| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 1 引言 | 第11-19页 |
| ·选题背景 | 第11-12页 |
| ·研究意义 | 第12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-16页 |
| ·客户关系管理的现状 | 第12-13页 |
| ·医院客户关系管理的现状 | 第13-15页 |
| ·数据挖掘在客户关系管理中的应用现状 | 第15-16页 |
| ·医院客户关系管理存在的问题 | 第16页 |
| ·研究思路 | 第16-17页 |
| ·论文框架结构 | 第17-19页 |
| 2 理论综述 | 第19-36页 |
| ·医院客户关系管理理论综述 | 第19-23页 |
| ·客户关系管理的定义 | 第19-20页 |
| ·客户关系管理系统的功能构成 | 第20-21页 |
| ·客户关系管理的目的 | 第21-22页 |
| ·医院客户关系管理的定义 | 第22页 |
| ·医院客户关系管理的特点 | 第22-23页 |
| ·数据挖掘理论综述 | 第23-33页 |
| ·数据挖掘的涵义 | 第23-25页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第25-27页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第27-29页 |
| ·数据挖掘方法的选取 | 第29-33页 |
| ·数据挖掘工具的选择 | 第33-36页 |
| ·选择的原则 | 第33-34页 |
| ·数据挖掘工具分类 | 第34-35页 |
| ·本文所选工具 | 第35-36页 |
| 3 数据挖掘在医院客户关系管理中的应用 | 第36-44页 |
| ·医院客户关系管理系统 | 第36-40页 |
| ·HCRM系统的体系结构 | 第36-37页 |
| ·HCRM系统的功能模块结构 | 第37-40页 |
| ·医院客户关系管理中数据挖掘的应用内容及方法 | 第40-44页 |
| ·客户分类 | 第40-42页 |
| ·客户识别 | 第42-43页 |
| ·客户保持和流失分析 | 第43-44页 |
| 4 决策树方法在客户分类中的应用 | 第44-69页 |
| ·决策树方法介绍 | 第44-48页 |
| ·决策树构建算法 | 第44-45页 |
| ·就诊频率分类决策树模型的测试属性选择 | 第45-48页 |
| ·决策树的剪枝 | 第48页 |
| ·决策树的规则抽取 | 第48页 |
| ·病人就诊数据的准备 | 第48-54页 |
| ·定义数据源 | 第48-50页 |
| ·数据预处理 | 第50-52页 |
| ·基于Feature Selection的就诊频率主要影响因素提取 | 第52-54页 |
| ·病人就诊频率分类模型的构建 | 第54-56页 |
| ·决策树结果分析 | 第56-64页 |
| ·文字部分 | 第57-58页 |
| ·决策树图形部分 | 第58-64页 |
| ·病人就诊频率分类模型的评估 | 第64-65页 |
| ·利用模型预测客户就诊频率 | 第65-66页 |
| ·病人就诊频率分类模型对医院客户关系管理的意义 | 第66-69页 |
| 5 神经网络方法在客户响应预测中的应用 | 第69-80页 |
| ·神经网络方法介绍 | 第69-71页 |
| ·客户响应数据的准备 | 第71-72页 |
| ·客户响应预测模型的构建 | 第72-73页 |
| ·结果分析 | 第73-76页 |
| ·模型结果 | 第73-75页 |
| ·样本预测结果 | 第75-76页 |
| ·客户响应预测模型的评估 | 第76-77页 |
| ·利用模型预测客户对体检活动的响应情况 | 第77-78页 |
| ·客户响应预测模型对医院客户关系管理的意义 | 第78-80页 |
| 6 总结与展望 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-83页 |
| 作者简历 | 第83-85页 |
| 学位论文数据集 | 第85页 |