数字化营销中的数据挖掘
| 中文摘要 | 第1-3页 |
| 英文摘要 | 第3-6页 |
| 第一章 引言 | 第6-8页 |
| ·研究的意义 | 第6页 |
| ·国内外研究现状 | 第6-7页 |
| ·本文解决的问题和主要结构 | 第7-8页 |
| 第二章 数字化营销及其数据挖掘的任务 | 第8-17页 |
| ·战略的数字化营销模式 | 第8-9页 |
| ·数字化营销的产生与发展 | 第8-9页 |
| ·战略的数字化营销模式 | 第9页 |
| ·与传统营销相比数字化营销的特点 | 第9-13页 |
| ·数字化营销是以快速发展的数字技术为基础 | 第9-10页 |
| ·数字化营销面对的是完全开放的市场环境 | 第10-11页 |
| ·数字化营销是并行的，不是线性的 | 第11-12页 |
| ·数字化营销时代的营销战略发生新的转变 | 第12页 |
| ·数字化营销宣传活动通常不是强制性的 | 第12页 |
| ·数字化营销强调以客户为中心，推行一对一营销。 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘是数字化营销成功的基础 | 第13-17页 |
| ·数字化营销中数据挖掘系统结构 | 第14页 |
| ·利用数字化手段收集营销数据 | 第14-15页 |
| ·数字化营销中数据挖掘的任务 | 第15-17页 |
| 第三章 营销数据仓库的设计 | 第17-26页 |
| ·营销数据仓库的建模 | 第17-22页 |
| ·星型模型 | 第17页 |
| ·雪花模型 | 第17-18页 |
| ·事实星座 | 第18页 |
| ·营销数据仓库的事实星座 | 第18-22页 |
| ·营销多维数据模型的OLAP操作 | 第22-24页 |
| ·多维立方体的定义 | 第22-23页 |
| ·上卷 | 第23页 |
| ·下钻 | 第23-24页 |
| ·切片和切块 | 第24页 |
| ·营销数据仓库中的数据预处理 | 第24-26页 |
| ·数据清理 | 第24-25页 |
| ·数据集成 | 第25页 |
| ·数据变换 | 第25页 |
| ·数据归约 | 第25-26页 |
| 第四章 营销数据挖掘模型 | 第26-35页 |
| ·利用决策树模型进行客户分类 | 第26-30页 |
| ·决策树分类法 | 第26-27页 |
| ·决策树的生成 | 第27-29页 |
| ·利用模糊决策树算法来挖掘 | 第29-30页 |
| ·销售对营销努力的反应模型 | 第30-32页 |
| ·收益按比例降低 | 第30-31页 |
| ·收益按比例增加 | 第31-32页 |
| ·S形函数 | 第32页 |
| ·营销中的关联规则挖掘 | 第32-35页 |
| ·与关联规则相关的基本概念 | 第32-33页 |
| ·Apriori算法 | 第33-35页 |
| 第五章 应用示例 | 第35-45页 |
| ·对商品代号为good1的顾客进行分类 | 第35-40页 |
| ·该公司对商品good1营销努力的效果 | 第40-42页 |
| ·公司商品good1与其他产品的关联规则 | 第42-43页 |
| ·挖掘后得到的营销信息 | 第43-45页 |
| 结束语 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第48页 |
