| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 Data Warehouse(数据仓库)方面 | 第10-12页 |
| 1.2.2 客户关系管理(CRM)理论研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 主要研究内容和结构安排 | 第13-14页 |
| 第2章 相关技术综述 | 第14-22页 |
| 2.1 数据仓库与OLAP | 第14-17页 |
| 2.1.1 数据仓库的概念 | 第14-16页 |
| 2.1.2 OLAP技术 | 第16-17页 |
| 2.2 数据挖掘 | 第17-19页 |
| 2.3 客户关系管理CRM系统功能 | 第19-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-22页 |
| 第3章 关键性算法研究 | 第22-35页 |
| 3.1 大型超市实施CRM的研究 | 第22页 |
| 3.2 数据算法的研究 | 第22-27页 |
| 3.2.1 频繁模式算法 | 第22-25页 |
| 3.2.2 购物篮分析算法的选取 | 第25-26页 |
| 3.2.3 关联规则挖掘算法 | 第26-27页 |
| 3.3 客户和商品的分类 | 第27-34页 |
| 3.3.1 属性选择度量 | 第28-29页 |
| 3.3.2 商品和客户分类算法的选取 | 第29-30页 |
| 3.3.3 迭代反馈式ID3和C4.5 算法的实现 | 第30-31页 |
| 3.3.4 客户细分算法的选取 | 第31页 |
| 3.3.5 大型超市会员细分的实现 | 第31-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 CRM的数据分析及模型设计 | 第35-47页 |
| 4.1 大型超市实施CRM数据仓库体系结构 | 第35页 |
| 4.2 构建业务模型 | 第35-36页 |
| 4.3 数据分析 | 第36页 |
| 4.4 模型设计 | 第36-45页 |
| 4.4.1 购物篮关联分析模型 | 第37-40页 |
| 4.4.2 客户价值模型 | 第40-42页 |
| 4.4.3 客户流失模型 | 第42-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-47页 |
| 总结及展望 | 第47-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 作者简介 | 第53-54页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果 | 第54-55页 |
| 1 发表论文 | 第54页 |
| 2 科研成果 | 第54-55页 |