基于BI技术的证券公司客户分析模型的研究及实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究背景与意义 | 第10-12页 |
| ·研究现状及进展 | 第12-15页 |
| ·商业智能 | 第12-14页 |
| ·客户分析 | 第14-15页 |
| ·本文主要研究内容 | 第15-17页 |
| ·本文组织结构 | 第17-18页 |
| 第二章 客户分析模型关键技术研究 | 第18-32页 |
| ·数据仓库 | 第18-23页 |
| ·数据仓库模型设计方法 | 第19页 |
| ·面向对象设计理念 | 第19-20页 |
| ·主题域划分方法 | 第20-23页 |
| ·数据集市 | 第23-26页 |
| ·数据集市的特征 | 第24-25页 |
| ·数据集市的数据结构 | 第25页 |
| ·维度建模 | 第25-26页 |
| ·数据挖掘 | 第26-29页 |
| ·数据挖掘过程 | 第27-28页 |
| ·数据挖掘方法 | 第28-29页 |
| ·联机分析处理 | 第29-31页 |
| ·OLAP分析报表设计 | 第29-30页 |
| ·OLAP分析操作 | 第30-31页 |
| ·OLAP结果发布 | 第31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 客户分析模型需求分析及整体设计 | 第32-54页 |
| ·客户分析业务目标 | 第32-34页 |
| ·客户分析思路设计 | 第34-35页 |
| ·客户分析需求整理 | 第35-43页 |
| ·客户产品偏好 | 第36-37页 |
| ·客户操作偏好 | 第37-39页 |
| ·客户风险承受能力 | 第39-41页 |
| ·客户专业投资能力 | 第41-42页 |
| ·客户价值 | 第42-43页 |
| ·客户流失倾向 | 第43页 |
| ·客户分析模型整体设计 | 第43-52页 |
| ·数据存储 | 第44页 |
| ·数据处理 | 第44-46页 |
| ·应用服务 | 第46-48页 |
| ·数据管控 | 第48-52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 第四章 证券公司客户分析模型的实现 | 第54-88页 |
| ·数据存储模型 | 第54-66页 |
| ·基础数据存储模型 | 第54-61页 |
| ·分析数据存储模型 | 第61-66页 |
| ·数据挖掘模型 | 第66-84页 |
| ·偏好模型 | 第66-74页 |
| ·流失模型 | 第74-84页 |
| ·客户分析应用模型 | 第84-86页 |
| ·本章小结 | 第86-88页 |
| 第五章 证券公司客户分析模型应用效果 | 第88-96页 |
| ·服务流程 | 第88-89页 |
| ·发现目标客户 | 第89页 |
| ·了解客户 | 第89-91页 |
| ·合理设计投资建议 | 第91-93页 |
| ·提供服务 | 第93页 |
| ·跟踪服务效果 | 第93-94页 |
| ·本章小结 | 第94-96页 |
| 第六章 结论与展望 | 第96-98页 |
| ·结论 | 第96-97页 |
| ·展望 | 第97-98页 |
| 参考文献 | 第98-100页 |
| 致谢 | 第100-102页 |
| 个人简历、在学期间发表的论文与研究成果 | 第102页 |
