基于数据挖掘的银行客户分析系统的设计与实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·银行客户分析研究现状 | 第8-9页 |
| ·银行客户分析的主要问题 | 第9-10页 |
| ·本文的主要内容 | 第10-11页 |
| ·本文的篇章结构 | 第11-12页 |
| 第二章 数据挖掘基础 | 第12-26页 |
| ·客户信息的搜集与处理 | 第12-14页 |
| ·客户信息的搜集 | 第12-13页 |
| ·银行客户信息的处理 | 第13-14页 |
| ·银行客户信息挖掘主要研究内容 | 第14-15页 |
| ·数据挖掘概念 | 第15-16页 |
| ·主流数据挖掘方法简介 | 第16-19页 |
| ·关联原则算法 | 第16-17页 |
| ·人工神经网络 | 第17-18页 |
| ·遗传算法 | 第18页 |
| ·决策树算法 | 第18-19页 |
| ·数据挖掘的主要算法对比 | 第19页 |
| ·决策树算法基本理论 | 第19-23页 |
| ·决策树算法的描述 | 第20-21页 |
| ·决策树算法的生成过程 | 第21页 |
| ·决策树算法概述 | 第21-23页 |
| ·几种常见决策树算法的比较 | 第23页 |
| ·数据挖掘在客户分析中的应用 | 第23-26页 |
| ·数据挖掘的应用 | 第23-24页 |
| ·基于数据挖掘应用系统的体系结构 | 第24-26页 |
| 第三章 银行客户分析系统的需求分析 | 第26-38页 |
| ·系统设计思路 | 第26页 |
| ·系统建设原则 | 第26-27页 |
| ·系统设计目标 | 第27-28页 |
| ·系统总体需求分析 | 第28-29页 |
| ·客户分析系统总体设计 | 第29-30页 |
| ·系统功能设计 | 第30-38页 |
| ·客户信息管理模块设计 | 第31-33页 |
| ·客户信息分析模块设计 | 第33-35页 |
| ·客户数据信息分类模块设计 | 第35-36页 |
| ·客户行为分析模块设计 | 第36-38页 |
| 第四章 银行客户分析系统的实现 | 第38-59页 |
| ·系统总体设计 | 第38-39页 |
| ·系统开发平台 | 第39页 |
| ·数据库设计 | 第39-43页 |
| ·个人客户基本信息 | 第40-41页 |
| ·统计分析模块的数据库设计 | 第41-42页 |
| ·客户关系管理模块的数据库设计 | 第42页 |
| ·系统管理模块的数据库设计 | 第42-43页 |
| ·银行客户分析决策树算法的实现 | 第43-52页 |
| ·数据清洗 | 第43-44页 |
| ·决策树构造实现 | 第44-47页 |
| ·分类原则提取实现 | 第47-49页 |
| ·算法具体描述 | 第49-52页 |
| ·主要系统模块的实现 | 第52-57页 |
| ·数据的获取模块 | 第52页 |
| ·信息综合模块 | 第52-54页 |
| ·分析应用模块 | 第54-56页 |
| ·信息交互模块 | 第56-57页 |
| ·银行客户分析系统中数据仓库与数据分析技术的特点 | 第57-59页 |
| 第五章 总结与展望 | 第59-62页 |
| ·与同类系统的比较 | 第59-61页 |
| ·不足与展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
