| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 1 绪论 | 第8-11页 |
| 1．1 论文选题及其研究意义 | 第8-9页 |
| 1．2 国内外研究的现状 | 第9页 |
| 1．3 论文研究的主要内容 | 第9-11页 |
| 2 数据挖掘技术概述 | 第11-32页 |
| 2．1 挖掘技术介绍 | 第11-18页 |
| 2．1．1 什么是数据挖掘 | 第11-12页 |
| 2．1．2 数据挖掘与我们已有系统的区别 | 第12-13页 |
| 2．1．3 数据挖掘技术的成熟性 | 第13页 |
| 2．1．4 评价数据挖掘的标准：准确性、速度和代价 | 第13-14页 |
| 2．1．5 数据挖掘的功能：发掘与预测 | 第14-15页 |
| 2．1．6 目前数据挖掘的应用情况 | 第15-16页 |
| 2．1．7 数据挖掘方法学 | 第16-18页 |
| 2．2 数据挖掘算法简介 | 第18-31页 |
| 2．2．1 最近邻 | 第18-19页 |
| 2．2．2 聚类 | 第19-21页 |
| 2．2．3 分类算法：决策树 | 第21-25页 |
| 2．2．4 关联规则 | 第25-29页 |
| 2．2．5 时间序列的数据挖掘 | 第29-31页 |
| 2．3 小结 | 第31-32页 |
| 3 医药商业企业需要解决的商业问题 | 第32-37页 |
| 3．1 客户盈利能力分析 | 第32-34页 |
| 3．1．1 客户盈利能力介绍 | 第32-33页 |
| 3．1．2 客户忠诚度的作用 | 第33页 |
| 3．1．3 通过数据挖掘技术使客户盈利能力最大化 | 第33-34页 |
| 3．2 交叉营销 | 第34-35页 |
| 3．3 客户的细分 | 第35-36页 |
| 3．4 小结 | 第36-37页 |
| 4 面向医药商业的数据挖掘应用系统的设计 | 第37-50页 |
| 4．1 设计原则及方法 | 第37页 |
| 4．2 系统所要解决的商业问题 | 第37-38页 |
| 4．3 系统面向的主要用户 | 第38-39页 |
| 4．4 系统需要处理的数据 | 第39-40页 |
| 4．5 数据清洗、数据组织和准备数据字典 | 第40-41页 |
| 4．6 严格控制项目的范围 | 第41-43页 |
| 4．7 数据挖掘系统的体系结构设计 | 第43-46页 |
| 4．8 对数据挖掘系统及其设计的评价 | 第46-49页 |
| 4．8．1 工具评估：属性和方法学 | 第46-48页 |
| 4．8．2 对设计的数据挖掘系统的评价 | 第48-49页 |
| 4．9 小结 | 第49-50页 |
| 5 两个主要算法及具体应用 | 第50-58页 |
| 5．1 关联规则（ASSOCIATIONRULE）： | 第50-52页 |
| 5．2 分类算法：决策树 | 第52-55页 |
| 5．3 关联规则算法的应用实现 | 第55-57页 |
| 5．4 小结 | 第57-58页 |
| 6 总结 | 第58-60页 |
| 6．1 论文的主要工作 | 第58页 |
| 6．2 进一步的工作 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-62页 |