| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 1. 绪论 | 第8-20页 |
| ·选题的背景及意义 | 第8-10页 |
| ·选题背景 | 第8-9页 |
| ·选题的意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状和发展趋势 | 第10-17页 |
| ·数据挖掘的研究现状 | 第10-12页 |
| ·数据挖掘的发展趋势 | 第12页 |
| ·CRM的研究和应用现状 | 第12-15页 |
| ·CRM的发展趋势 | 第15页 |
| ·数据挖掘在 CRM中应用的研究现状和发展趋势 | 第15-17页 |
| ·研究思路和内容 | 第17-18页 |
| ·研究方法 | 第18-20页 |
| 2. 数据挖掘与 CRM的相关理论综述 | 第20-32页 |
| ·客户关系管理概述 | 第20-24页 |
| ·客户关系管理的演变过程 | 第20-21页 |
| ·CRM的定义和内涵 | 第21-24页 |
| ·数据挖掘概述 | 第24-28页 |
| ·数据挖掘的进化 | 第24-25页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第25-26页 |
| ·数据挖掘的工作流程 | 第26-28页 |
| ·CRM的主要使能者:数据挖掘 | 第28-32页 |
| ·客户关系管理与数据挖掘的关系 | 第28-30页 |
| ·数据挖掘在客户关系管理中的应用流程 | 第30-32页 |
| 3. 数据挖掘技术和功能评析 | 第32-41页 |
| ·数据挖掘的分类 | 第32-36页 |
| ·预测型模型的基本数据挖掘任务 | 第33-35页 |
| ·描述型模型的基本数据挖掘任务 | 第35-36页 |
| ·数据挖掘技术的功能探索与分析 | 第36-41页 |
| ·决策树(Decision Trees) | 第37-38页 |
| ·神经网络(Neural Networks) | 第38页 |
| ·遗传算法(Genetic Algorithm) | 第38-39页 |
| ·关联分析(Association Analysis) | 第39-40页 |
| ·粗糙集(Rough Set) | 第40-41页 |
| 4. 数据挖掘技术在企业 CRM中的应用模型构建 | 第41-58页 |
| ·新客户获得与保持 | 第41-44页 |
| ·实现交叉销售 | 第44-48页 |
| ·客户盈利能力分析 | 第48-52页 |
| ·客户信用度分析 | 第52-58页 |
| 5. 实证分析:决策树技术在 A集团公司客户关系管理中的应用 | 第58-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 后记 | 第67-68页 |