一、利用数据挖掘管理客户关系（论文文献综述）
张仁玲[1]（2021）在《信用卡中心客户关系管理系统的设计与实现》文中指出随着我国金融数字化转型的不断深入,银行已逐渐由传统业务模式向数字化业务模式转型。如何在转型过程中利用数据作用,发挥数据价值,不断优化客户关系,在经济下行的当下留住客户,是所有银行都需要研究的问题。本课题以某银行省分行信用卡中心为原型,该银行信用卡中心作为市场条线部门,同时也是省级信用卡中心,拥有一定的自主开发与系统建设条件,为了更好的做好信用卡中心客户管理工作,本文将以该信用卡中心的客户关系管理系统（Customer Relationship Management,英文简称为CRM）为课题,从该系统的需求分析到最终系统实现,重点在于以下几方面的分析与研究。一是研究数据挖掘技术与相关算法,本课题将对省分行现有各类业务系统数据展开研究与分析,结合数据挖掘技术,通过应用贝叶斯、K-means等算法,实现客户的分类分级、客户行为预测等功能。二是使用该银行总行的Hadoop数据仓库各类工具,反向采集业务数据,与本地信息中心其余外围系统数据共同汇入用于CRM分析的本地Oracle数据库,通过ETL过程,使用Java语言实现挖掘算法,基于B/S架构实现对数据可视化与系统交互功能。三是客户关系管理系统项目建设过程中,本课题详细介绍了需求调研、系统设计、开发编码与系统测试各环节工作。本课题的测试工作基于系统的三大模块展开,分别对基础数据层、业务逻辑层、可视交互层开展了不同侧重的测试工作,测试结果基本达到预期需求,存在的不足在本课题最后一章节有所介绍,后续需要继续优化与改进。本课题研究目标具有一定实际意义,目前国内各大银行已先后开始信用卡业务流程再造工作,缩短流程、丰富产品,同行产品的竞争力不断提高,促使本课题中某银行信用卡中心希望建立一套适用于该中心的CRM系统,以提高客户粘度,为不同客户提供不同的产品、政策提供依据,最终促进该行信用卡中心业务保持稳定甚至增长。
王艾[2]（2021）在《面向决策支持的变尺度聚类分析技术》文中指出本论文针对运用跨行业数据挖掘标准流程（CRISP-DM）建设决策分析系统所面临的数据结构确定问题、分析层次转换问题和分析结果检验问题,研究基础业务数据尺度的确定、决策分析过程中的变尺度数据分析机制和基于变尺度数据分析的数据挖掘应用技术。基于数据挖掘的决策分析系统建设与运行面临的问题包括:（1）决策分析的数据结构确定问题。运用CRISP-DM建设决策分析系统的首要任务是明确业务分析需求的数据分析主题,并建立能够支撑分析主题的数据结构,这对数据挖掘算法的效率和结果质量具有重要影响。（2）决策分析层次转换问题。由于管理业务本身具有多层次特征,确定业务数据的合理分析层次,是降低决策复杂度和提升决策结果质量的关键,并且管理人员为达到合理决策的目标,决策分析需要在不同的分析层次间进行转换,才能够完成数据的综合分析,这本质上是业务数据分析层次的转换。（3）决策分析结果检验问题。分析结果的检验是保证决策分析结果在不同层次上具有一致性的依据,是检验决策分析过程结束的衡量标准。基于上述实际问题,本论文所研究的科学问题包括:（1）基础业务数据尺度的确定。研究决策分析所需要的多层次数据表征方法,针对分类变量数据、二值变量数据、数值变量数据三种原始业务数据类型的特点,确定基础业务数据的尺度结构,为变尺度数据分析建立完备的数据结构基础。（2）决策分析过程中的变尺度数据分析机制。模拟管理人员进行决策分析层次转换时的思维过程,以提升决策结果质量为目标,研究基于数据挖掘结果的数据尺度变换机制,并且考虑不同原始业务数据类型对数据尺度变换模式的影响,实现业务数据合理分析层次的自动化识别和转换,建立基于数据尺度变换的自动化决策分析机制。（3）基于变尺度数据分析的数据挖掘应用技术。以北京毅道体育发展有限公司、新浪微博社交网络平台和中国运载火箭技术研究院物流中心实际管理业务为背景,研究尺度变换机制的应用技术。本研究的创新性成果主要包括:（1）建立了面向决策问题空间表征的多尺度业务数据模型,该模型能合理描述决策问题所有候选分析层次的基础业务数据尺度组成及结构关系,为实现决策分析层次转换提供完备的数据结构。现有研究中数据结构模型将业务数据采集时的初始数据尺度直接作为用于数据挖掘的基础数据尺度,导致该单一尺度数据模型无法支持决策分析的多层次和层次转换需求。（2）提出了面向理性决策思维过程的数据尺度变换策略和尺度变换机制,该机制能基于决策分析结果确定合理的数据分析层次和数据尺度变换路径。现有研究中数据挖掘执行过程在出现数据挖掘算法结果与决策分析层次不匹配问题时,只能依靠分析人员来主观完成业务数据分析层次的转换工作。本研究成果对CRISP-DM的“数据准备-分析模型建立-分析结果评价”过程建立核心数据挖掘环节的自动化数据尺度变换机制,能够针对数据挖掘评价结果来迭代修正数据准备和建模中的业务数据分析层次,并且通过量化多尺度业务数据模型中不同属性的尺度变换价值来优化数据尺度变换策略。（3）提出了面向决策分析结果检验的变尺度聚类分析方法,其中尺度变换定理和满意类一致定理保证了决策分析过程中的尺度变换的正确性。通过对比实验证明了变尺度聚类分析方法的聚类结果有效性,且结果对方法的初始参数不敏感。针对上述提出的变尺度聚类分析方法,本论文对三种实际管理业务场景开展了应用拓展研究,具体包括:①针对分类变量数据且具有多重复值特征的决策分析问题,提出了具有多重复值分类变量数据的变尺度聚类分析技术。北京毅道体育发展有限公司的赛事数据实验结果表明该方法能够很好地辅助制定参赛选手差异化管理方案;②针对分类变量及二值变量混合数据的决策分析问题,提出了具有分类变量及二值变量混合数据的变尺度聚类分析技术。新浪微博社交网络平台的客户数据实验结果表明该方法能够很好地辅助制定客户差异化营销方案;③针对考虑业务数据时效性的数值变量数据决策分析问题,提出了考虑业务数据时效性的数值变量数据变尺度聚类分析技术。中国运载火箭技术研究院物流中心的航天型号物资库存数据实验结果表明该方法能够很好地辅助制定航天型号物资差异化库存管理方案。
