面向银行CRM的客户分类与营销应用研究
| 中文摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| ·选题的背景和意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·银行应用 CRM 的现状 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘在银行 CRM 中的研究现状 | 第13-14页 |
| ·本文结构与创新点 | 第14-15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 第2章 CRM 与数据挖掘 | 第16-35页 |
| ·CRM 简介 | 第16-18页 |
| ·CRM 理论概述 | 第16-17页 |
| ·CRM 角色与模块 | 第17页 |
| ·CRM 系统的实施方法 | 第17-18页 |
| ·数据挖掘 | 第18-21页 |
| ·数据挖掘理论的概述 | 第18-19页 |
| ·数据挖掘技术的应用领域 | 第19-20页 |
| ·数据挖掘技术的研究内容与方法 | 第20-21页 |
| ·数据挖掘的过程模型 | 第21页 |
| ·分类模型算法描述 | 第21-29页 |
| ·分类算法概述 | 第21-23页 |
| ·决策树算法 | 第23-24页 |
| ·常用的决策树算法 | 第24-29页 |
| ·关联规则模型算法描述 | 第29-32页 |
| ·关联规则算法概述 | 第29-30页 |
| ·基本关联规则算法 | 第30页 |
| ·Apriori 算法 | 第30-32页 |
| ·数据挖掘在银行 CRM 中的应用 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 A 银行 CRM 系统的客户分类与关联 | 第35-46页 |
| ·系统概述 | 第35-39页 |
| ·基于 PCRM 数据挖掘的应用背景与目标 | 第37-38页 |
| ·基于 PCRM 数据挖掘的应用架构 | 第38-39页 |
| ·基于对 PCRM 挖据的物理架构 | 第39页 |
| ·模型设计 | 第39-45页 |
| ·模型构建的基本思路 | 第39-41页 |
| ·数据预处理及其预处理结果 | 第41-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 分类与关联规则模型测算 | 第46-60页 |
| ·分类模型测算 | 第46-52页 |
| ·关联规则模型测算 | 第52-56页 |
| ·Cognos 前端展示 | 第56-58页 |
| ·Cognos 前端展示应用过程 | 第56-58页 |
| ·前端展示 | 第58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 第5章 应用与评价 | 第60-73页 |
| ·C5.0 与 C&RT 决策树的评估与比较 | 第60-66页 |
| ·C5.0 和 C&RT 决策树的比较 | 第60-62页 |
| ·使用基尼拆分与熵拆分的比较 | 第62-66页 |
| ·产品关联与营销 | 第66-68页 |
| ·客户流失 | 第68-72页 |
| ·客户流失对策 | 第69-70页 |
| ·优质客户保有应用 | 第70-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第6章 结束语 | 第73-75页 |
| ·总结 | 第73页 |
| ·展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 在校期间参与项目 | 第79页 |
