数据挖掘（决策树）在旅游CRM中的应用研究
| 第1章 绪论 | 第1-13页 |
| ·论文写作背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外相关领域的研究动态 | 第10-11页 |
| ·数据挖掘 | 第10-11页 |
| ·CRM的技术发展 | 第11页 |
| ·CRM的发展趋势 | 第11页 |
| ·论文总体思路 | 第11-12页 |
| ·特点及创新 | 第12-13页 |
| 第2章 国内外相关研究的理论概述 | 第13-43页 |
| ·决策支持系统的基本理论 | 第13-22页 |
| ·决策支持系统的概念模式 | 第13-20页 |
| ·智能化决策支持系统(IDSS) | 第20-22页 |
| ·数据仓库 | 第22-28页 |
| ·定义 | 第22页 |
| ·整体体系结构 | 第22-23页 |
| ·数据仓库性的数据库 | 第23-24页 |
| ·寻找、获取、清理和转换工具 | 第24页 |
| ·元数据 | 第24-25页 |
| ·访问工具 | 第25-27页 |
| ·数据集市 | 第27-28页 |
| ·数据仓库的管理 | 第28页 |
| ·数据挖掘及决策树技术 | 第28-34页 |
| ·定义 | 第28-29页 |
| ·数据挖掘研究内容 | 第29-31页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第31-32页 |
| ·数据挖掘常用技术 | 第32页 |
| ·数据挖掘工具 | 第32-33页 |
| ·数据挖掘的流程 | 第33-34页 |
| ·决策树技术 | 第34-38页 |
| ·介绍 | 第34-35页 |
| ·衡量决策树分裂好坏的常用标准 | 第35-37页 |
| ·决策树的优点 | 第37页 |
| ·决策树的用处 | 第37页 |
| ·算法 | 第37-38页 |
| ·CRM与旅游CRM | 第38-42页 |
| ·CRM | 第38-39页 |
| ·旅游CRM | 第39-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第3章 数据挖掘在CRM中的商用价值 | 第43-54页 |
| ·客户盈利能力分析 | 第43-45页 |
| ·介绍 | 第43页 |
| ·客户盈利能力与客户忠诚度 | 第43页 |
| ·通过数据挖掘技术使客户盈利能力最大化 | 第43-45页 |
| ·客户的获得 | 第45-47页 |
| ·介绍 | 第45-46页 |
| ·反应行为模式 | 第46-47页 |
| ·建立数据挖掘模型 | 第47页 |
| ·交叉营销 | 第47-50页 |
| ·介绍 | 第47-48页 |
| ·处理步骤 | 第48-50页 |
| ·客户的保持 | 第50页 |
| ·介绍 | 第50页 |
| ·用数据挖掘方法来预测客户流失 | 第50页 |
| ·客户的细分 | 第50-53页 |
| ·介绍 | 第50-51页 |
| ·客户细分的用途 | 第51页 |
| ·细分方法应注意的问题 | 第51-52页 |
| ·数据驱动的细分 | 第52页 |
| ·数据挖掘的应用 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第4章 旅游CRM方案的建立及决策树技术的应用 | 第54-73页 |
| ·项目简介 | 第54页 |
| ·旅游CRM系统设计 | 第54-59页 |
| ·旅游CRM的系统结构模型 | 第54-56页 |
| ·旅游CRM的系统功能模块 | 第56-59页 |
| ·旅游CRM系统的特性 | 第59-66页 |
| ·几个概念 | 第59-60页 |
| ·基于数据仓库的旅游CRM | 第60-62页 |
| ·CRM分析系统 | 第62-64页 |
| ·CRM推理引擎 | 第64-65页 |
| ·CRM数据存储 | 第65-66页 |
| ·旅游CRM客户数据的分析(分类问题-决策树) | 第66-72页 |
| ·使用加权熵来获得预测属性和分裂值 | 第66-70页 |
| ·应用 | 第70-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 结论 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