刘博文[3]（2020）在《基于数据挖掘的客户关系管理系统的设计与实现》文中指出当今时代发展迅速,人们需求的变化也愈加频繁,企业为更加真实快速的了解客户的需求往往需要耗费较大的资源和成本,而客户关系管理系统则恰好为企业提供了一种帮助销售人员快速分析客户数据和需求,并且可以有效降低成本的一种解决方案。与此同时,销售部门的电话销售流程也面临线下运作成本日趋升高,销售利润率降低的问题,企业希望电话销售流程能与其他销售流程一起在线上运行,在降低线下成本的同时,方便销售团队统一管理调度资源,数据挖掘技术的使用为电话销售线上运作提供技术支撑。本文针对目前企业销售部门面临的问题,查阅了大量相关文献资料,分析了国内外目前关于客户关系管理系统和数据挖掘技术的研究现状,然后根据通用软件开发流程设计实现了基于数据挖掘的客户关系管理系统。根据开发流程,首先对企业销售部门进行需求调研,分析企业销售的具体流程,随后分析了流程中需要实现的详细功能。然后对系统的架构进行分析设计,本文设计的客户关系管理系统是基于MVC的SSH集成框架开发实现,系统使用了Nignx和Tomcat服务器的方式来实现服务器的部署和反向代理,同时使用Rabbit MQ来作为系统的消息中间件,使用SQLServer2017版数据库存储数据。然后在功能流程的基础上对系统的功能模块进行了划分,划分后模块包含客户管理模块、用户管理模块、销售机会管理模块、任务管理模块、订单管理模块和合同管理模块等六个功能模块。根据系统架构和模块划分,本文设计和实现了系统各个功能模块,并且分析了数据库的设计实现过程,在实现销售机会管理模块时应用了数据挖掘技术,分析了数据挖掘算法的选择、使用和实现过程。在完成了系统编码实现后,就需要对系统进行测试,包含功能测试和性能测试两方面,功能性测试实必须对照系统的需求分析,设计好测试用例逐一进行测试,性能测试利用loadrunner测试系统主要接口的响应时间和并发吞吐量。经过对测试结果的分析表明系统能够比较好的满足客户的实际需求。本文设计实现的客户关系管理系统解决了企业销售部门获取客户需求困难的问题,还成功利用数据挖掘技术将电话销售流程整合进客户关系管理系统中。本文研究的系统经过实际的上线应用,基本实现了企业对于系统的实际需求,能够比较明显降低企业的销售成本,有效提升销售团队的管理能力,并且提高企业的销售效率。
张瑜[4]（2020）在《客户分类在制药行业的应用研究 ——以P制药公司为例》文中研究指明目前伴随着我国市场经济体制的加速以及完善,药品制造企业的经营模式,业务增长,长期转型等问题更是受到外部环境影响,需要接受多重挑战。由于过去行业的野蛮发展,没有做到真正的药品信息支持与学术营销,只是简单的依靠“带金营销”和“人情营销”,将大部分的资源放在了建立和维持人情关系上,偏离了本质的药品营销。行业对处方药的营销也缺乏足够成熟且配套的策略支持,客户价值和客户潜力不能真正挖掘。这种“营销”充满着法律风险和舆论压力。如何不再依靠带金营销模式,开拓出更有效更合规的方式来维护原有客户群体、拓展新客源,深入业务开发程度,并受到客户真正的专业认可,已成为近来制药行业首要面对的关键。因此,制药企业比以前更意识到了客户对于企业及行业发展的重要性。万事开头难,精准有效地对客户进行细分是客户关系管理成功实施不可缺少的一步,更是成功实施的前提和根本。本文从客户行为细分理论,客户价值细分理论出发,结合客户统计基本属性,通过制药行业的特性,建立多维的制药行业指标评价体系以及客户细分模型。在验证中,通过数据挖掘中的聚类技术相关比较,找到适合制药行业客户分类技术方法,得到细分客户群,并根据客户细分的结果对提取每类客户不同的特点,找到每类客户不同的营销策略。本论文针对制药行业的客户特点,对客户细分和聚类分析理论做了初步的说明。并通过这些理论,结合实际行业经验,建立制药行业客户细分指标体系。该指标体系包括3个A指标,5个B级指标,17个C级指标,并根据P制药公司的客户数据,对数据进行预处理,消除数据信息的噪音和多余信息,最后通过K均值,两步聚类和SOM聚类分析对聚类模型进行比较,得到了适合制药行业客户细分的聚类分析方法,区分出每一类客户的不同特点,制定相关市场策略。希望本次相关课题研究,抛砖引玉,引发国内制药企业的深入思考。也给行业中的相关企业带来一定的实践指导意义,真正的进行药品营销,也拉进与国外行业巨头的差距。
王婷[5]（2020）在《基于数据挖掘技术的广告客户管理系统设计与实现》文中进行了进一步梳理近年来,广告公司在产品质量竞争的基础上,更注重于客户市场的竞争,更加注重如何吸引客户、留住客户、挖掘客户,为客户提供良好的服务,以获得客户的认可,并与客户建立长期的合作关系。在广告公司客户管理中利用数据挖掘和软件工程技术实现高效的客户管理和客户服务,延长客户与企业的联络周期,提升客户对公司的认可度和满意度成为当前广告公司管理和发展面临的主要问题。数据挖掘技术的应用为使用数据挖掘技术的公司客户管理提供了新的技术支持。从广告公司客户数据中提取出有价值的潜在的客户信息,为客户市场的拓展和竞争力提升提供有力的技术支撑。基于此,本文研究了基于数据挖掘技术的广告公司客户管理系统的设计与开发。本文设计的广告的公司客户管理系统以数据挖掘技术为基础并基于互联网技术设计开发,分析了广告公司客户管理系统的应用需求,确定客户管理系统的功能模块,分析了客户管理系统各功能模块的业务流程,分析了系统的用户权限设置,阐述了客户管理系统的功能用例。同时,论文分析了客户管理系统的功能结构设计和网络结构设计,对客户管理系统各功能模块进行了详细设计分析,阐述分析了数据挖掘技术和数据库表格设计,并采用ASP.NET设计实现了客户管理系统。基于数据挖掘技术的广告公司客户管理系统实现了客户信息、客户业务、客户服务、客户挖掘、客户流失、工作辅助的管理等功能,实现了广告公司的客户分类管理和服务沟通管理平台,提升了客户管理品质,为公司发展提供决策辅助支持。基于数据挖掘技术的广告公司客户管理系统设计与开发,能从已有的客户数据信息中,通过数据挖掘技术,可以提取,处理,分析和加工客户数据,为公司发展提供决策支持。
徐小曼[6]（2020）在《中德安联互联网保险营销对策研究》文中研究表明对任何公司而言,客户都是尤为重要的战略资源之一,而凭借现代信息技术对此展开集中化管理正是客户关系管理的核心所在。客户关系管理系统是以数据挖掘为基础的,即保险公司运用数据挖掘技术对客户信息展开深入剖析与发掘,以对客户进行更为精准的细分。这一技术能够将客户消费的模式与走势很好地呈现出来,同时能够预估客户可以为保险创造的利润,其有利于提升保险公司决策的准确性。因此,如何将数据挖掘技术更好地运用在客户分类工作中始终都是研究热点。本文基于对相关文献的研究与整合,对客户关系管理的概念与内涵、核心理念以及其对保险公司的作用展开了全面阐述;接着对数据挖掘的概念及其过程加以阐述,明确数据挖掘技术与客户关系管理理念对于保险公司客户关系管理的重要性;在此基础上,将数据挖掘技术引入保险公司的客户关系管理之中,利用RFM模型进行保险公司客户关系管理的客户分级、价值分析,对A保险公司的客户关系管理现状进行分析,发现目前保险公司不同类型的客户之间存在着较为明显的购买需求,对于不同类型的保险产品之间的接受程度、购买欲望不同。而这些问题都会直接影响到客户对于保险购买的满意度。此外,公司的客户管理和服务水平、产品的质量和收益等都会直接影响到不同客户对于保险产品的选择。然而,目前A保险公司的问题就在于没有建立起良好的给予数据挖掘的客户关系管理系统,对于不同客户的类别和价值区分模糊,无法根据其需求精准的设计产品,提供服务,最终导致其竞争优势的降低。基于此,本文从以客户需求为主出发设计具备符合客户需求的、能够区分出高价值客户、包容机构客户等优势的客户关系管理系统。从操作层面出发,提出需要进一步改进和优化核心业务,提升本土产品的研发能力,重视品牌效应和公关效益。从分析层面出发,不断深入市场挖掘客户需求,进行良好的分析与调研。通过上述优化路径和方法来真正建立起一套符合要求,具备优势的客户关系管理系统,最终明确不同类型和价值客户的具体优化管理策略,帮助保险企业在创新客户关系管理系统,提升客户满意度的过程中不断补强短板,创新发展。
