| 摘要 | 第1-9页 |
| Abstract | 第9-11页 |
| 1. 绪论 | 第11-23页 |
| ·研究背景与意义 | 第11-13页 |
| ·研究背景 | 第11-12页 |
| ·研究目的与创新 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘 | 第13-16页 |
| ·数据挖掘的任务 | 第13-15页 |
| ·数据挖掘基本步骤 | 第15-16页 |
| ·数据挖掘的趋势 | 第16页 |
| ·网站运营管理概述 | 第16-19页 |
| ·网站运营模式 | 第16-17页 |
| ·网站运营的基本工作 | 第17-18页 |
| ·网站运营注意的问题 | 第18-19页 |
| ·网站运营中的数据挖掘 | 第19-23页 |
| ·数据挖掘在网站运营方面的应用 | 第19-20页 |
| ·网站运营中的分析指标 | 第20-23页 |
| 2. 基于数据挖掘的网站运营管理模型 | 第23-34页 |
| ·网站运营管理模型 | 第23-29页 |
| ·基于数据挖掘的管理框架 | 第23-24页 |
| ·SQL Server 2005商务智能与DMX语言 | 第24-27页 |
| ·数据挖掘的扩展应用 | 第27-29页 |
| ·基于网站的用户管理框架 | 第29-34页 |
| ·网站用户访问管理 | 第29-30页 |
| ·网站客户关系管理 | 第30页 |
| ·网站的管理框架示例 | 第30-32页 |
| ·数据挖掘处理流程及关键技术 | 第32-34页 |
| 3 ETL数据抽取 | 第34-46页 |
| ·ETL概述 | 第34-36页 |
| ·ETL过程 | 第34-35页 |
| ·ETL的发展 | 第35-36页 |
| ·构建数据仓库 | 第36-39页 |
| ·数据仓库 | 第36-37页 |
| ·数据仓库的实现方式 | 第37-39页 |
| ·实例:基于房产网站用户管理的数据抽取 | 第39-46页 |
| ·用户访问日志的数据抽取 | 第39-45页 |
| ·业务数据的数据抽取 | 第45-46页 |
| 4. 网站用户访问行为分析 | 第46-52页 |
| ·分析需求 | 第46-47页 |
| ·数据挖掘方案 | 第47-50页 |
| ·统计报表 | 第50-52页 |
| 5. 网站客户数据挖掘 | 第52-67页 |
| ·客户行为预测 | 第52-56页 |
| ·任务概述 | 第52-53页 |
| ·决策树算法 | 第53-54页 |
| ·构建房友收费用户预测模型 | 第54-56页 |
| ·房友用户聚类分析 | 第56-67页 |
| ·聚类算法 | 第56-58页 |
| ·SQL Server 2005操作步骤 | 第58-67页 |
| 6 结论 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-70页 |
| 后记 | 第70页 |