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某电信公司客户关系管理系统的设计与实现

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第1章 绪论第9-15页
    1.1 课题背景及意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-12页
    1.3 现存问题第12页
    1.4 主要研究内容第12-13页
    1.5 论文结构第13-15页
第2章 相关技术介绍第15-23页
    2.1 ASP.NET介绍第15-16页
    2.2 数据库技术第16-19页
        2.2.1 数据库范式第16-17页
        2.2.2 数据建模第17-18页
        2.2.3 SQL Server数据库第18-19页
    2.3 MVC框架介绍第19-20页
    2.4 B/S与C/S混合服务模式第20页
    2.5 聚类分析算法第20-22页
        2.5.1 聚类分析第20-21页
        2.5.2 K-means聚类第21-22页
    2.6 本章小结第22-23页
第3章 需求分析第23-33页
    3.1 可行性分析第23页
    3.2 需求描述第23-26页
        3.2.1 用户角色第23-24页
        3.2.2 用户需求第24-25页
        3.2.3 关键业务第25-26页
    3.3 功能性需求分析第26-30页
        3.3.1 客户信息管理第27-28页
        3.3.2 销售与售后管理第28-29页
        3.3.3 系统管理第29-30页
    3.4 非功能性需求分析第30-32页
        3.4.1 性能需求第30-31页
        3.4.2 数据库需求第31-32页
    3.5 本章小结第32-33页
第4章 系统设计第33-50页
    4.1 系统总体设计第33-34页
    4.2 功能模块设计第34-42页
        4.2.1 登录模块第34-36页
        4.2.2 客户信息管理模块第36-38页
        4.2.3 销售与售后管理第38-39页
        4.2.4 系统管理模块第39-42页
    4.3 数据库设计第42-49页
        4.3.1 数据库E-R模型第43页
        4.3.2 数据表结构第43-49页
    4.4 本章小结第49-50页
第5章 客户分析与精准营销实现第50-66页
    5.1 宽表设计第50页
    5.2 客户细分算法设计第50-56页
        5.2.1 K-means算法第51-52页
        5.2.2 GA算法基本原理第52页
        5.2.3 初始中心的优化第52-53页
        5.2.4 消除噪声和孤立点数据第53-54页
        5.2.5 基于适值函数的K值选择第54-55页
        5.2.6 GK-means算法第55-56页
    5.3 客户细分实现第56-63页
        5.3.1 客户消费数据的预处理第56-57页
        5.3.2 客户消费数据的聚类分析第57-59页
        5.3.3 客户细分分析第59-63页
    5.4 业务拓展功能第63-65页
        5.4.1 服务策略第63-64页
        5.4.2 套餐设计第64-65页
    5.5 本章小结第65-66页
第6章 系统实现第66-77页
    6.1 系统实现的环境第66-68页
        6.1.1 开发环境第66页
        6.1.2 调试环境第66-67页
        6.1.3 系统部署环境第67-68页
    6.2 客户信息管理模块实现第68-73页
        6.2.1 客户登录第68-72页
        6.2.2 公司工作人员登录第72-73页
    6.3 系统管理模块实现第73-74页
    6.4 系统测试第74-75页
        6.4.1 系统测试方法第74页
        6.4.2 性能测试第74-75页
        6.4.3 兼容性测试第75页
    6.5 本章小结第75-77页
第7章 总结与展望第77-79页
    7.1 总结第77页
    7.2 展望第77-79页
参考文献第79-81页
致谢第81页

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