孙胜楠[7]（2020）在《基于K-MEANS聚类、关联模型的金融流失客户挖掘模型研究》文中研究说明随着经济全球化与网络大数据时代的到来,金融银行正在经历转型升级的时期,面对金融国际化、网络金融等一系列挑战,出现了产品服务单一、客户忠诚度下降、客户流失的情况。而数据挖掘作为一门热门技术不断被社会所认知。通过数据挖掘工具,能够实现对经营业务信息数据的分析和挖掘。利用数据挖掘工具,对当前银行已有的庞大的数据资源进行挖掘,为企业提供数据化运营的支撑。利用数字化运营,促进金融银行向精细化管理发展,保持其在大数据时代市场的核心竞争力,以海量数据存储与数据挖掘支撑金融银行的运营战略,能够有效的推动金融银行的管理革命与技术革命。数据挖掘作为一项重要的技术手段,如何与客户关系管理相结合,利用信息技术手段,对金融银行的精准营销提供理论模型与实际案例,成为一项深层次的课题。本文主要以研究数据挖掘在金融银行的客户管理中的流失客户方向为切入点,探索数据挖掘在金融银行中的应用。结合金融银行客户管理中的特点,利用K-MEANS聚类与关联规则对流失客户做挖掘与预测,对流失客户进行画像描述,通过对预测流失客户的营销,在后期对整个研究结果进行评估、反馈。本文重点将描述数据挖掘在预测客户流失场景下的全生命周期流程,应用真实的商业银行的数据仓库中的数据库案例,利用R语言工具建模,关注K-MEANS聚类与关联规则在实例下的流失客户建模成果表现,特别是在应用于客户管理营销下的反馈与应用效果评估,以此通过该解决方案构建数据挖掘与客户管理营销活动的营销管理体系,供业内参考。
曹自然[8]（2019）在《基于B/S结构的培训公司客户关系管理系统的设计与实现》文中认为客户资源,是企业的重要信息,企业的运营策略、市场活动都围绕着客户进行合理规划,培训行业更是以客户为根本。随着培训行业市场竞争的日益激烈,客户获取信息的渠道更加分散,如何最有效的投资市场计划,如何更快的找到准成交客户,如何提高客户转化率,是目前培训企业亟待解决的问题。本文通过对培训行业CRM发展的状况进行分析,结合千佰景的实际工程需求,设计实现面向千佰景的客户关系管理系统（TCRM）,该系统划分为客户模块、商机模块、客户分类、合同模块、销售预测等五个模块。TCRM通过建立业务的数据库及面向业务主题的数据仓库,采用决策树和神经网络学习的技术,为预销售应用提供支撑。本文重点论述两个采用数据挖掘技术的主要模块:销售预测模块通过数据的分析和学习,科学的预测未来销售的数量;客户分类模块通过决策树完成成交率较高的代理商推荐。论文的主要工作包括:（1）分析千佰景公司的的实际需求,研究客户分类和销售预测的数据支持模块,分析客户分类和销售预测需要的技术;（2）对客户管理系统的总体需求进行分析,并在需求分析的基础上设计有商业智能的客户关系管理系统,采用分类法实现客户智能分类,采用神经网络算法实现销售数量的预测;（3）设计和实现能够进行客户分类和销售预测的客户关系管理系统,该系统实现了对潜客按照成交率进行分类,提前预测销售量,解决了销售人员的经验依赖问题和市场投入的占比问题,提高了工作效率,加快客户转化的速度,提升销售转化率。通过该系统的实施,设计和实现企业实现了销售管理的前置,加深了对客户的认知,对后期销售的成交做到了预测,能够实施针对性的销售策略,不仅提高了工作效率,降低了人员成本,更能对财务的市场投入做出科学的预判。
乔雅[9]（2019）在《基于数据挖掘的某航空公司CRM系统的设计与实现》文中研究指明随着市场经济的快速发展,带动了航空行业的快速发展,民用航空业作为服务型行业,近年来各个航空公司不断引入信息化系统来提高公司的市场运营效率。某航空公司根据信息化建设的需要,分析了当前大量旅客带来的海量特征数据,期望构建可靠安全的企业数据仓库,对旅客静态、动态数据信息进行抽取、加工,通过数据挖掘方式,准确提取出客户特征画像,实施旅客细分,准确识别重要客户,有效发掘潜在客户,然后给他们提供针对性的服务,从而维护好公司与所有客户良好、稳定的关系,不断增强自身市场竞争力。本文首先分析了某航空公司CRM系统建设的主要背景,探讨了CRM系统发展、市场细分和数据挖掘方面的研究,指出了系统建设具有非常重要的应用价值,对课题组织结构进行概述。然后对数据挖掘的概念、在CRM系统的应用以及相关算法进行概述,指明了系统开发使用的Spring mvc、Vue.js、SOA体系结构、webservice等技术,介绍了技术特点与工作原理。然后文章概述了CRM系统的概念、发展阶段、类型、功能等内容,采用功能用例图描述了系统业务功能和用户角色,分析了系统业务流程和数据流程,并指出了系统非功能性需求。文章指出了系统设计思路,整体设计了总体架构、技术架构等架构,指出了CRM系统多层次应用和开发使用到的核心技术。然后设计了系统功能结构和网络部署情况,明确了系统功能构成和硬件构成,并从E-R概念模型和数据库表结构物理模型两个方面进行了数据库设计,同时设计了数据挖掘模型。文章重点详细设计和实现了系统登录、客户管理、订票管理、航班管理、统计分析、系统管理等功能模块,通过程序流程图、时序图等UML建模图形方式描述了系统功能,并编码实现了核心功能。文章通过决策树算法实现了客户分类,包括数据处理、构造决策树和提取分类规则等核心环节。文章最后介绍了系统的数据完整性、功能、性能等方面的测试过程,确认系统可以发布上线。本课题的研究给某航空公司客户管理和服务带来了重要帮助,通过对本系统的构建,构建基于数据挖掘的精准营销体系模型,能够很好地定位旅客属性,为市场精准营销提供了数据支持;而且提高了航空公司客户服务质量,降低了市场营销成本,增加了公司市场份额和经济效益。
张晓敏[10]（2019）在《基于数据挖掘的电网客户关系管理系统的设计与实现》文中研究指明当下,新一轮电力体制改革正如火如荼的进行着。研究和发展电网客户关系管理系统,是我国电力企业由生产型企业转为经营型企业的关键环节。然而,目前尚没有一个基于数据挖掘的电网客户关系管理系统来实现对大规模客户分类和信用等级评估。电网企业的服务模式呈现单一化、无差别化、无针对性等缺陷。因此,本文基于数据挖掘技术,采用软件工程理论,对电网客户关系管理系统所涉及的关键技术问题进行了深入的研究,开发了一套适合电网客户关系管理的系统。该系统为电网企业更好的服务电力客户、服务社会生产提供了有效的技术支撑。主要取得了以下几方面研究成果。首先,从需求分析出发,在系统功能需求分析阶段,为电网客户关系管理系统设计了客户管理、客户维系、投诉管理、查询统计以及系统管理等功能。在系统非功能需求分析阶段,分别从实用性、可操作性、安全性三个方面进行了系统性能分析。在需求确定后,完成了概要设计、算法设计、功能模块设计和详细设计。在课题研究过程中,通过优化频繁项集访问次数对传统的Apriori算法进行了改进,改进后的Apriori算法只需要进行一次扫描就可以实现对客户进行分类和信用等级评估。同时,在系统功能设计环节,还使用了UML技术设计了系统分析方案和设计方案。通过数据挖掘技术,挖掘客户数据中的规则,实现客户分类,针对不同类别的用电客户可以采取不同的维系措施。使用第三方网关技术解决了短信维系功能,通过Mail组件实现了邮件维系功能,最终实现了向客户定向发送停电公告等信息,提升客户满足度和客户维系效率。在前期设计完成的基础上,集成开发了具有分类辨别能力的电网客户关系管理系统,并针对该系统进行了优化。最后对系统进行了功能测试和性能测试,结果表明:针对不同信用等级的客户可设置不同的信用额度,根据客户分类与信用等级评估对客户可采取不同的催缴方案,提供差异化服务,从而提升客户服务水平,使客户关系管理系统达到了部署要求。
