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面向CRM的商务智能技术研究

中文摘要第1-4页
英文摘要第4-6页
目录第6-8页
第一章 绪论第8-14页
 1.1 引言第8页
 1.2 客户关系管理第8-10页
  1.2.1 客户关系管理的定义第9-10页
  1.2.2 实施CRM的重要性第10页
 1.3 数据仓库和数据挖掘第10-11页
  1.3.1 数据仓库第10-11页
  1.3.2 联机分析处理和数据挖掘第11页
 1.4 本文研究的意义第11-12页
 1.5 主要研究内容及全文框架第12-13页
 1.6 本章小结第13-14页
第二章 客户关系管理(CRM)的研究第14-30页
 2.1 客户关系管理(CRM)概述第14-17页
  2.1.1 CRM发展的背景第14-15页
  2.1.2 CRM在企业中的地位第15-16页
  2.1.3 国内CRM的发展现状和发展方向第16-17页
 2.2 CRM系统的实施第17-20页
  2.2.1 CRM实施的关键问题第18页
  2.2.2 CRM的实施步骤第18-19页
  2.2.3 CRM系统实施案例第19-20页
 2.3 CRM软件系统的结构功能分析第20-25页
  2.3.1 CRM软件系统一般模型第20-21页
  2.3.2 CRM软件系统的组成第21-24页
  2.3.4 CRM应用系统模块内在关系第24-25页
 2.4 分析型CRM软件系统第25-29页
  2.4.1 分析型CRM与运营型CRM比较第25-26页
  2.4.2 分析型CPM的应用方式第26-28页
  2.4.3 分析型CPM的应用过程第28-29页
 2.5 本章小结第29-30页
第三章 客户关系管理中的数据仓库研究第30-44页
 3.1 为什么需要数据仓库第30-34页
  3.1.1 从数据库到数据仓库第30-31页
  3.1.2 数据仓库的特征第31-33页
  3.1.3 将数据仓库与CRM结合的意义第33-34页
 3.2 设计数据仓库第34-37页
  3.2.1 数据仓库设计方法第34页
  3.2.2 数据仓库设计步骤第34-37页
 3.3 构建CRM数据仓库第37-42页
  3.3.1 设计用于CRM的数据仓库第37-41页
  3.3.2 基于数据仓库的CRM的系统结构第41-42页
 3.4 本章小结第42-44页
第四章 CRM中的数据分析技术的研究第44-66页
 4.1 联机分析处理(OLAP)第44-47页
  4.1.1 什么是OLAP第44-45页
  4.1.2 OLAP的多维分析第45-47页
 4.2 数据挖掘技术第47-51页
  4.2.1 什么是数据挖掘第48-49页
  4.2.2 数据挖掘分析方法第49-51页
 4.3 数据分析在CRM中的应用第51-65页
  4.3.1 客户群特征分析第51-54页
  4.3.2 客户购买模式分析第54-57页
  4.3.3 客户购买预测分析第57-61页
  4.3.4 客户购买趋势时间序列分析第61-65页
 4.4 本章小结第65-66页
第五章 具有商务智能的CRM系统的  软件原型的设计与应用第66-82页
 5.1 软件原型的设计第66-70页
  5.1.1 体系结构第66-68页
  5.1.2 开发工具的选择第68-69页
  5.1.3 关键技术第69-70页
 5.2 系统简介第70-72页
  5.2.1 数据分析相关部分第70-71页
  5.2.2 专卖店相关部分第71-72页
 5.3 系统实际应用结果第72-81页
  5.3.1 OLAP多维数据分析第72-75页
  5.3.2 客户群特征分析第75页
  5.3.3 客户购买模式分析第75-77页
  5.3.4 客户购买预测第77-79页
  5.3.5 专卖店管理第79-80页
  5.3.6 新产品预发布第80-81页
 5.4 本章小结第81-82页
第六章 总结和展望第82-84页
 6.1 引言第82页
 6.2 论文总结第82-83页
 6.3 未来展望第83-84页
参考文献第84-86页
缩写词列表第86-87页
攻读硕士学位期间参加的科研项目和发表(录用)的学术论文第87-88页
致谢第88页

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