首页--经济论文--经济计划与管理论文--企业经济论文--企业供销管理论文

数据挖掘在客户关系管理中的应用研究

摘要第1-5页
Abstract第5-8页
第一章 绪论第8-12页
   ·论文研究的背景和意义第8-10页
   ·论文主要研究内容与基本框架第10页
   ·论文研究思路与创新点第10-12页
第二章 国内外研究现状第12-22页
   ·国外研究现状第12-16页
     ·客户关系管理理论研究现状第12-14页
     ·CRM 及数据挖掘应用研究现状第14-16页
   ·国内研究现状第16-19页
     ·客户关系管理理论研究现状第16-18页
     ·CRM 及数据挖掘应用研究现状第18-19页
   ·存在问题分析第19-20页
   ·CRM 的流行模式及发展趋势第20-22页
第三章 分析型CRM 在零售业的应用第22-37页
   ·客户关系管理介绍第22-25页
     ·客户关系管理的核心思想第22页
     ·CRM 系统第22-25页
       ·CRM 系统基本功能第22-24页
       ·CRM 系统特点第24-25页
   ·数据挖掘综述第25-30页
     ·数据挖掘过程第25-27页
     ·数据源的类型第27-28页
     ·数据挖掘的知识类型第28-30页
   ·分析型CRM 在零售业的应用第30-36页
     ·零售业发展现状与经营特点第30-31页
     ·零售业分析型CRM 的实现框架第31-33页
     ·零售业客户数据仓库构建第33-35页
       ·主题/维度分析第33-34页
       ·事实表-维表数据模型设计第34-35页
       ·客户数据的采集第35页
     ·数据挖掘在零售业CRM中的主要应用第35-36页
   ·本章小结第36-37页
第四章 基于聚类和决策树的客户细分研究第37-47页
   ·基于购买行为的客户细分方法第37-38页
     ·RFM 分析第37页
     ·客户价值矩阵分析第37-38页
   ·聚类分析第38-40页
     ·聚类分析中的数据结构及相异度的计算方法第38-40页
     ·k-means 算法第40页
   ·决策树技术第40-44页
     ·基本原理第40-41页
     ·ID3 算法分析第41-43页
     ·C4.5 对ID3 的改进第43-44页
   ·客户细分模型的建立与分析第44-46页
     ·问题描述与数据准备第44-45页
     ·挖掘实施第45页
     ·结果分析第45-46页
   ·本章小结第46-47页
第五章 客户行为分析中的数据挖掘建模研究第47-66页
   ·交叉销售中的关联规则挖掘第47-59页
     ·关联规则挖掘原理与算法第47-50页
     ·基于约束的关联规则挖掘及应用第50-53页
       ·过滤事务数据库第50-51页
       ·一种前件固定后件受约束的关联规则第51-53页
     ·数值关联规则挖掘及其应用第53-59页
       ·数值关联规则挖掘任务定义第53-54页
       ·数值属性值域的划分方法第54-57页
       ·频繁项集的发现及关联规则挖掘应用第57-59页
   ·客户流失分析的神经网络模型第59-65页
     ·多层前馈神经网络原理第59-60页
     ·数据预处理第60-61页
     ·BP 算法第61-62页
     ·应用实例第62-65页
   ·本章小结第65-66页
结论第66-67页
致谢第67-68页
参考文献第68-71页
附录第71-76页
在学期间发表的论文第76页

论文共76页,点击 下载论文
上一篇:长安福特南京公司竞争战略研究
下一篇:移动服务商的商业模式研究