| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-27页 |
| ·个性化证券营销研究背景与现状分析 | 第12-14页 |
| ·个性化证券营销面临的问题及解决方法 | 第14-15页 |
| ·个性化证券营销所面临的问题 | 第14页 |
| ·个性化证券营销的解决方法—基于数据挖掘的客户忠诚度研究 | 第14-15页 |
| ·我国证券业客户忠诚度研究的重要性及现实意义 | 第15-17页 |
| ·国内外相关研究现状 | 第17-23页 |
| ·客户关系管理(CRM) | 第17-19页 |
| ·客户忠诚度 | 第19-22页 |
| ·数据挖掘技术 | 第22-23页 |
| ·论文研究目标、研究思路 | 第23-25页 |
| ·论文研究范围的界定 | 第23-24页 |
| ·论文研究目标与思路 | 第24-25页 |
| ·论文结构安排 | 第25-27页 |
| 第2章 我国证券行业及其信息化背景概述 | 第27-32页 |
| ·我国证券行业概述 | 第27-28页 |
| ·证券业信息化建设现状分析 | 第28-30页 |
| ·我国证券行业数据管理和利用背景 | 第30-32页 |
| 第3章 我国证券业客户忠诚度分类及识别 | 第32-44页 |
| ·客户忠诚度 | 第32-38页 |
| ·客户忠诚度分类 | 第32-35页 |
| ·证券业客户忠诚度研究特殊性 | 第35-37页 |
| ·证券业客户忠诚度研究方法 | 第37-38页 |
| ·客户行为特征化与划分 | 第38-41页 |
| ·RFM划分方法 | 第39-40页 |
| ·“人口统计数据”划分方法 | 第40页 |
| ·“生活阶段”划分方法 | 第40-41页 |
| ·基于中国证券行业客户交易行为的客户忠诚度指标架构 | 第41-44页 |
| 第4章 数据挖掘在客户忠诚度分析中的应用 | 第44-58页 |
| ·数据挖掘技术概述 | 第44-48页 |
| ·数据挖掘定义 | 第44-45页 |
| ·数据挖掘流程 | 第45-47页 |
| ·数据挖掘方法 | 第47-48页 |
| ·适于客户忠诚度分析的数据挖掘方法 | 第48-49页 |
| ·数据挖掘软件的使用 | 第49-58页 |
| ·数据挖掘软件选型标准 | 第49-57页 |
| ·SAS产品应用 | 第57-58页 |
| 第5章 案例分析—**证券公司客户忠诚度分析 | 第58-77页 |
| ·数据挖掘过程 | 第58-74页 |
| ·数据准备 | 第59-60页 |
| ·数据处理 | 第60-61页 |
| ·结果展示 | 第61-73页 |
| ·数据挖掘过程经验总结 | 第73-74页 |
| ·数据挖掘结果分析及提高客户忠诚度建议 | 第74-77页 |
| 第6章 结论与展望 | 第77-79页 |
| ·小结 | 第77-78页 |
| ·展望 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-83页 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文与研究成果 | 第83页 |