二、利用数据挖掘管理客户关系（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、利用数据挖掘管理客户关系（论文提纲范文）
（1）信用卡中心客户关系管理系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外历史与现状 |
| 1.2.1 基础概念与国际发展历史 |
| 1.2.2 国内研究与发展现状 |
| 1.3 客户关系管理系统解决的问题及实现目标 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第二章 客户关系管理系统技术理论概述 |
| 2.1 客户关系管理系统分类 |
| 2.2 客户关系管理系统技术概述 |
| 2.2.1 数据架构 |
| 2.2.2 数据挖掘分析介绍 |
| 2.2.3 开发技术介绍 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 客户关系管理系统需求分析 |
| 3.1 系统建设目标 |
| 3.2 用户需求与建模 |
| 3.2.1 客户信息管理模块 |
| 3.2.2 客户用卡管理模块 |
| 3.2.3 客户业务管理模块 |
| 3.2.4 信息发布管理模块 |
| 3.2.5 系统设置管理模块 |
| 3.3 系统非功能性需求 |
| 3.3.1 软硬件需求 |
| 3.3.2 数据安全及保密需求 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 客户关系管理系统的设计 |
| 4.1 系统设计目标 |
| 4.2 系统体系结构 |
| 4.3 系统体系结构设计 |
| 4.3.1 基础数据层设计 |
| 4.3.2 业务逻辑层设计 |
| 4.3.3 可视交互层设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 客户关系管理系统的实现 |
| 5.1 系统硬件及软件平台 |
| 5.2 基础数据层实现 |
| 5.2.1 Sqoop数据采集与导入 |
| 5.2.2 各系统采集与导入 |
| 5.2.3 数据预处理及重点函数 |
| 5.3 业务逻辑层实现 |
| 5.3.1 客户等级实现 |
| 5.3.2 宽限功能实现 |
| 5.3.3 客户预期分期实现 |
| 5.4 可视交互层实现 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 系统测试与展示 |
| 6.1 测试方案 |
| 6.2 测试计划 |
| 6.3 系统测试结果 |
| 6.4 系统效果展示 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 不足分析 |
| 7.3 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（2）面向决策支持的变尺度聚类分析技术（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 研究框架与研究内容 |
| 1.4 创新点 |
| 2 理论基础和文献综述 |
| 2.1 数据驱动的决策分析 |
| 2.1.1 决策与决策过程 |
| 2.1.2 决策的层次特征与主观特征 |
| 2.1.3 数据驱动的决策分析方法 |
| 2.2 数据挖掘技术应用过程 |
| 2.2.1 数据挖掘技术应用过程中存在的问题 |
| 2.2.2 面向数据挖掘应用过程自动化的思维流程建模技术 |
| 2.2.3 启发式智能数据分析方法 |
| 2.3 粒度及尺度效应 |
| 2.3.1 数据分析领域中的粒度 |
| 2.3.2 粒计算理论中的信息系统模型 |
| 2.3.3 尺度效应 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 尺度变换机制及变尺度聚类分析方法 |
| 3.1 多尺度数据模型 |
| 3.1.1 尺度基本概念及对象实例化 |
| 3.1.2 概念空间模型 |
| 3.1.3 多尺度数据模型及其构建过程 |
| 3.2 尺度变换策略 |
| 3.2.1 尺度变换及尺度变换率 |
| 3.2.2 激进尺度变换策略 |
| 3.2.3 保守尺度变换策略 |
| 3.3 尺度变换机制 |
| 3.3.1 尺度变换效果评价 |
| 3.3.2 尺度变换原则 |
| 3.3.3 尺度变换机制及其实施过程 |
| 3.4 变尺度聚类分析方法 |
| 3.4.1 变尺度聚类分析基本思想 |
| 3.4.2 变尺度聚类分析方法步骤 |
| 3.4.3 变尺度聚类分析过程示例 |
| 3.5 变尺度聚类分析方法有效性及参数敏感性分析 |
| 3.5.1 实验目的及数据准备 |
| 3.5.2 变尺度聚类分析方法有效性分析 |
| 3.5.3 变尺度聚类分析方法参数敏感性分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 具有多重复值分类变量数据的变尺度聚类分析技术 |
| 4.1 具有多重复值分类变量数据的决策分析问题 |
| 4.1.1 城市马拉松赛事个性化服务研究背景及问题 |
| 4.1.2 城市马拉松赛事参赛选手的数据特征 |
| 4.1.3 具有多重复值分类变量数据的尺度变换机制研究问题 |
| 4.2 具有多重复值分类变量数据的变尺度聚类分析算法 |
| 4.2.1 分类变量数据变尺度聚类分析的概念准备 |
| 4.2.2 分类变量数据变尺度聚类分析的基本思想 |
| 4.2.3 分类变量数据变尺度聚类分析的算法步骤 |
| 4.3 基于分类变量数据变尺度聚类的案例推荐方法 |
| 4.3.1 基于分类变量数据变尺度聚类的案例推荐概念准备 |
