| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-10页 |
| ·论文研究的背景 | 第6页 |
| ·论文研究的意义 | 第6-7页 |
| ·国内外研究现状与发展趋势 | 第7-8页 |
| ·论文研究的内容 | 第8-9页 |
| ·本章小结 | 第9-10页 |
| 第二章 数据挖掘技术 | 第10-17页 |
| ·数据挖掘介绍 | 第10-11页 |
| ·数据挖掘常用技术 | 第11-12页 |
| ·数据挖掘流程 | 第12-14页 |
| ·数据挖掘工具 | 第14页 |
| ·数据挖掘的研究热点 | 第14-16页 |
| ·网站的数据挖掘（Web site data mining） | 第14-15页 |
| ·生物信息或基因的数据挖掘 | 第15-16页 |
| ·文本的数据挖掘（Textual mining） | 第16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 第三章 主要算法及具体应用 | 第17-33页 |
| ·分类算法－决策树 | 第17-21页 |
| ·改进的关联规则算法——FP-FIMA | 第21-29页 |
| ·回归分析 | 第29-30页 |
| ·聚类算法——EM | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 数据挖掘在零售行业中的应用 | 第33-40页 |
| ·零售业业务特点及数据挖掘应用现状 | 第33页 |
| ·客户分析 | 第33-38页 |
| ·客户流失分析 | 第33-34页 |
| ·满意度研究 | 第34-37页 |
| ·客户价值最大化 | 第37页 |
| ·客户细分 | 第37-38页 |
| ·购物篮分析 | 第38页 |
| ·什么是购物篮分析 | 第38页 |
| ·理论基础 | 第38页 |
| ·意义 | 第38页 |
| ·库存管理 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 零售行业数据挖掘系统的设计及实现 | 第40-57页 |
| ·系统设计的目标及所面向的客户 | 第40-41页 |
| ·设计的原则及开发方法 | 第41-42页 |
| ·系统设计原则 | 第41页 |
| ·系统开发方法 | 第41-42页 |
| ·系统的功能 | 第42-43页 |
| ·系统软件的设计及开发 | 第43-53页 |
| ·逻辑架构 | 第43-51页 |
| ·开发环境 | 第51-53页 |
| ·严格控制项目的范围 | 第53-54页 |
| ·系统评价 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第六章 系统应用及结果 | 第57-66页 |
| ·系统需要处理的数据 | 第57-58页 |
| ·数据清洗、数据组织和准备数据字典 | 第58页 |
| ·主要应用结果 | 第58-65页 |
| ·客户流失分析应用 | 第58-61页 |
| ·客户细分应用 | 第61-62页 |
| ·购物篮分析应用 | 第62-64页 |
| ·库存管理应用 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第七章 总结与展望 | 第66-67页 |
| ·论文总结 | 第66页 |
| ·进一步的工作 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第70页 |