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基于粗糙集数据挖掘技术的客户价值分析

第1章 绪论第1-36页
   ·论文写作的背景第12-18页
   ·论文写作的目的和意义第18-19页
   ·国内外研究现状及发展趋势第19-32页
     ·客户价值理论研究现状第19-22页
     ·数据挖掘研究的现状和未来研究方向第22-26页
     ·基于粗糙集的数据挖掘的研究现状及发展趋势第26-32页
   ·论文的研究方法、总体结构和创新之处第32-36页
     ·论文的研究方法第32-33页
     ·论文的总体结构第33-34页
     ·论文的创新点第34-36页
第2章 相关理论综述第36-61页
   ·客户价值研究综述第36-46页
   ·数据挖掘理论第46-53页
     ·基本概念第47页
     ·数据挖掘分类第47-50页
     ·数据挖掘技术第50-51页
     ·数据挖掘的过程第51-53页
   ·粗集理论第53-60页
     ·粗集的基本概念第53-55页
     ·基于粗集的知识表达系统第55-60页
   ·本章小结第60-61页
第3章 客户价值分析第61-76页
   ·客户第61-64页
     ·客户的涵义第61-62页
     ·客户生命周期第62-64页
   ·客户价值第64-70页
     ·客户角度的价值第64-68页
     ·企业角度的价值第68-70页
   ·客户分类第70-75页
     ·客户分类的必要性第70-71页
     ·客户分类问题的特点第71-72页
     ·现有的客户分类方法第72-75页
   ·本章小结第75-76页
第4章 决策表的约简第76-93页
   ·知识表达系统数据的一致性第76-78页
   ·一致决策表的约简第78-86页
     ·决策表的属性约简算法第79-84页
     ·值约简第84-86页
   ·不一致决策表的约简第86-92页
     ·考虑正域的变化第87-90页
     ·分成两个子表第90-92页
   ·本章小结第92-93页
第5章 基于粗集的决策树的构建第93-109页
   ·决策树算法第93-98页
     ·决策树算法概述第93-94页
     ·决策树的生成第94-95页
     ·决策树生成举例第95-98页
   ·ID3算法第98-103页
     ·ID3算法的决策属性选择方法第98-99页
     ·ID3算法示例第99-101页
     ·决策树的剪枝第101-102页
     ·ID3算法的不足第102-103页
   ·ID3算法的改进——CAAI算法第103-108页
     ·CAAI算法第104页
     ·可信度和支持度第104-105页
     ·CAAI算法举例第105-108页
     ·CAAI算法与ID3算法的关系第108页
   ·本章小结第108-109页
第6章 基于粗集数据挖掘技术的客户分类第109-127页
   ·基于粗糙集的RFM分析第109-114页
     ·数据准备第109-111页
     ·基于粗糙集的RFM规则获取第111-113页
     ·RFM分析的优缺点第113-114页
   ·基于粗糙集数据挖掘的客户价值评价第114-124页
     ·客户价值评价的指标体系第114-118页
     ·基于粗集的决策树技术的客户价值评价规则的获取第118-124页
   ·客户关系战略选择第124-127页
第7章 提升客户价值增强企业竞争优势第127-144页
   ·忠诚客户的价值第127-130页
   ·CRM价值链第130-135页
     ·CRM价值链的基本环节第130-134页
     ·CRM价值链的支持条件第134-135页
   ·客户让渡价值与企业竞争优势第135-137页
   ·差异化战略的实施第137-143页
     ·竞争优势与差异化战略第138-139页
     ·差异化战略的内容第139-142页
     ·差异化战略的风险第142-143页
   ·本章小结第143-144页
结论第144-146页
参考文献第146-157页
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果第157-158页
致谢第158-159页
个人简历第159页

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