| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| ·引言 | 第8-9页 |
| ·本文的研究主题和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 2 信用卡业务和数据挖掘 | 第12-36页 |
| ·信用卡与数据挖掘概述 | 第12-28页 |
| ·信用卡的定义 | 第12页 |
| ·使用信用卡的优点 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘的产生 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘的定义及其挖掘过程 | 第14-17页 |
| ·数据挖掘方法 | 第17-24页 |
| ·数据挖掘应用 | 第24页 |
| ·信用卡业务存在的问题及对策 | 第24-26页 |
| ·数据仓库及其系统组成 | 第26-27页 |
| ·信用卡数据仓库系统信息的来源及构成分析 | 第27-28页 |
| ·信用卡数据集市系统的功能设计 | 第28-30页 |
| ·系统实现的目标 | 第28-30页 |
| ·信用卡数据集市建模 | 第30-33页 |
| ·数据集市的组成和表群划分 | 第30页 |
| ·数据粒度划分 | 第30-31页 |
| ·数据集市建模 | 第31-33页 |
| ·以客户为中心的数据整合—数据采集系统ODS的设计与实现 | 第33-34页 |
| ·数据ECTL(Extract，Cleanse，Transform，Load)过程 | 第33-34页 |
| ·数据整合的难点 | 第34页 |
| ·系统的关键技术及实现架构 | 第34-36页 |
| ·系统的技术实现架构 | 第34-35页 |
| ·系统的关键技术 | 第35-36页 |
| 3 数据挖掘在信用评分和客户、商户价值计算中的应用 | 第36-63页 |
| ·客户信用评分 | 第36-47页 |
| ·信用评分模型 | 第36-43页 |
| ·数据挖掘在客户信用评分中的作用和一个应用实例 | 第43-47页 |
| ·信用卡客户、商户价值 | 第47-63页 |
| ·信用卡客户价值计算 | 第48-63页 |
| 4 客户消费行为关联分析及相应的营销战略 | 第63-71页 |
| ·客户消费行为关联分析及相应的营销战略 | 第63-67页 |
| ·基于日期的特约商户之间的关联 | 第64-65页 |
| ·基于日期的特约商户营销战略 | 第65页 |
| ·基于信用卡帐号的特约商户之间的关联 | 第65-66页 |
| ·基于信用卡帐号的特约商户的营销战略 | 第66-67页 |
| ·基于数据挖掘的信用卡个性化营销的形式 | 第67-71页 |
| ·银行信用卡业务部门与特约商户进行联合数据挖掘 | 第69页 |
| ·消费奖励积分的设置 | 第69页 |
| ·信用卡透支利率和打折的差别化 | 第69页 |
| ·发送定制的促销信息 | 第69-70页 |
| ·利用数据挖掘进行交叉营销 | 第70页 |
| ·利用数据挖掘评估产品表现和营销计划 | 第70页 |
| ·利用数据挖掘奖励特约商户收银员以改善受卡服务 | 第70-71页 |
| 5 信用卡数据挖掘的相关法律问题 | 第71-74页 |
| ·数据挖掘技术和隐私 | 第71-72页 |
| ·有关歧视的法律问题 | 第72-74页 |
| 6 总结 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-77页 |
| 后记 | 第77页 |
