数据挖掘技术在银行个人金融业务CRM中的应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-23页 |
| ·论文的研究背景及工作意义 | 第9-11页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·论文研究的工作意义 | 第10-11页 |
| ·国内外相关领域研究与应用现状 | 第11-21页 |
| ·我国个人金融业务的发展和研究现状 | 第11-14页 |
| ·CRM的研究现状及特点 | 第14-18页 |
| ·国内外商业银行应用数据挖掘技术的基本情况 | 第18-19页 |
| ·数据挖掘分类算法研究现状 | 第19-21页 |
| ·论文研究的内容及组织方式 | 第21-23页 |
| ·论文研究的内容 | 第21页 |
| ·论文的组织方式 | 第21-23页 |
| 第2章 数据挖掘与客户关系管理 | 第23-34页 |
| ·数据挖掘的产生和基本概念 | 第23-27页 |
| ·技术上的含义 | 第23-24页 |
| ·商业角度的含义 | 第24-25页 |
| ·数据挖掘与传统分析方法的区别 | 第25页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第25-26页 |
| ·数据挖掘的发展 | 第26-27页 |
| ·分类算法概述 | 第27-30页 |
| ·分类的概念 | 第27-28页 |
| ·分类算法评估 | 第28页 |
| ·分类算法的比较 | 第28-30页 |
| ·CRM概述 | 第30-33页 |
| ·CRM的基本概念 | 第30-32页 |
| ·CRM系统的种类 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 银行个人金融业务CRM系统的设计 | 第34-43页 |
| ·设计目标 | 第34-35页 |
| ·系统体系结构 | 第35-36页 |
| ·数据挖掘系统设计流程 | 第36-39页 |
| ·挖掘目标的确立 | 第36页 |
| ·数据的准备 | 第36-38页 |
| ·数据建模 | 第38-39页 |
| ·模型评估 | 第39页 |
| ·银行个人金融业务客户关系管理系统的详细设计 | 第39-42页 |
| ·采用概念描述的方法获得客户信息评价 | 第39-40页 |
| ·使用关联规则发现客户信息数据之间的关系 | 第40-41页 |
| ·使用分类方法对现有的客户归类 | 第41-42页 |
| ·使用孤立点分析找到客户中的特殊行为 | 第42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 数据挖掘算法在信贷客户分类中的应用 | 第43-55页 |
| ·商业银行的银行客户分类 | 第43-44页 |
| ·决策树分类挖掘算法 | 第44-48页 |
| ·决策树分类挖掘算法的一般描述 | 第44-45页 |
| ·几种决策树分类算法简介 | 第45-48页 |
| ·决策树算法用于商业银行客户分类 | 第48-53页 |
| ·数据准备 | 第48-49页 |
| ·构造决策树 | 第49-53页 |
| ·提取分类规则 | 第53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 结论 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 个人简历 | 第61页 |
