基于数据挖掘技术的电子化客户关系管理（eCRM）研究
| 中文摘要 | 第1-6页 |
| 英文摘要 | 第6-10页 |
| 前言 | 第10-12页 |
| 第1章 电子化客户关系管(eCRM) | 第12-24页 |
| ·eCRM的起源 | 第12-14页 |
| ·以客户为中心管理的理念 | 第12页 |
| ·客户关系管理(CRM)的应用过程 | 第12-13页 |
| ·CRM的电子扩展--eCRM | 第13-14页 |
| ·eCRM概述 | 第14-21页 |
| ·eCRM的内涵及其特征 | 第14-17页 |
| ·eCRM的基本原则 | 第17-20页 |
| ·eCRM分类 | 第20-21页 |
| ·eCRM系统结构 | 第21-23页 |
| ·eCRM的应用程序类型 | 第23-24页 |
| 第2章 数据挖掘技术 | 第24-39页 |
| ·数据仓库技术 | 第24-27页 |
| ·数据仓库的内涵和特性 | 第24页 |
| ·数据仓库的几个重要术语 | 第24-26页 |
| ·数据仓库系统结构 | 第26-27页 |
| ·数据挖掘概述 | 第27-29页 |
| ·数据挖掘的工作流程 | 第29-31页 |
| ·数据挖掘建模 | 第31-33页 |
| ·数据挖掘常用的数据分析技术 | 第33-36页 |
| ·数据挖掘工具简介 | 第36-39页 |
| 第3章 eCRM系统中应用数据挖掘技术的关键问题 | 第39-49页 |
| ·eCRM系统的功能模块 | 第39-43页 |
| ·基于数据挖掘技术的eCRM生成模型 | 第43页 |
| ·eCRM系统的数据挖掘步骤 | 第43-45页 |
| ·客户数据的收集 | 第45-49页 |
| 第4章 案例:网上书店eCRM的数据挖掘算法设计 | 第49-68页 |
| ·获取新客户的神经网络技术 | 第49-56页 |
| ·BP神经网络算法 | 第50-53页 |
| ·网上书店获取新客户的神经网络技术 | 第53-56页 |
| ·挽留老客户的决策树技术 | 第56-62页 |
| ·构造决策树的贪心算法 | 第56-58页 |
| ·决策树的修剪 | 第58页 |
| ·网上书店挽留老客户的决策树技术 | 第58-62页 |
| ·提高客户满意度的聚类技术 | 第62-68页 |
| ·确定市场划分标准 | 第62-63页 |
| ·构造聚类技术中的K-平均算法 | 第63-66页 |
| ·网上书店按服务进行市场划分的聚类技术 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 后记 | 第71页 |
