数据挖掘在证券行业的应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 1. 绪论 | 第7-14页 |
| ·选题背景 | 第7-8页 |
| ·研究目的及意义 | 第8-9页 |
| ·本课题研究现状 | 第9-11页 |
| ·本文主要研究内容 | 第11-12页 |
| ·研究方法 | 第12-14页 |
| 2. 客户关系管理(CRM) | 第14-23页 |
| ·客户关系管理概述 | 第14-17页 |
| ·客户关系管理的定义及形成 | 第14-15页 |
| ·客户关系管理系统的分类 | 第15-16页 |
| ·客户关系管理系统的构成 | 第16-17页 |
| ·证券业客户关系管理 | 第17-23页 |
| ·券商的作用及主要的业务范围 | 第17-18页 |
| ·证券业客户关系管理的主要功能 | 第18-19页 |
| ·证券业客户关系管理的现状及前景 | 第19-21页 |
| ·网络时代的证券业客户关系管理 | 第21-23页 |
| 3. 常用的数据挖掘算法介绍 | 第23-31页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第23页 |
| ·常用的数据挖掘算法介绍 | 第23-29页 |
| ·贝叶斯算法 | 第23-24页 |
| ·决策树算法 | 第24页 |
| ·时序算法 | 第24-25页 |
| ·聚类算法 | 第25-27页 |
| ·关联算法 | 第27页 |
| ·神经网络算法 | 第27-29页 |
| ·数据仓库与数据挖掘的应用领域 | 第29-31页 |
| 4. 数据挖掘在CRM中的应用 | 第31-35页 |
| ·应用类型 | 第31-33页 |
| ·通路型CRM | 第31页 |
| ·操作型 | 第31-32页 |
| ·分析型CRM(Analytical CRM) | 第32-33页 |
| ·数据挖掘过程 | 第33-35页 |
| 5. 证券业客户关系管理数据挖掘 | 第35-62页 |
| ·证券业客户关系管理系统数据仓库建立与数据载入 | 第35-37页 |
| ·证券业客户关系管理中的数据仓库技术 | 第35页 |
| ·证券公司业务数据库结构的分析 | 第35-36页 |
| ·证券业数据仓库应用系统设计 | 第36-37页 |
| ·数据仓库从业务数据库中载入数据 | 第37页 |
| ·数据挖掘的客户细分 | 第37-53页 |
| ·客户细分方法研究 | 第38-41页 |
| ·利用数据挖掘进行客户细分 | 第41-42页 |
| ·按风险偏好细分客户的方法 | 第42-43页 |
| ·证券客户细分特征数据抽取 | 第43-47页 |
| ·客户的分类分析 | 第47-48页 |
| ·证券客户数据的分类处理及分析 | 第48-52页 |
| ·证券CRM客户细分的其他分类标准及方法 | 第52-53页 |
| ·客户忠诚度的数据挖掘 | 第53-62页 |
| ·证券业客户忠诚度研究方法 | 第53-54页 |
| ·数据准备 | 第54-56页 |
| ·数据处理 | 第56页 |
| ·结果展示 | 第56-61页 |
| ·数据挖掘过程经验总结 | 第61-62页 |
| 6. 结束语 | 第62-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第71页 |
