数据挖掘在酒店营销分析中的应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 引言 | 第10页 |
| 1 绪论 | 第10-13页 |
| ·研究意义 | 第10页 |
| ·研究背景 | 第10页 |
| ·本文工作 | 第10-11页 |
| ·论文结构 | 第11-13页 |
| 2 数据挖掘与CRM | 第13-26页 |
| ·数据挖掘(Data Mining) | 第13-20页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘建模的标准CRISP-DM | 第14-16页 |
| ·数据挖掘的算法 | 第16-19页 |
| ·数据挖掘的应用 | 第19-20页 |
| ·客户关系管理(CRM) | 第20-22页 |
| ·CRM的基本理论 | 第20-21页 |
| ·CRM的主要内容 | 第21-22页 |
| ·数据挖掘在CRM中的应用 | 第22-26页 |
| ·CRM中应用数据挖掘的条件 | 第22-23页 |
| ·数据挖掘的主题定义 | 第23-24页 |
| ·数据挖掘实施过程 | 第24-25页 |
| ·数据挖掘在CRM中的应用研究 | 第25-26页 |
| 3 数据处理和数据仓库建模 | 第26-34页 |
| ·数据仓库理论 | 第26-29页 |
| ·数据仓库及特点 | 第26-28页 |
| ·数据挖掘与数据仓库的关系 | 第28-29页 |
| ·数据挖掘与OLAP | 第29页 |
| ·数据准备 | 第29-34页 |
| ·数据挖掘目标 | 第29-30页 |
| ·构建酒店CRM数据仓库 | 第30-34页 |
| ·数据的ETL | 第34页 |
| 4 基于数据挖掘的客户细分研究 | 第34-54页 |
| ·关于聚类分析的研究 | 第34-42页 |
| ·聚类分析的原理 | 第34-35页 |
| ·聚类分析的意义 | 第35-37页 |
| ·聚类分析方法及其优缺点比较 | 第37-38页 |
| ·K-means聚类算法研究 | 第38-42页 |
| ·决策树算法研究 | 第42-45页 |
| ·决策树算法介绍 | 第42-43页 |
| ·ID3算法 | 第43-44页 |
| ·C4.5算法 | 第44-45页 |
| ·基于C4.5决策树算法的客户细分 | 第45-54页 |
| ·酒店客户细分 | 第45-46页 |
| ·采用C4.5决策树对客户细分 | 第46-49页 |
| ·酒店客户细分属性 | 第49-51页 |
| ·客户细分模型的建立 | 第51-54页 |
| 5 酒店CRM分析 | 第54-66页 |
| ·客户价值分析 | 第54-59页 |
| ·客户价值的含义和对其进行分析的意义 | 第54页 |
| ·客户价值组成 | 第54-55页 |
| ·客户价值的计算 | 第55-58页 |
| ·客户价值评价模型 | 第58-59页 |
| ·客户满意度分析 | 第59-66页 |
| ·概述 | 第59-60页 |
| ·酒店客户满意度分析的意义和目的 | 第60-61页 |
| ·酒店客户满意度评价指标的确定 | 第61-65页 |
| ·酒店客户满意度分析 | 第65-66页 |
| 6 酒店CRM系统开发与实现 | 第66-79页 |
| ·CRM系统开发 | 第66-70页 |
| ·J2EE的体系结构 | 第66-68页 |
| ·CRM开发模型 | 第68-69页 |
| ·CRM系统开发工具 | 第69-70页 |
| ·酒店数据仓库表的设计 | 第70-72页 |
| ·酒店CRM系统实现 | 第72-73页 |
| ·酒店CRM系统挖掘的结果 | 第73-79页 |
| 结论 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-83页 |
| 在学研究成果 | 第83-84页 |
| 致谢 | 第84页 |
