| 中文摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第7页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第7-14页 |
| 1.3 研究内容及方法 | 第14-16页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第15-16页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第16-17页 |
| 第二章 数据仓库和数据挖掘理论 | 第17-24页 |
| 2.1 数据仓库的特点 | 第17页 |
| 2.2 多维数据模型 | 第17-18页 |
| 2.3 数据挖掘简介 | 第18-19页 |
| 2.4 数据挖掘的过程 | 第19-20页 |
| 2.5 常用的聚类算法 | 第20-22页 |
| 2.6 挖掘建模工具简介 | 第22-24页 |
| 第三章 数据仓库及数据挖掘方案的设计 | 第24-47页 |
| 3.1 需求分析 | 第24-25页 |
| 3.2 数据仓库的设计 | 第25-37页 |
| 3.2.1 S 银行数据仓库现状 | 第25-29页 |
| 3.2.2 构建数据仓库维度模型 | 第29-37页 |
| 3.3 构建挖掘模型 | 第37-47页 |
| 3.3.1 建立 SAS 分析模型 | 第37-41页 |
| 3.3.2 聚类分析 | 第41-47页 |
| 第四章 数据挖掘结果的分析及运用部署 | 第47-69页 |
| 4.1 结果分析 | 第47-67页 |
| 4.1.1 各品种贷款客户业务贡献度分析 | 第47-48页 |
| 4.1.2 一二手房贷客户特征分析 | 第48-55页 |
| 4.1.3 生产经营性贷款客户特征分析 | 第55-60页 |
| 4.1.4 营业机构特征分析 | 第60-67页 |
| 4.2 运用部署 | 第67-69页 |
| 4.2.1 个人贷款客户一二手房贷客户提升策略建议 | 第67页 |
| 4.2.2 个人贷款客户生产经营性贷款客户提升策略建议 | 第67-68页 |
| 4.2.3 营业机构提升策略建议 | 第68-69页 |
| 第五章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 5.1 总结 | 第69-70页 |
| 5.2 展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-73页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |