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银行个人客户挖掘与营销系统

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第14-18页
    1.1 问题的提出和论文研究意义第14-15页
    1.2 数据仓库技术在银行业的应用现状第15页
    1.3 论文主要研究内容第15-16页
    1.4 论文组织结构第16-18页
第二章 数据仓库相关技术讨论第18-32页
    2.1 传统数据库和数据仓库第18-19页
        2.1.1 传统数据库存在的不足第18-19页
    2.2 数据仓库第19-21页
        2.2.1 数据仓库的定义和主要特征第19-20页
        2.2.2 数据仓库与传统数据库的比较第20-21页
    2.3 数据仓库的相关概念第21-24页
        2.3.1 数据源第22页
        2.3.2 数据抽取第22-23页
        2.3.3 数据清洗与转换第23页
        2.3.4 元数据第23页
        2.3.5 数据集市第23-24页
    2.4 数据仓库的体系架构第24-27页
        2.4.1 数据仓库的层次结构第24-26页
        2.4.2 数据仓库的构造方法第26-27页
    2.5 数据仓库的数据组织第27-30页
        2.5.1 数据仓库的数据综合第27-29页
        2.5.2 数据仓库中的数据分割第29页
        2.5.3 数据仓库中的数据组织形式第29-30页
    2.6 数据仓库的数据模型第30-31页
    2.7 本章小结第31-32页
第三章 银行个人客户挖掘与营销系统的分析第32-46页
    3.1 需求分析第32-34页
        3.1.1 业务功能描述第32-33页
        3.1.2 业务功能分析第33-34页
    3.2 系统分析第34-42页
        3.2.1 系统功能描述第34-35页
        3.2.2 系统模型分析第35-41页
        3.2.3 系统模块划分第41-42页
    3.3 非功能性需求第42-43页
        3.3.1 性能要求第42页
        3.3.2 数据安全第42页
        3.3.3 数据备份与恢复第42-43页
    3.4 数据源分析第43-45页
    3.5 本章小结第45-46页
第四章 银行个人客户挖掘与营销系统的设计第46-64页
    4.1 系统总体架构设计第46-47页
    4.2 数据集市模型设计第47-53页
        4.2.1 概念模型设计第47-48页
        4.2.2 逻辑模型设计第48-51页
        4.2.3 物理模型设计第51-53页
    4.3 数据抽取/转换/装载的设计第53-55页
        4.3.1 数据抽取和装载第53-54页
        4.3.2 模块设计第54-55页
        4.3.3 数据抽取和清理周期第55页
    4.4 数据挖掘设计第55-60页
        4.4.1 关联规则挖掘第56页
        4.4.2 关联规则的基本概念第56页
        4.4.3 Apriori算法第56-60页
    4.5 数据展现设计第60-62页
        4.5.1 业务流程设计第60-61页
        4.5.2 展现页面设计第61-62页
    4.6 本章小结第62-64页
第五章 银行个人客户挖掘与营销系统的实现与测试第64-76页
    5.1 系统实现过程第64页
    5.2 系统环境第64-65页
    5.3 数据集市实现第65-66页
    5.4 数据抽取/转换/装载的实现第66-67页
    5.5 数据挖掘实现第67-68页
    5.6 数据安全实现第68页
    5.7 测试情况第68-75页
        5.7.1 客户管理模块第69-70页
        5.7.2 客户信息管理第70-73页
        5.7.3 产品推介模块第73-74页
        5.7.4 柜面查询模块第74页
        5.7.5 数据挖掘模块第74-75页
    5.8 本章小结第75-76页
第六章 结论与展望第76-78页
    6.1 主要结论第76页
    6.2 研究展望第76-78页
参考文献第78-80页
致谢第80-82页
作者简介第82-83页

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