| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状和发展趋势 | 第12-14页 |
| 1.2.1 国内研究现状和发展趋势 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国外研究现状和发展趋势 | 第13-14页 |
| 1.3 论文总体结构安排 | 第14-16页 |
| 第2章 数据挖掘技术基础分析 | 第16-20页 |
| 2.1 数据挖掘(Data Mining：DM)技术 | 第16页 |
| 2.2 数据挖掘流程及系统构成要素 | 第16-17页 |
| 2.3 数据挖掘技术的功能和基本方法 | 第17-18页 |
| 2.4 数据挖掘应用的步骤和发展前景 | 第18-20页 |
| 第3章 农商行客户关系管理（CRM）基础分析 | 第20-25页 |
| 3.1 农商行客户关系管理背景 | 第20页 |
| 3.2 客户关系管理基本概念 | 第20-21页 |
| 3.3 农商行客户关系管理问题分析 | 第21-24页 |
| 3.4 农商行实施 CRM 的重要性及其关键 | 第24页 |
| 3.5 小结 | 第24-25页 |
| 第4章 数据挖掘在农商行 CRM 中的应用模型 | 第25-39页 |
| 4.1 农商行客户细分模型 | 第25-30页 |
| 4.2 农商行客户流失分析和预测 | 第30-31页 |
| 4.3 农商行客户信用风险评级体系 | 第31-34页 |
| 4.4 农商行 CRM 模型的构建 | 第34-37页 |
| 4.5 小结 | 第37-39页 |
| 第5章 基于数据挖掘技术的农商行 CRM 系统设计与实现 | 第39-53页 |
| 5.1 农商行客户关系管理系统需求分析 | 第39-40页 |
| 5.2 农商行客户关系管理系统数据库设计 | 第40-43页 |
| 5.3 农商行客户关系管理系统结构设计 | 第43-44页 |
| 5.4 农商行客户关系管理系统模块实现 | 第44-49页 |
| 5.4.1 登录模块 | 第44-46页 |
| 5.4.2 客户信息查询模块 | 第46-47页 |
| 5.4.3 客户关系管理模块 | 第47页 |
| 5.4.4 系统管理模块 | 第47-48页 |
| 5.4.5 系统测试 | 第48-49页 |
| 5.5 决策树分类预测模型设计 | 第49-51页 |
| 5.6 终端客户访问决策树模型设计 | 第51-52页 |
| 5.7 小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 致谢 | 第58页 |