数据挖掘在建设银行客户管理系统中的应用研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究的现状 | 第10页 |
| 1.3 研究的内容 | 第10-11页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第11-12页 |
| 第2章 数据挖掘的相关理论 | 第12-18页 |
| 2.1 数据挖掘及挖掘过程 | 第12-13页 |
| 2.2 数据挖掘的对象 | 第13-14页 |
| 2.3 数据挖掘的分类 | 第14-15页 |
| 2.4 数据挖掘的应用领域 | 第15-17页 |
| 2.5 本章小结 | 第17-18页 |
| 第3章 关联规则APRIORI算法及改进算法 | 第18-37页 |
| 3.1 关联规则概述 | 第18-20页 |
| 3.1.1 关联规则有关概念 | 第18页 |
| 3.1.2 相关的定义 | 第18-19页 |
| 3.1.3 重要的两个定理 | 第19-20页 |
| 3.1.4 关联规则挖掘的主要方法 | 第20页 |
| 3.2 常用的关联规则算法 | 第20-22页 |
| 3.3 APRIORI算法 | 第22-28页 |
| 3.3.1 APRIORI算法 | 第22-23页 |
| 3.3.2 APRIORI算法的应用实例 | 第23-27页 |
| 3.3.3 APRIORI算法的局限性 | 第27-28页 |
| 3.3.4 APRIORI算法的主要优化技术 | 第28页 |
| 3.4 APRIORI算法的改进算法 | 第28-35页 |
| 3.4.1 算法的改进算法APRIORITID | 第28-29页 |
| 3.4.2 APRIORITID算法的实例 | 第29-31页 |
| 3.4.3 对APRIORITID算法的分析 | 第31页 |
| 3.4.4 改进算法的提出及描述 | 第31-34页 |
| 3.4.5 改进算法的举例与分析 | 第34-35页 |
| 3.5 挖掘实验与结果分析 | 第35-36页 |
| 3.6 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 银行客户管理系统的设计 | 第37-48页 |
| 4.1 系统的设计目标 | 第37页 |
| 4.2 系统设计原则 | 第37-38页 |
| 4.3 系统总体设计 | 第38-39页 |
| 4.4 系统功能结构设计 | 第39-41页 |
| 4.4.1 客户评级模块 | 第39-40页 |
| 4.4.2 客户评价模块 | 第40页 |
| 4.4.3 客户升降级模块 | 第40-41页 |
| 4.4.4 数据管理模块 | 第41页 |
| 4.4.5 数据挖掘模块 | 第41页 |
| 4.5 数据库设计 | 第41-47页 |
| 4.5.1 数据库的概念设计 | 第42页 |
| 4.5.2 逻辑模型设计 | 第42-43页 |
| 4.5.3 物理结构设计 | 第43-47页 |
| 4.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 改进算法在银行客户关系管理系统中的应用 | 第48-51页 |
| 5.1 银行客户管理系统中数据挖掘的任务 | 第48页 |
| 5.2 改进算法在银行系统中的应用 | 第48-49页 |
| 5.3 数据挖掘及结果分析 | 第49-50页 |
| 5.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第6章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 6.1 总结 | 第51-52页 |
| 6.2 展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
