| 第一章 绪论 | 第1-10页 |
| ·银行客户细分管理与数据仓库的现状 | 第6-8页 |
| ·论文研究背景 | 第8页 |
| ·论文研究的目的和内容 | 第8-10页 |
| 第二章 数据仓库(DW)技术研究综述 | 第10-20页 |
| ·数据仓库理论概述 | 第10-15页 |
| ·数据仓库的几个基本概念 | 第10页 |
| ·数据仓库与决策支持系统 | 第10-12页 |
| ·数据仓库的体系结构 | 第12-13页 |
| ·联机分析处理(OLAP)多维分析技术 | 第13-15页 |
| ·数据仓库的建设过程 | 第15-20页 |
| ·概念模型设计 | 第15-16页 |
| ·技术准备工作 | 第16-17页 |
| ·逻辑模型设计 | 第17-18页 |
| ·物理模型设计 | 第18页 |
| ·数据仓库的生成 | 第18-19页 |
| ·数据仓库的使用和维护 | 第19-20页 |
| 第三章 银行客户细分管理理论和方法研究 | 第20-31页 |
| ·客户细分与商业银行客户管理 | 第20-23页 |
| ·银行客户细分理论的产生 | 第20-21页 |
| ·客户细分与80/20 法则的结合 | 第21页 |
| ·商业银行应用客户细分的必要性 | 第21-23页 |
| ·银行客户细分基础——数据仓库对银行客户管理的有效支撑 | 第23-25页 |
| ·目前银行客户细分管理中存在的问题及原因 | 第23-25页 |
| ·基于企业级数据仓库的银行客户细分管理系统 | 第25页 |
| ·银行客户细分方法及细分系统目标 | 第25-31页 |
| ·银行客户细分流程 | 第25-27页 |
| ·银行客户细分方式 | 第27-28页 |
| ·银行客户细分维度(细分变量) | 第28-30页 |
| ·银行客户细分系统目标 | 第30-31页 |
| 第四章 银行数据仓库建模 | 第31-46页 |
| ·EDW(Enterprise Data Warehouse)逻辑数据模型设计 | 第31-41页 |
| ·当事人主题 PARTY | 第33-36页 |
| ·协议主题 AGREEMENT | 第36-38页 |
| ·其他主题 | 第38-41页 |
| ·AP(Application)逻辑数据模型设计 | 第41-44页 |
| ·AP 逻辑数据模型设计依据 | 第41-43页 |
| ·群集客户细分数据集市设计 | 第43-44页 |
| ·银行数据仓库建模的重点——基础数据模型 | 第44-46页 |
| 第五章 银行数据仓库构建 | 第46-58页 |
| ·数据库生成 | 第47-48页 |
| ·业务数据源 | 第48-51页 |
| ·业务数据源分析 | 第48-50页 |
| ·源数据提供方式及约定 | 第50-51页 |
| ·数据清洗转换和加载 | 第51-57页 |
| ·ETL 脚本及功能 | 第52页 |
| ·ETL 过程设计 | 第52-54页 |
| ·ETL 工作流程 | 第54-55页 |
| ·核心(COR)系统的任务 | 第55-56页 |
| ·各任务之间的关系 | 第56-57页 |
| ·银行数据仓库构建中的关键问题 | 第57-58页 |
| 第六章 银行客户细分的实现 | 第58-75页 |
| ·客户细分的实现过程 | 第58页 |
| ·数据集市的生成 | 第58-61页 |
| ·细分多维数据集的生成 | 第61-68页 |
| ·多维模型设计 | 第62-63页 |
| ·细分维度的生成 | 第63-67页 |
| ·度量指标 | 第67-68页 |
| ·数据项说明 | 第68页 |
| ·用OLAP 工具实现客户细分 | 第68-75页 |
| ·系统硬件体系架构 | 第68-70页 |
| ·个人客户细分的实现 | 第70-73页 |
| ·细分结果的应用 | 第73-75页 |
| 第七章 总结与展望 | 第75-78页 |
| ·所做工作的总结 | 第75页 |
| ·课题研究的创新之处 | 第75-76页 |
| ·进一步研究工作的展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 中文详细摘要 | 第81-87页 |