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eCRM中基于数据挖掘的智能分析系统设计与实现

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-7页
目录第7-11页
第一章 绪论第11-18页
   ·课题背景第11-12页
   ·国内外研究现状第12-16页
     ·国外研究现状第12-13页
     ·国内研究现状第13-14页
     ·eCRM 的问题分析第14-16页
   ·本文研究目标和内容第16页
     ·研究目标第16页
     ·研究内容第16页
   ·论文结构第16-18页
第二章 电子化客户关系管理(eCRM)第18-26页
   ·传统 CRM 面临的问题第18-19页
   ·eCRM 的特性第19-20页
   ·eCRM 的目标第20-21页
   ·eCRM 策略第21页
   ·eCRM 分类第21页
   ·eCRM 体系结构第21-22页
   ·eCRM 的发展趋势第22-24页
     ·社交型 CRM 势不可挡第22-23页
     ·基于云的 eCRM 服务将继续获得进一步发展第23页
     ·根据客户反馈及时调整流程改进顺序第23-24页
     ·eCRM 将与其它关键业务系统整合在一起第24页
     ·CRM 将成为信息的汇聚地第24页
   ·结论第24-26页
第三章 eCRM 系统中数据挖掘相关技术第26-32页
   ·eCRM 系统中数据挖掘相关技术现状第26页
   ·数据仓库技术第26-27页
   ·数据挖掘的技术第27-29页
   ·数据挖掘技术在 eCRM 系统中的应用第29-30页
     ·客户获取、流失和保持分析第29页
     ·客户背景和信用分析第29-30页
     ·客户细分第30页
     ·交叉销售第30页
   ·本章小结第30-32页
第四章 eCRM 系统数据挖掘主要算法第32-47页
   ·eCRM 中使用的数据挖掘算法第32-36页
     ·传统 ID3 决策树算法第32-33页
     ·加权 ID3 决策树改进后的算法第33-34页
     ·K-平均聚类分析算法第34页
     ·Apriori 的算法第34-36页
   ·加权 ID3 决策树算法进行剖析客户的流失第36-40页
     ·分析过程第37-39页
     ·结果分析第39-40页
   ·利用 K-平均聚类分析算法和加权 ID3 决策树算法分析客户价值第40-44页
     ·通过 K-平均聚类分析算法对客户价值进行聚类第42-43页
     ·通过加权 ID3 算法解释聚类结果第43-44页
     ·结果分析第44页
   ·利用 Apriori 算法管理交叉销售第44-46页
     ·算法过程第45-46页
     ·结果分析第46页
   ·本章小结第46-47页
第五章 eCRM 系统需求分析第47-54页
   ·问题分析第47-48页
   ·可行性分析第48-50页
     ·技术可行性第48-50页
     ·经济可行性第50页
   ·eCRM 系统需求分析第50-53页
     ·系统功能需求分析第51-52页
     ·系统特性需求分析第52-53页
   ·本章小结第53-54页
第六章 系统分析与设计第54-66页
   ·系统开发思想第54页
   ·系统设计原则第54页
   ·系统业务流程分析第54-56页
     ·登录管理模块业务流程第55页
     ·客户管理模块业务流程第55页
     ·产品管理模块业务流程第55-56页
     ·销售管理模块业务流程第56页
     ·库存管理模块业务流程第56页
     ·客户投诉管理模块业务流程第56页
     ·数据分析模块业务流程第56页
   ·系统数据流分析第56-58页
   ·系统功能结构图及系统文件结构图第58-59页
   ·系统功能设计第59-61页
     ·客户管理模块功能设计第59-60页
     ·产品管理模块功能设计第60页
     ·销售模块功能设计第60页
     ·库存模块功能设计第60页
     ·客户投诉模块功能设计第60页
     ·数据分析模块功能设计第60-61页
     ·系统维护模块功能设计第61页
   ·系统数据库设计第61-65页
     ·系统 E-R 模型图第61-63页
     ·数据表的设计第63-65页
   ·本章小结第65-66页
第七章 系统实现和测试第66-75页
   ·系统运行第66页
   ·系统功能实现第66-73页
     ·主要功能模块实现第66-70页
     ·数据挖掘及数据分析实现第70-73页
   ·系统测试第73-74页
   ·本章小结第74-75页
第八章 总结与展望第75-77页
   ·论文总结第75-76页
   ·工作展望第76-77页
致谢第77-78页
参考文献第78-81页

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