| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 插图索引 | 第9-10页 |
| 附表索引 | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第11-15页 |
| 1.1.1 CRM的概念 | 第11页 |
| 1.1.2 证券公司CRM系统开发起因 | 第11-12页 |
| 1.1.3 数据挖掘技术在CRM系统中应用的现状 | 第12-14页 |
| 1.1.4 数据挖掘技术在证券CRM中应用的意义 | 第14-15页 |
| 1.2 本文的研究工作与创新点 | 第15页 |
| 1.3 论文组织结构 | 第15-16页 |
| 1.4 小结 | 第16-17页 |
| 第2章 客户关系管理与数据挖掘 | 第17-28页 |
| 2.1 客户关系管理(CRM) | 第17-20页 |
| 2.1.1 客户关系管理概念的产生 | 第17页 |
| 2.1.2 客户关系管理的定义 | 第17-18页 |
| 2.1.3 客户关系管理的功能与分类 | 第18-19页 |
| 2.1.4 客户关系管理的核心技术 | 第19-20页 |
| 2.2 数据挖掘 | 第20-25页 |
| 2.2.1 数据挖掘定义 | 第20-21页 |
| 2.2.2 数据挖掘与数据仓库 | 第21-22页 |
| 2.2.3 数据挖掘的主要方法 | 第22-24页 |
| 2.2.4 数据挖掘的过程 | 第24-25页 |
| 2.3 数据挖掘在CRM实施模型中的应用 | 第25-28页 |
| 第3章 聚类分析k-means方法及改进 | 第28-35页 |
| 3.1 聚类分析的定义 | 第28页 |
| 3.2 k-means原理 | 第28-30页 |
| 3.3 k-means算法的改进 | 第30-32页 |
| 3.4 改进的k-means与传统k-means性能比较 | 第32-35页 |
| 第4章 证券CRM设计和实现 | 第35-45页 |
| 4.1 CRM系统需求分析 | 第35-36页 |
| 4.2 证券CRM系统设计和实现 | 第36-44页 |
| 4.2.1 软件环境 | 第36-37页 |
| 4.2.2 开发工具 | 第37页 |
| 4.2.3 体系结构 | 第37页 |
| 4.2.4 数据清洗 | 第37-39页 |
| 4.2.5 数据ETL过程 | 第39-40页 |
| 4.2.6 数据库设计 | 第40-42页 |
| 4.2.7 功能模块设计 | 第42-43页 |
| 4.2.8 系统界面 | 第43-44页 |
| 4.3 证券CRM系统需改进之处 | 第44-45页 |
| 第5章 证券CRM客户细分的应用研究 | 第45-52页 |
| 5.1 客户细分是CRM的首要问题 | 第45页 |
| 5.2 证券客户细分定义 | 第45页 |
| 5.3 证券客户细分过程 | 第45-52页 |
| 结论 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 致谢 | 第57页 |