数据挖掘在商业银行CRM中的研究与应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·论文研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·论文研究的主要内容 | 第10-11页 |
| ·论文的组织结构 | 第11-12页 |
| 第二章 客户关系管理(CRM) | 第12-19页 |
| ·CRM 的背景 | 第12页 |
| ·国外CRM 系统的发展状况 | 第12-13页 |
| ·CRM 的基本理念 | 第13-15页 |
| ·CRM 软件系统的模型 | 第15-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 数据挖掘技术 | 第19-26页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第19页 |
| ·数据挖掘流程 | 第19-20页 |
| ·数据挖掘功能 | 第20-21页 |
| ·数据挖掘的分类 | 第21-22页 |
| ·分类模式 | 第21-22页 |
| ·回归模式 | 第22页 |
| ·序列模式 | 第22页 |
| ·聚类模式 | 第22页 |
| ·关联模式 | 第22页 |
| ·数据挖掘在CRM 中的应用 | 第22-25页 |
| ·客户盈利能力分析 | 第23-24页 |
| ·客户群特征分析 | 第24页 |
| ·客户购买预测 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第四章 决策树分类算法 | 第26-35页 |
| ·决策树的描述 | 第26-27页 |
| ·举例说明用决策树进行分类 | 第27-28页 |
| ·决策树的几种典型算法 | 第28-32页 |
| ·ID3 算法 | 第28-29页 |
| ·C4.5 算法 | 第29-31页 |
| ·CART 算法 | 第31页 |
| ·决策树算法比较 | 第31-32页 |
| ·本系统采用的决策树算法 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第五章 商业银行CRM 系统原型设计与实现 | 第35-65页 |
| ·系统设计分析 | 第35页 |
| ·系统的总体设计 | 第35-37页 |
| ·编程实现的环境 | 第37-39页 |
| ·系统开发环境 | 第37页 |
| ·开发工具的选择 | 第37-38页 |
| ·系统的运行环境 | 第38-39页 |
| ·数据库和数据仓库的设计 | 第39-49页 |
| ·数据库的设计 | 第39-40页 |
| ·数据仓库设计 | 第40-49页 |
| ·系统模块的设计 | 第49-63页 |
| ·登录模块 | 第49页 |
| ·客户信息管理平台 | 第49-51页 |
| ·客户信息通知模块 | 第51-57页 |
| ·决策树分类预测应用程序的开发 | 第57-63页 |
| ·系统测试 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