| 4.3.2 基于分类变量数据变尺度聚类的案例推荐基本思想 |
| 4.3.3 基于分类变量数据变尺度聚类的案例推荐方法步骤 |
| 4.4 城市马拉松赛事参赛选手差异化管理应用 |
| 4.4.1 基于分类变量数据变尺度聚类的参赛选手特征发现 |
| 4.4.2 城市马拉松赛事选手数据采集及预处理 |
| 4.4.3 实验结果及讨论分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 具有分类变量数据及二值变量数据的变尺度聚类分析技术 |
| 5.1 具有分类变量数据及二值变量数据的决策分析问题 |
| 5.1.1 社交网络营销研究背景及问题 |
| 5.1.2 社交网络客户的数据特征 |
| 5.1.3 二值变量数据的尺度变换机制研究问题 |
| 5.2 具有二值变量数据的变尺度聚类分析算法 |
| 5.2.1 二值变量数据变尺度聚类分析的概念准备 |
| 5.2.2 二值变量数据变尺度聚类分析的基本思想 |
| 5.2.3 二值变量数据变尺度聚类分析的算法步骤 |
| 5.3 具有分类变量及二值变量混合数据的变尺度聚类分析算法 |
| 5.3.1 混合数据变尺度聚类分析的概念准备 |
| 5.3.2 混合数据变尺度聚类分析的基本思想 |
| 5.3.3 混合数据变尺度聚类分析的算法步骤 |
| 5.4 社交网络客户差异化管理应用 |
| 5.4.1 基于混合数据变尺度聚类的客户特征发现 |
| 5.4.2 社交网络客户数据采集及预处理 |
| 5.4.3 实验结果及讨论分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 考虑业务时效性的数值变量数据变尺度聚类分析技术 |
| 6.1 考虑业务时效性的数值变量数据决策分析问题 |
| 6.1.1 航天型号物资动态库存管理研究背景及问题 |
| 6.1.2 航天型号物资的数据特征 |
| 6.1.3 数值变量数据的尺度变换机制研究问题 |
| 6.2 考虑业务时效性的数值变量数据变尺度聚类分析算法 |
| 6.2.1 数值变量数据变尺度聚类分析的概念准备 |
| 6.2.2 数值变量数据变尺度聚类分析的基本思想 |
| 6.2.3 数值变量数据变尺度聚类分析的算法步骤 |
| 6.3 航天型号物资差异化管理应用 |
| 6.3.1 航天型号物资库存动态分类管理思想 |
| 6.3.2 航天型号物资库存动态分类调整方法 |
| 6.3.3 航天型号物资数据采集及预处理 |
| 6.3.4 实验结果及讨论分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及在学研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（3）基于数据挖掘的客户关系管理系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 论文研究的内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 系统相关技术 |
| 2.1 Nignx反向代理 |
| 2.2 RabbitMQ消息中间件 |
| 2.3 数据挖掘技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 系统需求分析 |
| 3.1 系统整体需求分析概述 |
| 3.2 系统具体功能需求分析 |
| 3.2.1 客户管理 |
| 3.2.2 用户管理 |
| 3.2.3 销售机会管理 |
| 3.2.4 任务管理 |
| 3.2.5 订单管理 |
| 3.2.6 合同管理 |
| 3.3 系统非功能性需求 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 系统设计与实现 |
| 4.1 系统架构设计 |
| 4.2 系统模块设计与实现 |
| 4.2.2 客户管理模块 |
| 4.2.3 用户管理模块 |
| 4.2.4 销售机会管理模块 |
| 4.2.5 任务管理模块 |
| 4.2.6 订单管理模块 |
| 4.2.7 合同管理模块 |
| 4.3 销售机会模块数据挖掘算法实现 |
| 4.3.1 数据挖掘算法选择 |
| 4.3.2 数据挖掘模型建立 |
| 4.3.3 数据挖掘模型评估 |
| 4.4 数据库设计 |
| 4.4.1 数据库概念结构设计 |
| 4.4.2 数据库逻辑结构设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 系统测试分析 |
| 5.1 测试方法及测试目标 |
| 5.2 测试环境 |
| 5.3 系统功能测试 |
| 5.3.1 客户管理模块测试 |
| 5.3.2 用户管理模块测试 |
| 5.3.3 销售机会管理模块测试 |
| 5.3.4 任务管理模块测试 |
| 5.3.5 订单管理模块测试 |
| 5.3.6 合同管理模块测试 |
| 5.4 系统非功能性测试 |
| 5.5 测试结果分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 结束语 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 论文后续工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（4）客户分类在制药行业的应用研究 ——以P制药公司为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 引言 |
| 第一节 研究背景和意义 |
| 一、研究背景 |
| 二、研究意义 |
| 第二节 国内外研究现状 |
| 一、客户细分指标的国内外研究 |
| 二、客户细分方法的国内外研究 |
| 第三节 研究内容及方法 |
| 一、研究内容 |
| 二、研究方法 |
| 第四节 本文可能的创新点 |
| 一、研究角度的创新 |
| 二、指标体系的创新 |
| 三、研究技术的创新 |
| 第二章 理论综述 |
| 第一节 客户分类 |
| 一、客户分类概念 |
| 二、客户分类依据 |
| 三、客户分类方法及其局限性 |
| 四、国内制药企业客户分类指标 |
| 第二节 聚类技术在客户细分的应用 |
| 一、数据挖掘概念 |
| 二、跨行业数据挖掘标准流程 |
| 三、基于数据挖掘的客户细分技术 |
| 四、聚类分析概念 |
| 五、K均值算法 |
| 六、Two-step算法 |
| 七、SOM算法 |
| 八、算法比较 |
| 九、客户分类效果评价 |
| 第三章 制药行业客户细分模型构建 |
| 第一节 制药公司客户特征分析 |
| 一、指标体系构建原则 |
| 二、构建指标体系的步骤 |
| 三、制药企业客户细分指标分析 |
