数据挖掘在房地产客户关系管理中的应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| ·课题的提出及研究意义 | 第10-11页 |
| ·CRM的应用现状与发展趋势 | 第11-17页 |
| ·国外现状 | 第11页 |
| ·国内现状 | 第11-12页 |
| ·CRM应用存在的问题 | 第12-13页 |
| ·CRM的发展趋势 | 第13-15页 |
| ·数据挖掘的研究现状和面临困难与挑战 | 第15-16页 |
| ·数据挖据工具的介绍 | 第16-17页 |
| ·论文的内容及思路 | 第17页 |
| ·论文的创新之处 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第2章 房地产客户关系管理中数据挖掘的相关理论 | 第19-31页 |
| ·我国房地产行业现状分析 | 第19-21页 |
| ·我国房地产业的行业特征 | 第20-21页 |
| ·我国房地产业CRM的实施必要性 | 第21页 |
| ·客户关系管理 | 第21-24页 |
| ·概述 | 第21-22页 |
| ·CRM系统的功能结构 | 第22-24页 |
| ·数据挖掘技术 | 第24-28页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第24-25页 |
| ·数据挖掘的步骤 | 第25-26页 |
| ·现有数据挖掘的方法 | 第26-28页 |
| ·CRM中数据挖掘的基本应用 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 房地产客户关系管理中挖掘算法研究 | 第31-49页 |
| ·房地产CRM中数据挖掘的内容分析 | 第31-33页 |
| ·CRM中关联规则挖掘的方法研究 | 第33-37页 |
| ·关联规则的基本概念 | 第33-36页 |
| ·关联规则挖掘的步骤 | 第36-37页 |
| ·频繁项集挖掘的方法 | 第37-43页 |
| ·Apriori算法概述 | 第37-40页 |
| ·Apriori算法性能瓶颈问题 | 第40页 |
| ·Apriori算法性能优化 | 第40-42页 |
| ·本研究对算法的改进 | 第42-43页 |
| ·Apriori+算法的实现 | 第43-48页 |
| ·优化策略1的实现 | 第43页 |
| ·优化策略2的实现 | 第43-45页 |
| ·优化策略3的实现 | 第45-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 房地产客户关系管理中挖掘模型的建立与评价 | 第49-64页 |
| ·数据准备 | 第50-52页 |
| ·数据预处理 | 第52-53页 |
| ·特征数据抽取及客户意向模型的设计 | 第53-61页 |
| ·模型的实施及结果分析 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-64页 |
| 第5章 结论与展望 | 第64-66页 |
| ·本文主要工作总结 | 第64-65页 |
| ·今后工作展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第71页 |
