数据挖掘在电子商务客户关系中的应用与研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 引言 | 第7-11页 |
| ·论文的研究背景和意义 | 第7-9页 |
| ·国内外研究现状及前景 | 第9-10页 |
| ·研究方法及思路 | 第10页 |
| ·研究内容 | 第10-11页 |
| 第二章 数据挖掘 | 第11-15页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第11-12页 |
| ·数据挖掘的经典方法 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘的分类 | 第13-15页 |
| 第三章 客户关系管理中的数据挖掘流程与算法 | 第15-29页 |
| ·客户关系管理(CRM) | 第15-19页 |
| ·CRM的内涵 | 第15-16页 |
| ·CRM核心思想剖析 | 第16-17页 |
| ·CRM的特征 | 第17-18页 |
| ·CRM的分类 | 第18-19页 |
| ·CRM解决方案的组成 | 第19-20页 |
| ·电子商务CRM的数据来源 | 第20-22页 |
| ·服务器端的数据 | 第20-22页 |
| ·代理(Proxy)服务器端数据 | 第22页 |
| ·客户登记信息 | 第22页 |
| ·数据挖掘在客户争取与保持中的作用 | 第22-26页 |
| ·数据挖掘在CRM中的挖掘结果 | 第23-24页 |
| ·数据挖掘在CRM中实施的具体任务 | 第24-26页 |
| ·电子商务CRM中数据挖掘的主要流程 | 第26-27页 |
| ·电子商务CRM中数据挖掘的主要算法 | 第27-29页 |
| 第四章 面向客户关系管理的数据挖掘应用 | 第29-52页 |
| ·主要应用领域 | 第30-42页 |
| ·客户细分 | 第30-32页 |
| ·交叉网络营销 | 第32-35页 |
| ·客户的流失和保持分析 | 第35-36页 |
| ·价值客户判断 | 第36-37页 |
| ·客户背景分析 | 第37页 |
| ·客户满意度分析 | 第37-38页 |
| ·客户信用分析 | 第38-42页 |
| ·电子商务CRM中主要的数据挖掘模型 | 第42-48页 |
| ·支持向量机(SVM)模型 | 第42-44页 |
| ·路径分析 | 第44-46页 |
| ·兴趣关联规则 | 第46页 |
| ·聚类分析 | 第46-48页 |
| ·CRM中聚类分析的难点与对策 | 第48-52页 |
| ·用户身份识别难点及对策 | 第48-49页 |
| ·数据预处理难点及对策 | 第49-52页 |
| 第五章 客户数据挖掘中的隐私权保护 | 第52-60页 |
| ·网络服务提供商在客户隐私权保护中的责任 | 第52-54页 |
| ·客户关系管理与隐私权保护 | 第54-55页 |
| ·企业管理客户隐私权的措施 | 第55-57页 |
| ·电子商务中客户隐私权的法律保护及国际协调 | 第57-60页 |
| 第六章 案例分析 | 第60-63页 |
| ·应用方案 | 第60-61页 |
| ·系统结构 | 第61-62页 |
| ·方案特点 | 第62页 |
| ·HOLLYCRM的功能 | 第62-63页 |
| 总结 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第68页 |
