基于海科集团CRM中的决策支持系统
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| ·决策支持系统国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·神经网络在国内外研究现状 | 第13-14页 |
| ·本文研究内容和意义 | 第14-16页 |
| 第二章CRM 和决策支持系统概述 | 第16-22页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·CRM(客户关系管理)概述 | 第16-17页 |
| ·决策支持系统概述 | 第17-20页 |
| ·决策支持系统的定义和系统结构 | 第17-19页 |
| ·决策支持系统在企业中的应用 | 第19-20页 |
| ·基于海科集团CRM 的决策支持系统概述 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 神经网络的研究概述 | 第22-32页 |
| ·神经网络的基本原理 | 第22-26页 |
| ·神经网络概念 | 第22-23页 |
| ·人工神经网络的特点 | 第23-24页 |
| ·人工神经网络的主要功能 | 第24-25页 |
| ·人工神经网络的主要类型 | 第25-26页 |
| ·BP 神经网络 | 第26-28页 |
| ·神经网络的训练 | 第28-31页 |
| ·BP网络模型的缺陷分析及优化策略 | 第31-32页 |
| 第四章 客户分类的方法 | 第32-39页 |
| ·客户分类重要性 | 第32页 |
| ·传统客户分类方法概述 | 第32-35页 |
| ·基于统计学特征的客户分类 | 第33页 |
| ·基于购买行为的客户分类 | 第33-35页 |
| ·基于客户价值的客户分类 | 第35-39页 |
| ·客户价值的基本概念 | 第35-36页 |
| ·客户价值评估模型设计 | 第36-38页 |
| ·ABC分类方法概述 | 第38-39页 |
| 第五章 在模型库中利用神经网络进行客户分类的研究 | 第39-50页 |
| ·基于神经网络进行客户分类的基本原理 | 第39-44页 |
| ·建立海科集团历史客户档案 | 第41-42页 |
| ·历史客户的分类 | 第42-43页 |
| ·利用神经网络进行客户分类 | 第43-44页 |
| ·利用BP网络设计客户分类 | 第44-50页 |
| ·BP网络模型的设计 | 第44-46页 |
| ·选择 BP网络的初始参数 | 第46页 |
| ·BP设计网络学习的算法 | 第46-48页 |
| ·客户分类结果及分析 | 第48-50页 |
| 第六章 系统实现 | 第50-59页 |
| ·软件工程概述 | 第50页 |
| ·系统开发工具及平台 | 第50-51页 |
| ·系统功能实现 | 第51-59页 |
| 第七章 全文总结 | 第59-61页 |
| ·总结 | 第59页 |
| ·决策支持在CRM中研究的展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
