数据挖掘技术在企业CRM系统中的研究与应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·CRM现状 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘技术现状 | 第13-14页 |
| ·研究内容 | 第14页 |
| ·论文框架 | 第14-15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 第2章 客户关系管理 | 第16-23页 |
| ·CRM的含义 | 第16-17页 |
| ·CRM体系结构 | 第17-20页 |
| ·CRM的分类 | 第17-19页 |
| ·CRM的组成 | 第19-20页 |
| ·企业建立CRM的优势 | 第20-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 数据挖掘与CRM的关系 | 第23-33页 |
| ·数据仓库 | 第23-27页 |
| ·传统数据库的困境 | 第23-24页 |
| ·数据仓库的概念 | 第24-25页 |
| ·数据仓库的体系结构 | 第25-26页 |
| ·联机分析处理(OLAP) | 第26-27页 |
| ·数据挖掘 | 第27-30页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第27-28页 |
| ·数据挖掘的基本功能 | 第28页 |
| ·数据挖掘的步骤 | 第28-30页 |
| ·数据挖掘与CRM的关系 | 第30-32页 |
| ·客户生存周期 | 第30页 |
| ·围绕客户生存周期组织业务流程 | 第30-32页 |
| ·CRM的核心——数据挖掘 | 第32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 CRM中数据挖掘的应用 | 第33-46页 |
| ·客户分类决策树 | 第33-36页 |
| ·客户忠诚度预警 | 第36-41页 |
| ·客户终身价值计算 | 第37-38页 |
| ·客户忠诚度预警 | 第38-40页 |
| ·客户忠诚度提升 | 第40-41页 |
| ·基于TFIDF算法的关键词提取 | 第41-45页 |
| ·传统TFIDF算法 | 第41-42页 |
| ·TFIDF的不足 | 第42页 |
| ·同义替换与相邻合并的关键词提取 | 第42-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 客户关系图提取 | 第46-57页 |
| ·客户关系图 | 第46页 |
| ·关联规则分析 | 第46-48页 |
| ·购物篮分析 | 第46-47页 |
| ·关联分析 | 第47-48页 |
| ·基于改进的FP-Growth算法提取客户关系图 | 第48-56页 |
| ·改进的FP-Growth算法 | 第48-53页 |
| ·提取客户关系图 | 第53-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第6章 总结与展望 | 第57-59页 |
| ·全文总结 | 第57页 |
| ·研究展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第62页 |
