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数据挖掘在银行客户关系管理中的应用研究

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数据挖掘在银行客户关系管理中的应用研究
论文目录
 
中文摘要第1-4页
Abstract第4-7页
1 绪论第7-13页
  1.1 选题的背景和意义第7-8页
  1.2 国内外研究现状第8-11页
    1.2.1 客户关系管理国内外研究现状第8-10页
    1.2.2 数据挖掘国内外研究现状第10-11页
  1.3 本文的主要研究方法及结构第11-13页
2 相关理论综述第13-24页
  2.1 客户关系管理理论概述第13-15页
    2.1.1 客户关系管理理论第13-14页
    2.1.2 银行客户关系管理内涵第14-15页
  2.2 客户价值理论第15-19页
    2.2.1 客户价值概述第15-17页
    2.2.2 客户价值研究第17-19页
  2.3 客户细分理论第19-20页
  2.4 数据挖掘技术理论概述第20-24页
    2.4.1 数据挖掘技术基本概念第20-21页
    2.4.2 数据挖掘方法研究第21-22页
    2.4.3 数据挖掘在银行客户管理中的商业应用价值第22-24页
3 数据挖掘与客户价值评价第24-36页
  3.1 银行客户关系管理系统研究第24-26页
    3.1.1 银行客户关系管理实施内容第24-25页
    3.1.2 国内银行客户关系管理系统发展现状第25-26页
  3.2 客户价值评价体系第26-29页
    3.2.1 网络发展与客户价值第26-27页
    3.2.2 客户价值评价体系第27-29页
  3.3 数据挖掘过程第29-30页
  3.4 主要采用的数据挖掘技术第30-36页
    3.4.1 数据挖掘算法选择第30页
    3.4.2 K-Means算法第30-31页
    3.4.3 决策树C&RT算法第31-33页
    3.4.4 神经网络算法第33-36页
4 基于数据挖掘的银行客户关系管理实证研究第36-50页
  4.1 Clementine软件简介第36页
  4.2 商业理解第36-37页
  4.3 数据理解与数据准备第37-38页
    4.3.1 数据来源第37页
    4.3.2 数据处理第37-38页
  4.4 客户模型的实现第38-46页
    4.4.1 模型建立第39-44页
    4.4.2 模型评估第44-46页
  4.5 银行客户关系管理策略第46-49页
  4.6 小结第49-50页
5 总结与展望第50-52页
  5.1 结论第50-51页
  5.2 研究不足与未来展望第51-52页
参考文献第52-55页
攻读硕士学位期间完成的科研成果第55-56页
致谢第56页

本篇论文共56页,点击这进入下载页面
 
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