光大银行个人优质客户管理辅助决策系统设计与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第13-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第13-14页 |
| 1.2 CRM基本概念 | 第14-15页 |
| 1.3 数据挖掘在CRM系统中的意义 | 第15-17页 |
| 第2章 设计基础与数据挖掘算法介绍 | 第17-35页 |
| 2.1 光大银行CRM简介 | 第17-21页 |
| 2.1.1 系统特点 | 第17页 |
| 2.1.2 系统架构 | 第17-18页 |
| 2.1.3 主要功能模块 | 第18-21页 |
| 2.2 数据挖掘概述 | 第21-22页 |
| 2.2.1 数据挖掘的概念 | 第21页 |
| 2.2.2 数据挖掘的过程 | 第21-22页 |
| 2.3 数据挖掘的主要算法 | 第22-29页 |
| 2.3.1 人工神经网络算法 | 第22-24页 |
| 2.3.2 遗传算法 | 第24-25页 |
| 2.3.3 粗糙集算法 | 第25-26页 |
| 2.3.4 决策树算法 | 第26-29页 |
| 2.4 聚类分析 | 第29-31页 |
| 2.4.1 概述 | 第29页 |
| 2.4.2 样本距离 | 第29-30页 |
| 2.4.3 类间距离 | 第30-31页 |
| 2.4.4 聚类算法 | 第31页 |
| 2.5 数据预处理 | 第31-35页 |
| 2.5.1 数据清理 | 第31-32页 |
| 2.5.2 数据集成 | 第32-33页 |
| 2.5.3 数据变换 | 第33页 |
| 2.5.4 数据离散化 | 第33-35页 |
| 第3章 设计分析 | 第35-41页 |
| 3.1 设计目标 | 第35-36页 |
| 3.2 需求分析 | 第36-39页 |
| 3.2.1 业务性需求 | 第36-37页 |
| 3.2.2 功能性需求 | 第37-38页 |
| 3.2.3 基本原则 | 第38-39页 |
| 3.3 数据库设计 | 第39-41页 |
| 第4章 功能与实现 | 第41-59页 |
| 4.1 系统架构 | 第41-44页 |
| 4.2 基本功能 | 第44-51页 |
| 4.2.1 功能概述 | 第44-45页 |
| 4.2.2 系统功能模块 | 第45-51页 |
| 4.3 数据挖掘模型设计 | 第51-59页 |
| 4.3.1 客户分类数据挖掘模型设计 | 第51-53页 |
| 4.3.2 优质客户流失预警数据挖掘模型设计 | 第53-54页 |
| 4.3.3 主要算法函数 | 第54-59页 |
| 第5章 系统测试 | 第59-70页 |
| 5.1 系统测试与维护 | 第59-62页 |
| 5.1.1 系统测试 | 第59-61页 |
| 5.1.2 系统维护 | 第61-62页 |
| 5.2 数据挖掘模型测试 | 第62-70页 |
| 5.2.1 数据挖掘模型测试流程 | 第62页 |
| 5.2.2 客户分类挖掘模型测试 | 第62-66页 |
| 5.2.3 客户流失预警数据挖掘模型测试 | 第66-70页 |
| 结论与展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
