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数据仓库技术在CRM中的应用与研究

1 引言第1-12页
   ·课题背景第9-10页
   ·本课题的研究意义第10-11页
   ·本文所做的工作第11页
   ·本文的组织结构第11-12页
2 数据仓库技术介绍第12-30页
   ·数据仓库第13-17页
     ·数据仓库定义第13-14页
     ·数据库与数据仓库的区别第14-15页
     ·数据仓库中的基本概念第15页
     ·数据仓库中的数据组织第15-17页
     ·总结第17页
   ·OLAP技术第17-20页
     ·OLAP的定义第17-18页
     ·OLAP中的基本概念第18页
     ·OLAP中的基本分析操作第18-20页
   ·数据挖掘技术第20-30页
     ·数据挖掘的演变过程第21页
     ·数据挖掘的定义第21-23页
     ·数据挖掘的技术基础第23-24页
     ·基本的数据挖掘方法第24-25页
     ·常用的数据挖掘模型及算法第25-27页
     ·数据挖掘的基本步骤第27-30页
3 CRM简介第30-36页
   ·CRM定义第31页
   ·发展历程第31-32页
   ·相关理论第32-33页
     ·CRM的生命周期第32-33页
     ·客户关系与现代营销理论第33页
   ·CRM系统的功能结构第33-36页
     ·操作型CRM第34页
     ·协作型CRM第34-35页
     ·分析型CRM第35页
     ·CRM功能结构图第35-36页
4 将数据仓库技术应用于CRM的具体探讨第36-42页
   ·数据仓库应用于CRM的必然性第37-39页
   ·数据挖掘技术用于CRM第39-41页
   ·OLAP联机数据分析用于CRM第41-42页
   ·建立在OLAP服务之上的数据挖掘在CRM中的应用第42页
5 基于数据仓库系统的分析型CRM的设计第42-71页
   ·设计目标第43页
   ·总体设计第43-45页
     ·总体层次结构图第43-45页
     ·各层的功能描述第45页
   ·分析型CRM的设计第45-53页
     ·分析型CRM的功能结构第45-46页
     ·分析流程设计第46-50页
     ·主要函数设计介绍第50-53页
     ·界面设计第53页
   ·数据仓库设计第53-59页
     ·数据仓库设计与数据库设计的区别第53-54页
     ·逻辑模型设计第54-59页
   ·OLAP模型设计第59-66页
     ·总体维度分析第59-60页
     ·事实表与维表的设计第60-62页
     ·模型设计第62-64页
     ·模型设计说明书第64-66页
   ·数据挖掘设计第66-71页
     ·数据挖掘宽表设计第66-68页
     ·数据挖掘流程设计第68-71页
6 系统实现第71-80页
   ·数据支撑层第71-72页
   ·应用服务器层第72页
   ·CRM分析处理层第72-74页
   ·一个智能分析的实现过程第74-80页
     ·数据抽样第74页
     ·设计多层前馈神经网络第74-76页
     ·数据挖掘算法的选则与代码实现第76-80页
7 结论第80-85页

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