| 第二节 制药行业客户细分模型设计 |
| 一、数据预处理 |
| 二、PCA介绍 |
| 三、制药行业客户细分模型 |
| 第三节 本章小结 |
| 第四章 制药公司客户分类模型实证 |
| 第一节 P制药公司现状 |
| 一、P制药公司介绍 |
| 二、P制药公司战略发展方向 |
| 三、P制药公司发展面临的问题 |
| 四、P制药公司的线上电子平台介绍 |
| 第二节 数据预处理 |
| 一、数据信息 |
| 二、数据清洗 |
| 三、数据规约 |
| 第三节 客户细分结果 |
| 一、基于K均值的客户细分结果 |
| 二、基于二阶段聚类的客户细分结果 |
| 三、基于SOM的客户细分结果 |
| 四、三种分类方法的分类效果比较 |
| 第五章 基于客户细分的结果与策略方向 |
| 第一节 聚类客户细分结果分析 |
| 第二节 客户策略方向 |
| 一、第一类客户 |
| 二、第二类客户 |
| 三、第三类客户 |
| 四、第四类客户 |
| 五、第五类客户 |
| 第三节 客户具体市场计划及业绩变化 |
| 一、P制药公司客户策略及具体计划 |
| 二、P制药公司业绩变化 |
| 第六章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）基于数据挖掘技术的广告客户管理系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景与意义 |
| 1.2 研究现状分析 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 研究的主要内容 |
| 1.4 论文的章节安排 |
| 第二章 相关技术分析 |
| 2.1 系统开发语言ASP.NET |
| 2.2 系统B/S体系结构 |
| 2.3 数据库管理技术 |
| 2.4 数据挖掘技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 数据挖掘技术在客户管理系统中的应用 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 数据挖掘技术应用 |
| 3.2.1 建立分析模型 |
| 3.2.2 数据清洗 |
| 3.2.3 决策树分析算法 |
| 3.2.4 客户分类方法 |
| 3.3 数据挖掘技术的应用 |
| 3.3.1 客户挖掘实现步骤 |
| 3.3.2 客户流失分析步骤 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 客户管理系统需求分析 |
| 4.1 现状分析 |
| 4.2 客户管理系统功能需求和用例分析 |
| 4.2.1 客户信息管理功能需求和用例分析 |
| 4.2.2 客户业务管理功能需求和用例分析 |
| 4.2.3 客户服务管理功能需求和用例分析 |
| 4.2.4 数据挖掘功能需求和用例分析 |
| 4.2.5 客户流失管理功能需求和用例分析 |
| 4.2.6 辅助管理功能需求和用例分析 |
| 4.3 客户管理系统性能需求分析 |
| 4.4 业务流程分析 |
| 4.4.1 客户信息管理业务流程 |
| 4.4.2 客户业务管理业务流程 |
| 4.4.3 客户服务管理业务流程 |
| 4.4.4 客户挖掘管理业务流程 |
| 4.4.5 客户流失管理业务流程 |
| 4.4.6 辅助管理业务流程 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 客户管理系统设计 |
| 5.1 客户管理系统设计目标 |
| 5.2 系统总体结构设计 |
| 5.3 客户管理系统详细设计 |
| 5.3.1 系统类图设计 |
| 5.3.2 客户管理系统时序图设计 |
| 5.4 系统数据库设计 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 客户管理系统实现 |
| 6.1 系统登录功能实现 |
| 6.2 客户信息管理功能实现 |
| 6.3 客户业务管理功能实现 |
| 6.4 客户服务管理功能实现 |
| 6.5 客户挖掘管理功能实现 |
| 6.6 客户流失管理功能实现 |
| 6.7 辅助管理功能实现 |
| 6.8 本章小结 |
| 第七章 系统测试分析 |
| 7.1 客户管理系统功能测试 |
| 7.2 本章小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 总结 |
| 8.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（6）中德安联互联网保险营销对策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究方法和路径 |
| 1.2.1 研究方法 |
| 1.2.2 研究路径图 |
| 1.3 本文研究内容及创新之处 |
| 第2章 文献综述与理论基础 |
| 2.1 国内外文献综述 |
| 2.1.1 客户关系管理研究及应用现状 |
| 2.1.2 客户满意度 |
| 2.1.3 数据挖掘技术研究现状 |
| 2.2 客户关系管理的基本概念 |
| 2.2.1 客户关系管理的定义 |
| 2.2.2 客户关系管理的理念 |
| 2.2.3 客户关系管理的流程 |
| 2.3 保险公司客户关系管理的发展历程 |
| 2.3.1 保险公司客户关系管理的兴起 |
| 2.3.2 保险公司应用客户关系管理的必要性 |
| 2.4 数据挖掘的相关理论 |
| 2.4.1 数据挖掘的定义 |
| 2.4.2 数据挖掘的任务 |
| 2.4.3 数据挖掘的流程 |
| 第3章 数据挖掘技术在保险公司CRM中的作用 |
| 3.1 客户分类 |
| 3.2 客户利润回报分析和预测 |
| 3.3 客户信用分析 |
| 3.4 客户偏好分析 |
| 第4章 基于数据挖掘的A企业保险业务的客户分析 |
| 4.1 A公司保险业务客户信息的识别 |
| 4.1.1 客户学历识别 |
| 4.1.2 基于客户职业构成的客户价值识别 |
| 4.1.3 基于成本贡献率的客户识别 |
| 4.2 A保险公司保险业务客户分级 |
| 4.2.1 基于RFM的保险业务客户分级 |
| 4.2.2 客户价值分析 |
| 4.2.3 基于聚类的保险业务客户分级 |
| 4.3 A保险公司保险业务的需求分析 |
| 4.3.1 根据客户特征的总体需求分析 |
| 4.3.2 不同学历客户的需求 |
| 4.3.3 不同职业客户的需求 |
| 4.3.4 不同年龄客户的需求 |
| 4.3.5 RFM核心价值数据提取重要特征进行购买偏好分析 |
| 第5章 A公司客户关系管理优化 |
| 5.1 客户需求层面的客户关系管理优化设计的方案 |
