 | 第31-32页 |
| ·数据挖掘技术 | 第32-38页 |
| ·概率神经网络方法 | 第32-36页 |
| ·其他常用方法 | 第36-38页 |
| ·数据挖掘技术主要能解决的问题 | 第38-40页 |
| ·数据挖掘应用领域 | 第40-42页 |
| 第四章 基于概率神经网络的潜在客户响应率分析 | 第42-52页 |
| ·确定业务对象 | 第42-43页 |
| ·数据准备 | 第43-44页 |
| ·数据挖掘 | 第44-48页 |
| ·结果分析 | 第48-49页 |
| ·不同方法潜在客户挖掘结果比较分析 | 第49-50页 |
| ·利用BP神经网络进行潜在客户挖掘介绍 | 第49页 |
| ·利用线性回归进行潜在客户挖掘介绍 | 第49页 |
| ·不同方法潜在客户挖掘结果比较分析 | 第49-50页 |
| ·概率神经网络在客户数据挖掘中应用前景 | 第50-52页 |
| 第五章 结论与展望 | 第52-55页 |
| ·结论 | 第52-53页 |
| ·今后的研究工作展望 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-58页 |
| 附录 | 第58-84页 |
| 附录A 预测准确度的Matlab程序 | 第58-59页 |
| 附录B 客户响应预测的Matlab程序 | 第59-60页 |
| 附录C 实例所用数据 | 第60-84页 |
| 在学期间发表的论著及取得的科研成果 | 第84页 |
