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数据挖掘在消费行为分析中的应用

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
插图索引第10-11页
附表索引第11-12页
第1章 绪论第12-17页
   ·研究背景第12页
   ·国内外相关领域的研究现状与发展趋势第12-15页
     ·数据挖掘技术的研究状况与发展趋势第12-14页
     ·消费行为分析与CRM研究现状第14-15页
   ·主要工作及论文内容第15-17页
第2章 数据挖掘理论概述第17-26页
   ·数据挖掘的发展第17页
   ·数据挖掘的概念与特征第17-18页
   ·数据挖掘的一般过程第18页
   ·数据挖掘常用技术第18-19页
     ·神经网络第18-19页
     ·决策树第19页
     ·遗传算法第19页
     ·近邻算法第19页
     ·规则归纳第19页
     ·可视化第19页
   ·数据挖掘的功能第19-20页
     ·自动预测趋势和行为第19页
     ·关联分析第19-20页
     ·聚类第20页
     ·概念描述第20页
     ·偏差检测第20页
   ·数据挖掘的系统分类第20-21页
     ·按知识类型分类第20页
     ·按数据类型分类第20页
     ·按挖掘的应用分类第20-21页
   ·数据挖掘方法论第21-25页
     ·Fayyad的知识发现处理模型第21-23页
     ·CRISP—DM数据挖掘过程模型第23-25页
   ·本章小结第25-26页
第3章 CRM与消费行为分析研究第26-32页
   ·客户关系管理(CRM)的产生第26页
   ·客户关系管理的概念及特征第26-28页
     ·客户关系管理的定义第27页
     ·CRM的体系结构第27-28页
   ·客户关系管理的运作流程第28页
   ·消费行为分析第28-29页
     ·消费行为决策原则第28-29页
     ·消费行为的研究方法第29页
   ·数据挖掘在CRM系统中的应用第29页
   ·数据挖掘在CRM系统实现过程第29-31页
   ·本章小结第31-32页
第4章 校园消费行为分析的数据挖掘模型第32-40页
   ·基于项目的数据挖掘过程思路第32-33页
   ·校园消费行为分析系统的项目规划第33-37页
     ·校园消费行为分析系统项目定位第34-35页
     ·校园消费行为分析系统可行性分析第35-36页
     ·项目计划第36-37页
     ·校园消费行为项目开发进度表第37页
   ·分析系统挖掘准备第37-38页
   ·分析系统挖掘第38-39页
   ·系统项目评估第39页
   ·本章小结第39-40页
第5章 基于数据挖掘的消费行为分析系统第40-65页
   ·校园消费行为分析系统的总体设计第40-45页
     ·总体设计结构图第40-41页
     ·校园消费行为分析系统的数据仓库设计第41-45页
   ·基于数据挖掘的校园消费行为分析系统项目开发第45-64页
     ·SQL Server 2005数据挖掘简介第45页
     ·利用SQL Server 2005建立数据挖掘模型第45-54页
     ·分析系统的数据挖掘算法第54-61页
     ·分析系统的数据挖掘第61页
     ·系统挖掘结果分析第61-64页
   ·系统挖掘结果的应用第64页
   ·本章小结第64-65页
结论第65-66页
参考文献第66-69页
致谢第69-70页
附录A 作者攻读硕士学位期间主要的研究成果第70页

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