| 5.1.1 以客户需求为中心 |
| 5.1.2 区分高价值客户 |
| 5.1.3 重视机构客户服务 |
| 5.1.4 加强售后服务管理 |
| 5.2 操作层面的客户关系管理方案 |
| 5.2.1 进一步改进和优化核心业务 |
| 5.2.2 提高本土产品研发能力日常服务 |
| 5.2.3 实施客户公关管理策略 |
| 5.2.4 推行品牌推广宣传策略 |
| 5.3 分析层面的客户关系管理优化设计的方案 |
| 5.3.1 需要深入到市场内部明确客户需求 |
| 5.3.2 不断创新市场调研方式 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 论文的不足之处 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）基于K-MEANS聚类、关联模型的金融流失客户挖掘模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1. 绪论 |
| 1.1. 研究背景与问题提出 |
| 1.2. 本文的研究目的 |
| 1.3. 本文的研究意义 |
| 1.4. 研究方法与路径 |
| 1.4.1. 研究方法 |
| 1.4.2. 研究路径图 |
| 1.5. 研究内容与创新 |
| 1.5.1. 本文的研究内容 |
| 1.5.2. 本文的创新点 |
| 2. 相关理论与方法 |
| 2.1. 客户关系管理 |
| 2.1.1. 客户关系管理的定义 |
| 2.1.2. 客户关系管理的实现 |
| 2.1.3. 客户关系管理系统的主体架构 |
| 2.2. 数据挖掘 |
| 2.2.1. 数据挖掘的定义 |
| 2.2.2. 数据挖掘的流程 |
| 2.2.3. 数据挖掘的应用 |
| 2.3. 数据挖掘工具-R语言 |
| 2.3.1. R语言的概念与R工具特点 |
| 2.3.2. R工具的功能 |
| 2.4. 数据挖掘模型-K-MEANS聚类 |
| 2.4.1. K-MEANS聚类的定义 |
| 2.4.2. K-MEANS工作流程与开发流程 |
| 2.4.3. K-MEANS优缺点 |
| 2.5. 数据挖掘模型-关联规则 |
| 2.5.1. 关联规则的定义 |
| 2.5.2. 关联规则的算法 |
| 2.5.3. Apriori先验算法 |
| 3. 金融客户流失分析 |
| 3.1. 客户流失问题现状 |
| 3.2. 客户流失的类型 |
| 3.3. 客户流失的主要因素 |
| 4. 数据挖掘流失客户 |
| 4.1. 采集业务数据样本 |
| 4.1.1. 数据描述 |
| 4.1.2. 数据抽取规则 |
| 4.1.3. 数据抽取操作 |
| 4.2. 数据清洗 |
| 4.2.1. 数据清洗的意义与目标 |
| 4.2.2. 数据清洗操作 |
| 4.3. 数据建模 |
| 4.3.1. 基于K-means的数据建模 |
| 4.3.2. 基于关联规则的数据建模 |
| 4.4. 建模结果 |
| 4.5. 预测评估 |
| 4.5.1. 从流失客户数量上评估 |
| 4.5.2. 从余额规模变化上评估 |
| 4.5.3. 评估小结 |
| 5. 客户画像分析与营销策略 |
| 5.1. 客户整体画像 |
| 5.2. 易流失客户营销策略 |
| 5.2.1. 客户活动拓展方案 |
| 5.2.2. 客户体验营销方案 |
| 5.2.3. 制定流失预警模型的技术方案 |
| 5.2.4. 其他类型的客户营销方案 |
| 6. 结论与展望 |
| 6.1. 结论 |
| 6.2. 研究展望 |
| 参考文献 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 |
| 致谢 |
（8）基于B/S结构的培训公司客户关系管理系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究状况 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 论文主要内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 相关技术 |
| 2.1 分类法 |
| 2.2 决策树算法 |
| 2.3 神经网络算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 T_CRM系统的需求分析 |
| 3.1 T_CRM功能需求分析 |
| 3.1.1 客户管理模块需求 |
| 3.1.2 商机管理模块需求 |
| 3.1.3 合同管理模块需求 |
| 3.1.4 客户分类模块需求 |
| 3.1.5 销售预测模块需求 |
| 3.2 系统非功能需求分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 T_CRM系统的设计 |
| 4.1 系统功能结构 |
| 4.2 数据库设计 |
| 4.3 数据结构设计 |
| 4.4 系统网络结构设计 |
| 4.5 客户管理模块设计 |
| 4.6 商机管理模块设计 |
| 4.7 合同管理模块设计 |
| 4.8 客户分类模块设计 |
| 4.9 销售预测模块设计 |
| 4.10 本章小结 |
| 第五章 T_CRM系统的实现 |
| 5.1 客户管理模块实现 |
| 5.2 商机管理模块实现 |
| 5.3 合同管理模块实现 |
| 5.4 客户分类模块实现 |
| 5.4.1 数据约简处理 |
| 5.4.2 数据挖掘 |
| 5.5 销售预测模块实现 |
| 5.5.1 销售预测原理 |
| 5.5.2 生成BP网络 |
| 5.5.3 初始化权重 |
| 5.5.4 BP网络学习 |
| 5.5.5 BP神经网络代码实现 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 T_CRM系统的测试 |
| 6.1 功能测试 |
| 6.1.1 客户管理模块测试 |
| 6.1.2 商机管理模块测试和应用 |
| 6.1.3 合同管理模块测试和应用 |
| 6.1.4 客户分类模块测试和应用 |
| 6.1.5 销售预测模块测试和应用 |
| 6.2 非功能测试 |
| 6.2.1 非功能测试环境 |
| 6.2.2 测试方案 |
| 6.2.3 部分测试结果 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 总结和展望 |
| 7.1 论文总结 |
| 7.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（9）基于数据挖掘的某航空公司CRM系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 课题研究现状 |
