| 1 导论 | 第1-13页 |
| ·论文背景及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·论文框架 | 第10-12页 |
| ·论文创新点和研究方法 | 第12-13页 |
| 2 数据仓库、数据挖掘理论综述 | 第13-27页 |
| ·数据仓库(DATA WAREHOUSE)综述 | 第13-17页 |
| ·数据仓库概念 | 第13-14页 |
| ·数据仓库与操作数据库系统的区别 | 第14页 |
| ·数据仓库的体系结构 | 第14-15页 |
| ·多维数据模型 | 第15-17页 |
| ·数据挖掘(DATA MINING)综述 | 第17-25页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第17页 |
| ·数据挖掘的分类 | 第17-18页 |
| ·数据挖掘的典型方法 | 第18-23页 |
| ·数据挖掘的流程 | 第23-24页 |
| ·数据挖掘软件的发展 | 第24-25页 |
| ·国内外商业银行业应用现状 | 第25-27页 |
| ·客户关系管理 | 第25页 |
| ·信用卡欺诈识别 | 第25-27页 |
| 3 商业银行个人理财业务现状及竞争战略研究 | 第27-39页 |
| ·我国商业银行个人理财业务开展现状分析 | 第27-32页 |
| ·我国个人理财市场竞争格局分析 | 第27-28页 |
| ·我国商业银行个人理财业务开展现状分析 | 第28-32页 |
| ·我国商业银行个人理财业务存在的问题 | 第32-34页 |
| ·我国商业银行个人理财业务竞争战略分析 | 第34-38页 |
| ·解决方案--建立基于数据仓库的商业银行个人理财DSS系统 | 第38-39页 |
| 4 基于数据仓库的商业银行个人理财DSS设计 | 第39-52页 |
| ·基于数据仓库的个人理财DSS模型 | 第39-41页 |
| ·基于DW的DSS体系架构 | 第39-40页 |
| ·个人理财DSS功能设计 | 第40-41页 |
| ·商业银行个人理财数据仓库建模 | 第41-51页 |
| ·数据仓库设计的基本过程 | 第41-42页 |
| ·两大分析主题 | 第42-46页 |
| ·数据迁移(ETCL)过程 | 第46-47页 |
| ·数据粒度(Granularity)划分 | 第47-48页 |
| ·数据仓库建模 | 第48-49页 |
| ·系统的实现架构及关键技术 | 第49-51页 |
| ·数据挖掘主题选取 | 第51-52页 |
| 5 商业银行个人理财数据挖掘模型设计 | 第52-80页 |
| ·个人理财客户价值数据挖掘模型 | 第52-61页 |
| ·客户价值理论 | 第52-56页 |
| ·客户价值评估模型 | 第56-59页 |
| ·客户生命周期价值度量的模型与过程 | 第59-60页 |
| ·客户价值度量的三个层次 | 第60-61页 |
| ·个人理财客户满意度模型 | 第61-73页 |
| ·客户满意度理论综述 | 第61-66页 |
| ·客户满意度指标体系 | 第66-69页 |
| ·客户满意度决策树模型 | 第69-71页 |
| ·客户满意度神经网络模型 | 第71-73页 |
| ·个人理财客户细分模型 | 第73-80页 |
| ·市场细分理论综述 | 第73-76页 |
| ·个人理财客户细分决策树模型 | 第76-78页 |
| ·个人理财客户细分神经网络模型 | 第78-80页 |
| 6 个人理财客户特征及消费行为实证研究 | 第80-91页 |
| ·商业银行调研 | 第80-82页 |
| ·中国建设银行浙江省分行 | 第80-81页 |
| ·浦东发展银行浙江省分行 | 第81-82页 |
| ·问卷调研 | 第82-84页 |
| ·问卷数据说明 | 第82-83页 |
| ·问卷的指标维度 | 第83页 |
| ·网络调查方法 | 第83-84页 |
| ·模型验证与评价 | 第84-91页 |
| ·客户满意模型 | 第84-87页 |
| ·客户细分模型 | 第87-91页 |
| 7 总结与展望 | 第91-92页 |
| 附录1: 调研提纲(例):广发银行浙江省分行调研提纲 | 第92-93页 |
| 附录2: 商业银行个人客户理财业务消费调查问卷 | 第93-97页 |
| 参考文献 | 第97-101页 |
| 致谢 | 第101页 |