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数据挖掘在服装CRM中的应用

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-9页
第一章 绪论第9-14页
   ·研究背景第9-10页
   ·数据挖掘现状第10-11页
   ·CRM 现状第11-12页
   ·服装行业CRM 实施思路第12-13页
   ·论文内容第13-14页
第二章 DM 的基本理论与方法第14-23页
   ·数据挖掘的概念第14页
   ·数据挖掘的特点第14-15页
   ·数据挖掘的分类及相关技术第15-16页
   ·数据挖掘的过程第16-18页
     ·数据准备第17-18页
     ·数据选择第18页
     ·数据预处理第18页
     ·数据挖掘及模式评价第18页
   ·决策树分类方法第18-23页
     ·决策树基本算法第19-23页
第三章 服装行业DM-CRM 系统总体设计第23-32页
   ·系统的总体规划第23页
   ·数据挖掘实现框架第23-28页
     ·基于SSAS 的CRM-DM 实现框架第24-25页
     ·源系统采用的POS 销售系统介绍第25页
     ·SSAS 数据挖掘功能部分介绍第25-28页
   ·实现技术细节第28-32页
     ·数据准备第28-29页
     ·数据选择第29页
     ·数据预处理第29-30页
     ·数据分类第30-32页
第四章 服装行业DM-CRM 的实现第32-50页
   ·潜在客户问题的分析第32-36页
   ·客户忠诚度问题的分析第36-40页
     ·客户忠诚度分析数据集处理第37-39页
     ·构建决策树模型第39-40页
   ·搭建数据挖掘环境第40-41页
   ·创建客户数据库仓库第41-43页
     ·按模板创建Analysis Services 项目第41页
     ·定义数据源第41-42页
     ·定义数据源视图第42-43页
   ·创建潜在客户及客户忠诚度挖掘结构第43-45页
   ·创建数据挖掘决策树第45-47页
   ·分类规则生成第47-50页
第五章 结果验证分析第50-54页
   ·分类规则结果分析第50-52页
     ·潜在客户分类规则结果分析第50-51页
     ·客户忠诚度分类规则结果分析第51-52页
   ·结果验证第52-54页
     ·采用的验证方法第52页
     ·应用于发掘潜在新客户方案的结果验证分析第52-53页
     ·应用于客户忠诚度的分析方案的结果验证分析第53页
     ·小结第53-54页
第六章 结论与展望第54-55页
   ·结论第54页
   ·展望第54-55页
参考文献第55-57页
致谢第57页

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