| 1.3 课题研究目的与意义 |
| 1.4 论文的工作与组织结构 |
| 第二章 数据挖掘与开发技术分析 |
| 2.1 数据挖掘概述 |
| 2.1.1 数据挖掘的概念 |
| 2.1.2 关联规则 |
| 2.1.3 决策树算法 |
| 2.2 开发技术概述 |
| 2.2.1 Spring MVC框架 |
| 2.2.2 Vue.js技术 |
| 2.2.3 SOA体系结构 |
| 2.2.4 webservice技术 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 系统需求分析 |
| 3.1 CRM系统概述 |
| 3.1.1 CRM系统的概念 |
| 3.1.2 CRM系统的类型 |
| 3.1.3 CRM系统的功能 |
| 3.2 CRM系统实施的基本步骤 |
| 3.3 系统功能用例分析 |
| 3.4 系统业务流程分析 |
| 3.5 系统数据流程分析 |
| 3.6 非功能需求分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 系统总体设计 |
| 4.1 系统设计思路 |
| 4.2 系统总体架构设计 |
| 4.3 系统技术架构设计 |
| 4.4 系统功能结构设计 |
| 4.5 系统网络拓扑设计 |
| 4.6 系统数据库设计 |
| 4.7 数据挖掘模型的设计 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 系统详细设计与实现 |
| 5.1 基于决策树算法的客户分类实现 |
| 5.1.1 数据处理 |
| 5.1.2 构造决策树 |
| 5.1.3 提取分类规则 |
| 5.1.4 客户分类处理结果 |
| 5.2 系统模块详细设计与实现 |
| 5.2.1 系统登录 |
| 5.2.2 客户管理模块 |
| 5.2.3 订票管理模块 |
| 5.2.4 航班管理模块 |
| 5.2.5 统计分析模块 |
| 5.2.6 系统管理模块 |
| 5.3 系统应用效果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 系统测试 |
| 6.1 功能测试 |
| 6.2 数据完整性测试 |
| 6.3 性能测试 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 进一步研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（10）基于数据挖掘的电网客户关系管理系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 内容组织与安排 |
| 第二章 基于数据挖掘的电网客户关系管理系统关键技术的研究 |
| 2.1 数据挖掘技术 |
| 2.2 关联规则算法介绍 |
| 2.2.1 现有关联规则算法介绍 |
| 2.2.2 关联规则概念 |
| 2.2.3 算法选择 |
| 2.3 系统开发技术 |
| 2.3.1 J2EE平台 |
| 2.3.2 MYECLIPSE平台 |
| 2.3.3 数据存储平台 |
| 2.4 APRIORI算法应用研究 |
| 2.4.1 传统APRIORI算法说明 |
| 2.4.2 APRIORI算法的改进 |
| 2.4.3 算法有效性测试 |
| 2.4.4 APRIORI算法的应用 |
| 2.5 JXL插件技术的应用研究 |
| 2.6 MAIL组件和第三方网关技术的研究 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 基于数据挖掘的电网客户关系管理系统需求分析 |
| 3.1 系统功能需求分析 |
| 3.1.1 系统管理 |
| 3.1.2 客户管理 |
| 3.1.3 客户维系 |
| 3.1.4 投诉管理 |
| 3.1.5 查询统计 |
| 3.2 系统非功能需求分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 基于数据挖掘的电网客户关系管理系统系统设计 |
| 4.1 系统设计目标 |
| 4.2 系统概要设计 |
| 4.2.1 技术架构设计 |
| 4.2.2 网络拓扑结构设计 |
| 4.3 功能结构设计 |
| 4.4 模块设计 |
| 4.4.1 系统管理模块 |
| 4.4.2 客户管理 |
| 4.4.3 客户维系 |
| 4.4.4 投诉管理 |
| 4.4.5 查询统计 |
| 4.5 数据库设计 |
| 4.5.1 实体表分析 |
| 4.5.2 数据库表 |
| 4.6 性能目标设计 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 基于数据挖掘的电网客户关系管理系统测试与验证 |
| 5.1 环境要求 |
| 5.2 系统测试 |
| 5.2.1 功能测试 |
| 5.2.2 性能测试 |
| 5.3 系统验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结及展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
四、利用数据挖掘管理客户关系（论文参考文献）
- [1]信用卡中心客户关系管理系统的设计与实现[D]. 张仁玲. 电子科技大学, 2021(01)
- [2]面向决策支持的变尺度聚类分析技术[D]. 王艾. 北京科技大学, 2021(02)
- [3]基于数据挖掘的客户关系管理系统的设计与实现[D]. 刘博文. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [4]客户分类在制药行业的应用研究 ——以P制药公司为例[D]. 张瑜. 上海财经大学, 2020(04)
- [5]基于数据挖掘技术的广告客户管理系统设计与实现[D]. 王婷. 电子科技大学, 2020(01)
- [6]中德安联互联网保险营销对策研究[D]. 徐小曼. 山东师范大学, 2020(09)
- [7]基于K-MEANS聚类、关联模型的金融流失客户挖掘模型研究[D]. 孙胜楠. 郑州大学, 2020(02)
- [8]基于B/S结构的培训公司客户关系管理系统的设计与实现[D]. 曹自然. 东南大学, 2019(01)
- [9]基于数据挖掘的某航空公司CRM系统的设计与实现[D]. 乔雅. 电子科技大学, 2019(04)
- [10]基于数据挖掘的电网客户关系管理系统的设计与实现[D]. 张晓敏. 电子科技大学, 2019(04)
标签：数据挖掘论文; 聚类论文; 客户关系管理系统论文; 大数据论文; 数据挖掘算法论文;