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数据挖掘技术在高速公路客户关系管理中的应用

中文摘要第1-6页
英文摘要第6-12页
插图和插表清单第12-14页
1 概述第14-20页
   ·研究背景第14-16页
   ·研究目的第16-17页
   ·研究内容第17-18页
   ·主要创新点第18页
   ·论文结构第18-20页
2 文献回顾第20-38页
   ·电子收费系统简介第20-26页
     ·电子收费系统定义第20页
     ·电子收费系统组成及功能第20-21页
     ·电子收费系统的基本流程第21-22页
     ·电子收费系统的优缺点第22-24页
     ·国际电子收费技术的应用现状和发展趋势第24-25页
     ·我国电子收费技术的应用及管理现状分析第25-26页
   ·CRM 概述第26-28页
     ·CRM 理念第26-27页
     ·CRM 应用的国内外现状第27-28页
   ·数据挖掘技术在CRM 中的应用第28-31页
     ·数据挖掘的概念第28页
     ·数据挖掘在CRM 中的应用第28-29页
     ·CRM 应用案例分析--上海通用公司的CRM 系统第29-31页
   ·微软分析服务器与数据挖掘第31-33页
     ·微软分析服务器第31-32页
     ·微软分析服务器的数据挖掘接口第32-33页
   ·联机分析处理(OLAP)第33-36页
     ·OLAP 的基本概念第33-34页
     ·OLAP 的典型操作第34页
     ·OLAP 的实现方式第34-36页
   ·本章小结第36-38页
3 WEB 下基于 OLAP 和数据挖掘技术的 CRM 系统设计第38-44页
   ·WEB 下基于OLAP 和数据挖掘技术的ETC 客户关系管理模型第38-41页
     ·OLAP 在系统中的应用第40页
     ·数据挖掘技术在系统中的应用第40-41页
   ·数据仓库、OLAP 与数据挖掘技术在CRM 中的实施方案第41-43页
     ·ETC 系统数据特点分析第41页
     ·数据清洗第41-42页
     ·星型架构第42页
     ·建立客户信息数据仓库,建立基于客户分析的多维数据集第42-43页
   ·本章小结第43-44页
4 ETC 系统的 CRM 需求分析第44-50页
   ·问题的提出第44页
   ·需求描述第44-45页
   ·所用基础数据第45页
   ·系统总体设计第45-49页
     ·系统功能第45-46页
     ·设备第46页
     ·支持软件第46页
     ·系统结构第46页
     ·系统分析应用第46-48页
     ·界面操作用例第48页
     ·模块划分第48-49页
   ·本章小结第49-50页
5 ETC 系统 CRM 的系统实现第50-64页
   ·数据仓库的设计和实现第50-52页
     ·维度的建立第50-51页
     ·建立立方体第51-52页
     ·确定表示计算方法第52页
   ·OLAP 基本操作运用第52-54页
     ·客户分析方法第53-54页
     ·客户分析结果第54页
   ·潜在用户分析第54-55页
     ·选择用户属性第55页
     ·建立数据挖掘模型第55页
   ·客户信用度分析第55-59页
     ·信用度分析目标第55-56页
     ·客户信用评分的神经网络分类模型第56-58页
     ·构建神经网络第58-59页
     ·实现过程第59页
     ·模型应用第59页
   ·用户划分第59-63页
     ·客户价值分析目标第60页
     ·客户价值的聚类分析第60-61页
     ·客户价值属性第61页
     ·实现过程第61-62页
     ·算法处理流程第62页
     ·根据结果进行客户价值管理第62-63页
   ·本章小结第63-64页
6 软件实现第64-70页
7 结束语第70-72页
致谢第72-74页
参考文献第74-78页
附录第78-100页
独创性声明第100页
学位论文版权使用授权书第100页

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