基于数据挖掘的农村信用社客户管理系统
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第13-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-18页 |
| 1.2.1 国内应用研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.2 国外应用研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第18-19页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第19-20页 |
| 第2章 相关理论和技术分析 | 第20-26页 |
| 2.1 客户管理理论分析 | 第20-22页 |
| 2.1.1 客户管理的内涵 | 第20页 |
| 2.1.2 CRM的特点 | 第20-21页 |
| 2.1.3 CRM的分类 | 第21-22页 |
| 2.2 数据挖掘理论分析 | 第22-24页 |
| 2.2.1 数据挖掘技术的概念 | 第22页 |
| 2.2.2 数据挖掘的分类及功能 | 第22-23页 |
| 2.2.3 数据挖掘过程及流程 | 第23-24页 |
| 2.3 数据挖掘在客户管理系统中的应用 | 第24-25页 |
| 2.4 小结 | 第25-26页 |
| 第3章 系统需求分析 | 第26-35页 |
| 3.1 分析数据挖掘和农村信用社CRM的内在关系 | 第26-27页 |
| 3.1.1 数据挖掘运用于识别客户分类 | 第26-27页 |
| 3.1.2 数据挖掘在客户信用评估中的运用 | 第27页 |
| 3.2 农村信用社客户管理系统的功能性需求 | 第27-34页 |
| 3.2.1 管理客户信息功能的需求 | 第28-29页 |
| 3.2.2 客户信用管理功能需求 | 第29-30页 |
| 3.2.3 客户挖掘功能需求 | 第30-32页 |
| 3.2.4 系统管理功能需求 | 第32-34页 |
| 3.3 开发工具的选择 | 第34页 |
| 3.4 小结 | 第34-35页 |
| 第4章 商业银行crm中客户分类模型的建立 | 第35-44页 |
| 4.1 决策树法 | 第35-37页 |
| 4.2 客户分类模型的建立 | 第37-38页 |
| 4.3 模型的实证研究 | 第38-43页 |
| 4.3.1 业务问题定义 | 第39页 |
| 4.3.2 数据理解和数据准备 | 第39-40页 |
| 4.3.3 数据预处理 | 第40-41页 |
| 4.3.4 决策树模型的建立 | 第41-43页 |
| 4.4 商业银行基于数据挖掘的结论应采取的措施 | 第43-44页 |
| 第5章 系统设计 | 第44-57页 |
| 5.1 系统架构设计 | 第44-46页 |
| 5.1.1 系统设计目标 | 第44-45页 |
| 5.1.2 设计系统的原则 | 第45页 |
| 5.1.3 系统整体架构设计 | 第45-46页 |
| 5.2 系统功能设计 | 第46-54页 |
| 5.2.1 管理顾客资料的功能设计 | 第48-49页 |
| 5.2.2 客户信用管理功能设计 | 第49-51页 |
| 5.2.3 客户挖掘功能设计 | 第51-53页 |
| 5.2.4 设计管理系统的功能 | 第53-54页 |
| 5.3 设计数据仓库 | 第54-56页 |
| 5.3.1 设计数据仓库的目的 | 第54页 |
| 5.3.2 数据仓库结构设计 | 第54-56页 |
| 5.4 小结 | 第56-57页 |
| 第6章 系统实现 | 第57-65页 |
| 6.1 实现系统的登录 | 第57-58页 |
| 6.2 管理用户信息和实现挖掘 | 第58-62页 |
| 6.2.1 实现管理用户信息 | 第58-59页 |
| 6.2.2 客户信用管理实现 | 第59页 |
| 6.2.3 客户挖掘功能实现 | 第59-61页 |
| 6.2.4 系统管理功能实现 | 第61-62页 |
| 6.3 系统测试 | 第62-64页 |
| 6.3.1 测试方法 | 第62-63页 |
| 6.3.2 设计测试用例 | 第63-64页 |
| 6.4 小结 | 第64-65页 |
| 总结与展望 | 第65-67页 |
| 总结 | 第65页 |
| 系统展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 附录B | 第70-73页 |
| 附录C | 第73-77页 |
| 附录D | 第77-80页 |
| 致谢 | 第80页 |
