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基于数据挖掘的红塔集团数据库营销系统的研究与实现

摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第一章 绪论第11-16页
   ·研究背景及意义第11页
   ·研究现状及优势第11-13页
     ·数据库营销的优势与国内外研究现状第11-13页
     ·基于互联网的数据库营销系统的优势第13页
   ·研究内容第13-14页
   ·论文框架第14-16页
第二章 红塔集团数据库营销系统需求分析第16-24页
   ·引言第16页
   ·系统目标和主要业务流程第16-17页
   ·系统组成模块第17-23页
     ·数据管理中心第18-19页
     ·数据库营销管理中心第19-23页
       ·数据接口模块第20页
       ·防伪码生成和管理模块第20-21页
       ·用户管理模块第21-22页
       ·积分计划与促销活动管理模块第22页
       ·会员网站第22-23页
       ·营销决策分析第23页
     ·呼叫中心与短信平台第23页
   ·本章小结第23-24页
第三章 数据采集与海量数据简化处理第24-43页
   ·引言第24页
   ·防伪码算法设计第24-31页
     ·防伪码安全性要求第24-25页
     ·防伪码加解密算法第25-30页
     ·防伪码最终表现形式第30-31页
     ·防伪码安全性分析第31页
   ·MapReduce 海量数据简化处理第31-42页
     ·数据准备第32-34页
     ·使用 MapReduce 分布式计算对兑换表数据降维和累加第34-42页
       ·防伪码兑换表数据预处理第34页
       ·兑换数据降维过程第34-37页
       ·兑换数据累加存储第37-42页
   ·本章小结第42-43页
第四章 数据库营销的数据挖掘方法与模型的建立第43-65页
   ·引言第43页
   ·数据库营销中数据挖掘常用方法第43-44页
   ·建立红塔集团客户分类决策树第44-47页
   ·建立基于 k-means 的客户聚类方法第47-49页
   ·构建促销活动响应模型第49-57页
     ·建立市场值函数第49页
     ·设计效用函数第49-51页
       ·正例效用函数推演第50-51页
       ·根据正例和负例推算未知例相似性第51页
     ·计算属性权值第51-52页
     ·模型的评价第52-57页
       ·评价方法设计第52-55页
       ·评价促销响应模型的优劣性第55-57页
   ·建立卷烟销售预测模型第57-63页
     ·ARIMA 模型第58-59页
     ·建立基于 ARIMA 模型的红塔集团卷烟销售预测模型第59-63页
   ·本章小结第63-65页
第五章 红塔集团数据库营销系统架构与性能优化第65-77页
   ·引言第65页
   ·系统技术架构第65-69页
   ·系统总体部署第69-70页
   ·Web 服务器负载均衡策略的实现第70-73页
   ·数据库服务器扩展第73-76页
     ·读写分离第73-74页
     ·垂直分区第74页
     ·水平分区第74-76页
   ·本章小结第76-77页
第六章 总结与展望第77-79页
   ·全文总结第77-78页
   ·研究展望第78-79页
参考文献第79-82页
致谢第82-83页
攻读学位期间的研究成果第83页

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