数据挖掘在商业银行客户关系管理中的应用
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| ·课题研究的背景 | 第8-9页 |
| ·课题的研究目的和意义 | 第9-10页 |
| ·课题的研究内容 | 第10页 |
| ·论文的结构安排 | 第10-12页 |
| 2 客户关系管理概述 | 第12-19页 |
| ·客户关系管理的产生与发展 | 第12页 |
| ·客户关系管理系统的基本功能 | 第12-14页 |
| ·客户关系管理引入中国及其发展 | 第14-18页 |
| ·小结 | 第18-19页 |
| 3 数据挖掘技术及在客户关系管理中的应用 | 第19-30页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第19-21页 |
| ·数据挖掘系统的分类 | 第21-22页 |
| ·数据挖掘的模式 | 第22-25页 |
| ·概念/类描述:特征化和区分 | 第22-23页 |
| ·关联分析 | 第23页 |
| ·分类和预测 | 第23页 |
| ·聚类分析 | 第23-24页 |
| ·孤立点分析 | 第24页 |
| ·演变分析 | 第24-25页 |
| ·数据挖掘的步骤 | 第25-26页 |
| ·数据挖掘在银行客户关系管理中的应用 | 第26-29页 |
| ·客户分类 | 第26页 |
| ·客户获取 | 第26-27页 |
| ·交叉营销 | 第27-28页 |
| ·信用分析 | 第28-29页 |
| ·客户保持 | 第29页 |
| ·小结 | 第29-30页 |
| 4 客户关系管理系统体系结构 | 第30-34页 |
| ·设计目标 | 第30页 |
| ·设计原则 | 第30页 |
| ·客户关系管理系统结构设计 | 第30-31页 |
| ·客户关系管理系统功能设计 | 第31-32页 |
| ·数据准备 | 第31-32页 |
| ·数据挖掘 | 第32页 |
| ·挖掘结果显示 | 第32页 |
| ·数据挖掘系统的处理流程 | 第32页 |
| ·小结 | 第32-34页 |
| 5 客户关系管理与具体技术实现 | 第34-43页 |
| ·决策树方法用于客户群体分类 | 第34-38页 |
| ·决策树介绍 | 第34-35页 |
| ·决策树算法 | 第35-38页 |
| ·Apriori用于交叉销售 | 第38-42页 |
| ·关联规则 | 第38页 |
| ·Apriori算法实现 | 第38-42页 |
| ·小结 | 第42-43页 |
| 6 总结 | 第43-45页 |
| ·论文主要工作 | 第43页 |
| ·论文的不足 | 第43页 |
| ·进一步的工作 | 第43-45页 |
| 致谢 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-48页 |
| 独创性声明 | 第48页 |
| 学位论文版权使用授权书 | 第48页 |
