| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-8页 |
| 0 引言 | 第8-12页 |
| 0．1 论文的研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 0．2 国内外研究现状及前景 | 第9-10页 |
| 0．3 研究方法及思路 | 第10-11页 |
| 0．4 研究内容 | 第11-12页 |
| 1 数据挖掘 | 第12-16页 |
| 1．1 数据挖掘的概念 | 第12页 |
| 1．2 数据挖掘的经典方法 | 第12-13页 |
| 1．3 数据挖掘的分类 | 第13-16页 |
| 2 客户关系管理中的数据挖掘流程与算法 | 第16-30页 |
| 2．1 客户关系管理(CRM) | 第16-20页 |
| 2．1．1 CRM的内涵 | 第16-17页 |
| 2．1．2 CRM核心思想剖析 | 第17-18页 |
| 2．1．3 CRM的特征 | 第18-19页 |
| 2．1．4 CRM的分类 | 第19-20页 |
| 2．2 CRM解决方案的组成 | 第20-21页 |
| 2．3 电子商务CRM的数据来源 | 第21-23页 |
| 2．3．1 服务器端的数据 | 第21-22页 |
| 2．3．2 代理(Proxy)服务器端数据 | 第22页 |
| 2．3．3 客户登记信息 | 第22-23页 |
| 2．4 数据挖掘在客户争取与保持中的作用 | 第23-26页 |
| 2．4．1 数据挖掘的在CRM中的挖掘结果 | 第23-25页 |
| 2．4．2 数据挖掘在CRM中实施的具体任务 | 第25-26页 |
| 2．5 电子商务CRM中数据挖掘的主要流程 | 第26-27页 |
| 2．6 电子商务CRM中数据挖掘的主要算法 | 第27-30页 |
| 3 面向客户关系管理的数据挖掘应用 | 第30-54页 |
| 3．1 主要应用领域 | 第31-41页 |
| 3．1．1 客户细分 | 第31-33页 |
| 3．1．2 交叉网络营销 | 第33-35页 |
| 3．1．3 客户的流失和保持分析 | 第35-36页 |
| 3．1．4 价值客户判断 | 第36-37页 |
| 3．1．5 客户背景分析 | 第37页 |
| 3．1．6 客户满意度分析 | 第37-38页 |
| 3．1．7 客户信用分析 | 第38-41页 |
| 3．2 电子商务CRM中主要的数据挖掘模型 | 第41-47页 |
| 3．2．1 支持向量机(SVM)模型 | 第42-44页 |
| 3．2．2 路径分析 | 第44-46页 |
| 3．2．3 兴趣关联规则 | 第46页 |
| 3．2．4 聚类分析 | 第46-47页 |
| 3．5目前的主流软件 | 第47-52页 |
| 3．5．1 环境 | 第48-49页 |
| 3．5．2 组织 | 第49-50页 |
| 3．5．3 客户化 | 第50-51页 |
| 3．5．4 集成性 | 第51-52页 |
| 3．6 CRM全球市场展望 | 第52-54页 |
| 4 客户数据挖掘中的隐私权保护 | 第54-61页 |
| 4．1 网络服务提供商在客户隐私权保护中的责任 | 第54-56页 |
| 4．2 客户关系管理与隐私权保护 | 第56-57页 |
| 4．3 企业管理客户隐私权的措施 | 第57-58页 |
| 4．4 电子商务中客户隐私权的法律保护及国际协调 | 第58-61页 |
| 5 案例分析(合力金桥公司HOLLYCRM) | 第61-69页 |
| 5．1 应用方案 | 第61-62页 |
| 5．2 系统结构 | 第62页 |
| 5．3 方案特点 | 第62-63页 |
| 5．4 HOLLYCRM的功能 | 第63页 |
| 5．5 HOLLYCRM打造网通大客户信息管理及一站业务系统 | 第63-69页 |
| 5．5．1 建设背景 | 第63-64页 |
| 5．5．2 解决方案 | 第64-65页 |
| 5．5．3 系统结构 | 第65-66页 |
| 5．5．4 系统特点 | 第66-67页 |
| 5．5．5 分析评价 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 后记 | 第72页 |