数据挖掘技术在银行CRM中的应用研究
| 第1章 绪论 | 第1-19页 |
| ·论文的选题背景及研究意义 | 第11-14页 |
| ·论文选题的背景 | 第11-13页 |
| ·论文研究的目的和意义 | 第13-14页 |
| ·国内外研究的现状与发展趋势 | 第14-17页 |
| ·数据挖掘的研究现状及前景 | 第14-15页 |
| ·CRM的研究现状及特点 | 第15-16页 |
| ·数据挖掘在银行CRM中的应用的现状 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘分类算法研究现状 | 第17页 |
| ·论文总体结构及创新之处 | 第17-19页 |
| ·论文总体结构 | 第17-18页 |
| ·论文创新之处 | 第18-19页 |
| 第2章 相关理论 | 第19-35页 |
| ·数据挖掘概述 | 第19-24页 |
| ·数据挖掘产生的背景 | 第19-20页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第20-21页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第21页 |
| ·数据挖掘的发展 | 第21-22页 |
| ·数据挖掘的应用 | 第22-24页 |
| ·分类算法概述 | 第24-29页 |
| ·分类的概念 | 第24页 |
| ·分类算法评估 | 第24-25页 |
| ·分类算法的比较 | 第25-29页 |
| ·CRM概述 | 第29-33页 |
| ·CRM的基本概念 | 第29-30页 |
| ·CRM的核心内容 | 第30页 |
| ·CRM的核心思想 | 第30-31页 |
| ·CRM系统的种类 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 第3章 数据挖掘在银行业的CRM中的应用 | 第35-48页 |
| ·银行业的CRM | 第35-42页 |
| ·银行业面临的客户问题 | 第35-37页 |
| ·银行对CRM的需求 | 第37-38页 |
| ·CRM在商业银行的应用 | 第38-40页 |
| ·银行CRM建设的难点 | 第40-42页 |
| ·数据挖掘在银行业的应用 | 第42-47页 |
| ·数据挖掘在商业银行应用的概况 | 第42-43页 |
| ·数据挖掘在银行管理中的作用 | 第43-44页 |
| ·数据挖掘算法应用 | 第44-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 基于数据挖掘的银行CRM系统 | 第48-61页 |
| ·银行业CRM的构成 | 第48-52页 |
| ·系统的理论研究 | 第48-51页 |
| ·银行业CRM系统构成 | 第51-52页 |
| ·银行业CRM系统设计 | 第52-58页 |
| ·IT总体规划 | 第52-56页 |
| ·系统的建设 | 第56-58页 |
| ·银行业CRM系统的实施 | 第58-60页 |
| ·数据清理 | 第58页 |
| ·分析和管理分销渠道 | 第58-59页 |
| ·客户关系优化 | 第59-60页 |
| ·风险评估和管理 | 第60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 数据挖掘算法在银行客户分类中的应用 | 第61-75页 |
| ·银行客户分类问题 | 第61-62页 |
| ·决策树算法 | 第62-67页 |
| ·决策树算法的一般描述 | 第62-63页 |
| ·典型的决策树算法简介 | 第63-67页 |
| ·决策树算法用于客户分类 | 第67-74页 |
| ·数据预处理 | 第67-68页 |
| ·构造决策树 | 第68-73页 |
| ·提取分类规则 | 第73-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 结论 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-82页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83页 |
