数据挖掘技术在客户关系管理中的应用
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-24页 |
| ·管理信息系统概述 | 第9-11页 |
| ·客户关系管理 | 第11-15页 |
| ·数据挖掘技术简介 | 第15-20页 |
| ·问题的提出 | 第20-22页 |
| ·研究目的 | 第22页 |
| ·研究内容及其意义 | 第22-23页 |
| ·研究内容 | 第22页 |
| ·研究意义 | 第22-23页 |
| ·论文的特色和创新之处 | 第23-24页 |
| 第2章 数据挖掘技术在图书零售业中的应用现状 | 第24-27页 |
| ·客户分析 | 第24-25页 |
| ·商品分析 | 第25-26页 |
| ·业务分析 | 第26页 |
| ·经营理念 | 第26-27页 |
| 第3章 决策树和贝叶斯分类的基本原理 | 第27-42页 |
| ·决策树 | 第27-37页 |
| ·决策树概述 | 第27-28页 |
| ·决策树建立和剪枝 | 第28-31页 |
| ·典型决策树算法 | 第31-33页 |
| ·SLIQ算法 | 第33-37页 |
| ·贝叶斯分类 | 第37-40页 |
| ·贝叶斯定理 | 第38页 |
| ·朴素贝叶斯分类 | 第38-40页 |
| ·决策树和贝叶斯异同点 | 第40-42页 |
| 第4章 功能实现 | 第42-65页 |
| ·决策树分类 | 第42-55页 |
| ·数据抽取 | 第42-43页 |
| ·数据离散化 | 第43-44页 |
| ·相关属性选择 | 第44-46页 |
| ·决策树生成 | 第46-51页 |
| ·决策树剪枝 | 第51-54页 |
| ·分类规则 | 第54-55页 |
| ·决策树分类规则验证 | 第55页 |
| ·贝叶斯分类 | 第55-61页 |
| ·贝叶斯分类预测 | 第55-60页 |
| ·贝叶斯分类规则验证 | 第60-61页 |
| ·决策树与贝叶斯分类结果对比 | 第61-62页 |
| ·分类规则与CRM的关系 | 第62-65页 |
| 第5章 系统设计 | 第65-72页 |
| ·系统结构 | 第65-66页 |
| ·系统功能 | 第66-67页 |
| ·系统实现 | 第67-72页 |
| 第6章 结论与建议 | 第72-74页 |
| ·结论 | 第72-73页 |
| ·建议与展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 附录A 主要功能实现源代码 | 第77-85页 |
| 附录B 主要表结构设计 | 第85-86页 |
| 致谢 | 第86页 |
