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数据挖掘技术在石化企业加油IC卡CRM中的应用研究
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数据挖掘技术在石化企业加油IC卡CRM中的应用研究
论文目录
 
摘要第1-4 页
Abstract第4-5 页
目录第5-8 页
图的目录第8-9 页
表的目录第9-10 页
第一章 绪论第10-15 页
　　· 论文的研究背景和意义第10-12 页
　　· 国内外研究状况及方向第12-13 页
　　　　· 数据挖掘的研究现状第12-13 页
　　　　· CRM的研究现状第13 页
　　· 本文的研究内容第13-14 页
　　· 论文组织结构第14-15 页
第二章 客户关系管理(CRM)及数据挖掘技术知识概述第15-23 页
　　· 客户关系管理知识综述第15-17 页
　　　　· 客户关系管理的产生第15 页
　　　　· 客户关系管理的定义第15-16 页
　　　　· 客户关系管理系统的结构和内容第16 页
　　　　· 加油卡客户管理的价值体现第16-17 页
　　　　· 加油卡CRM需要数据挖掘技术支持第17 页
　　· 数据挖掘技术综述第17-22 页
　　　　· 数据挖掘技术产生第17-18 页
　　　　· 数据挖掘定义第18 页
　　　　· 数据挖掘系统的分类第18-19 页
　　　　· 数据挖掘的任务第19-20 页
　　　　· 常用数据挖掘方法简介第20-21 页
　　　　· 数据挖掘与数据仓库、OLAP的区别和联系第21-22 页
　　· 本章小结第22-23 页
第三章 数据挖掘在石油企业加油卡CRM中的应用综述第23-31 页
　　· 石油销售企业加油卡系统概述第23-28 页
　　　　· 数据库总体结构第25-27 页
　　　　· 数据存储和数据交换情况第27-28 页
　　· 数据挖掘在加油卡CRM中的应用分析第28-30 页
　　　　· 持卡客户群体细分第28 页
　　　　· 睡眠卡客户预测第28-29 页
　　　　· 持卡客户地域性特性分析第29 页
　　　　· 黑卡，灰卡加油风险预测第29-30 页
　　　　· 持卡客户价值度分类第30 页
　　　　· 持卡客户忠诚度分类第30 页
　　· 本章小结第30-31 页
第四章 决策树算法、贝叶斯算法在客户细分中的应用第31-39 页
　　· Microsoft决策树算法第31-33 页
　　· Microsoft Naive Bayes算法第33-35 页
　　· 分类的概念和步骤第35-36 页
　　· 客户价值分类及睡眠卡预测算法选择第36-37 页
　　· 本文选用的挖掘工具第37-38 页
　　· 本章小结第38-39 页
第五章 持卡客户价值模型及睡眠卡分析模型的实现第39-68 页
　　· 建模前的准备工作第39-54 页
　　　　· 在线生产数据的备份第39-41 页
　　　　· 磁带数据恢复第41-43 页
　　　　· 跨平台异构数据迁移环境的搭建第43-44 页
　　　　· 数据迁移及格式转换第44-49 页
　　　　· 数据选择第49-51 页
　　　　· 数据预处理第51-54 页
　　· 基于Microsoft决策树算法的客户价值模型实现第54-63 页
　　　　· 创建加油卡客户价值度分类模型第54-55 页
　　　　· 建立客户分类决策树挖掘模型class第55-60 页
　　　　· 实验结论及决策树模型class评估第60-63 页
　　· 基于Bayes算法的睡眠卡分析模型的实现第63-67 页
　　　　· 建立睡眠卡预测挖掘模型第64-66 页
　　　　· 实验结论及贝叶斯模型评估第66-67 页
　　· 本章小结第67-68 页
第六章 总结与展望第68-71 页
　　· 论文总结第68-69 页
　　· 进一步的工作第69-71 页
致谢第71-72 页
参考文献第72-75 页
作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目及获得的行业资质第75页

本篇论文共75页，点击这进入下载页面。
 
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