| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 1 引言 | 第9-13页 |
| ·课题的研究背景 | 第9-10页 |
| ·课题来源 | 第10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·课题研究的主要内容 | 第11-12页 |
| ·本文的组织结构 | 第12页 |
| ·本章小结 | 第12-13页 |
| 2 客户关系管理方法研究 | 第13-20页 |
| ·客户关系管理的相关概念 | 第13-15页 |
| ·客户关系管理的基本概念 | 第13页 |
| ·客户关系管理的内容 | 第13-14页 |
| ·客户关系管理的作用 | 第14页 |
| ·客户关系管理的原则 | 第14页 |
| ·客户关系管理的目标 | 第14-15页 |
| ·客户关系管理系统 | 第15-17页 |
| ·客户关系管理系统的功能分析 | 第15-16页 |
| ·客户关系管理系统的分类及其核心内容 | 第16-17页 |
| ·客户关系管理在电子商务中的地位 | 第17-20页 |
| ·电子商务环境下的分析型客户关系管理 | 第17-19页 |
| ·构建电子商务环境下分析型CRM的客户分析基本流程 | 第19-20页 |
| 3 数据仓库技术及其应用研究 | 第20-26页 |
| ·数据仓库的概念和特征 | 第20-21页 |
| ·数据仓库的体系结构 | 第21-22页 |
| ·数据仓库和OLAP | 第22-23页 |
| ·OLAP的多维数据结构 | 第22-23页 |
| ·OLAP常用的分析方法 | 第23页 |
| ·粒度与分割 | 第23页 |
| ·数据仓库在 CRM中主要作用 | 第23-24页 |
| ·数据仓库的实施 | 第24页 |
| ·数据仓库的开发模型 | 第24-26页 |
| 4 数据挖掘技术及其应用研究 | 第26-32页 |
| ·数据挖掘技术概述 | 第26页 |
| ·数据挖掘技术的功能分析 | 第26-27页 |
| ·数据挖掘的模式 | 第27-29页 |
| ·数据挖掘的模式分类 | 第27-28页 |
| ·Microsoft SQL Server 2000 Analysis Services聚类挖掘模型 | 第28-29页 |
| ·数据挖掘技术在 CRM中的应用 | 第29-31页 |
| ·数据挖掘和数据仓库的关系 | 第31-32页 |
| ·数据挖掘和数据仓库的关系 | 第31页 |
| ·数据挖掘和 OLAP的区别和联系 | 第31-32页 |
| 5 用 J2EE技术开发企业的电子商务系统 | 第32-46页 |
| ·企业业务原型介绍 | 第32页 |
| ·基于分层思想的系统体系设计和实现 | 第32-39页 |
| ·J2EE架构概述 | 第33-34页 |
| ·MVC模式 | 第34-35页 |
| ·Struts框架 | 第35-36页 |
| ·Spring框架 | 第36-37页 |
| ·Hibernate框架 | 第37-38页 |
| ·系统的技术框架 | 第38-39页 |
| ·系统的总体架构 | 第39-40页 |
| ·系统的功能模块 | 第40-41页 |
| ·基于三层框架的技术实现 | 第41-43页 |
| ·数据持久层 | 第41-42页 |
| ·业务逻辑层 | 第42-43页 |
| ·表示层 | 第43页 |
| ·企业电子商务系统的实现 | 第43-46页 |
| ·运行环境 | 第43-44页 |
| ·实现结果的展示 | 第44-46页 |
| 6 CRM技术在电子商务系统中应用研究 | 第46-72页 |
| ·建立企业的CRM应用模型 | 第46-47页 |
| ·CRM系统的结构设计 | 第47-48页 |
| ·数据仓库技术的应用研究 | 第48-65页 |
| ·数据仓库的规划 | 第48页 |
| ·数据收集与数据源的确立 | 第48-49页 |
| ·分析主题域、维度信息 | 第49-56页 |
| ·ETL | 第56-59页 |
| ·基于 SQL Server 2000多维数据集的实现 | 第59-61页 |
| ·OLAP数据钻取 | 第61-62页 |
| ·多维数据集的前端展示 | 第62-65页 |
| ·数据挖掘技术的应用研究 | 第65-71页 |
| ·客户细分 | 第65-67页 |
| ·流失客户细分 | 第67-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 7 总结和展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 在学研究成果 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
