| 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 |