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基于数据挖掘的通信运营管理系统的设计与实现

摘要第5-6页
abstract第6-7页
第一章 引论第11-16页
    1.1 课题的研究背景与研究动机第11-12页
    1.2 数据挖掘和通信行业客户运营管理系统(CRM)的研究现状第12-14页
        1.2.1 数据挖掘研究现状第12-13页
        1.2.2 客户关系管理(CRM)的研究现状第13-14页
    1.3 论文的主要工作第14-16页
第二章 数据挖掘与数据仓库第16-29页
    2.1 数据挖掘第16-24页
        2.1.1 数据挖掘技术的来源以及发展第16-17页
        2.1.2 数据挖掘的概念第17页
        2.1.3 数据挖掘的步骤第17-19页
        2.1.4 数据挖掘常用方法第19-21页
        2.1.5 关于数据挖掘的使用第21-22页
        2.1.6 关于数据挖掘的挑战第22-23页
        2.1.7 数据挖掘的发展趋势第23-24页
    2.2 数据仓库第24-29页
        2.2.1 数据仓库的定义第24页
        2.2.2 数据仓库的组成第24-26页
        2.2.3 数据挖掘库第26-27页
        2.2.4 数据仓库与事务数据库第27-28页
        2.2.5 数据仓库与数据挖掘的关系第28页
        2.2.6 本章小结第28-29页
第三章 客户关系管理与数据挖掘第29-34页
    3.1 客户关系管理(CRM)第29-31页
        3.1.1 CRM第29页
        3.1.2 CRM系统结构组织第29-31页
    3.2 CRM系统与数据分析第31-34页
        3.2.1 CRM数据分析系统的构建第31-32页
        3.2.2 CRM系统数据分析过程第32-33页
        3.2.3 小结第33-34页
第四章 常用的数据挖掘分类算法第34-42页
    4.1 数据挖掘中的数据分类问题第34-35页
    4.2 数据挖掘的主要算法第35-37页
        4.2.1 分类器的评价标准第35-36页
        4.2.2 常见分类算法的优点和缺点第36-37页
    4.3 以ID3算法为核心的决策树分类方法第37-42页
        4.3.1 决策树的分类方法第37页
        4.3.2 分裂度量第37-38页
        4.3.3 决策树ID3算法及其缺点研究第38-41页
        4.3.4 本章小结第41-42页
第五章 数据挖掘在CRM系统中应用第42-51页
    5.1 CRM系统实施数据挖掘流程第42-43页
        5.1.1 数据挖掘商业问题的解读第42页
        5.1.2 数据准备过程第42-43页
        5.1.3 建立数据模型第43页
        5.1.4 数据挖掘的证实与评估第43页
    5.2 数据仓库的设计和完成第43-48页
        5.2.1 业务数据库的设计和完成第43-47页
        5.2.2 数据仓库的设计和完成第47-48页
    5.3 数据挖掘模块的设计和完成第48-50页
    5.4 本章小结第50-51页
第六章 基于数据挖掘的CRM系统设计第51-60页
    6.1 系统概述第51-53页
    6.2 各个模块的具体功能第53-55页
    6.3 系统结构的设计第55-59页
        6.3.1 整体结构第55-56页
        6.3.2 详解三层架构第56页
        6.3.3 以EJB为基础的开发第56-57页
        6.3.4 模式的应用第57页
        6.3.5 调用数据挖掘模块第57-59页
    6.4 本章小结第59-60页
第七章 基于数据挖掘CRM系统的实现第60-70页
    7.1 系统查询与更新操作的实现第60-61页
    7.2 客户细分的实现第61-63页
    7.3 精确智能营销第63-67页
    7.4 系统运行概况与分析第67-69页
    7.5 本章小结第69-70页
第八章 结论与展望第70-72页
    8.1 主要结论第70-71页
    8.2 后续研究工作的展望第71-72页
致谢第72-73页
参考文献第73-76页

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