基于信息技术的信用销售管理
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基于信息技术的信用销售管理
论文目录
第1章 绪论
第1-15 页
1.1 信用及信用销售概述
第8-11 页
1.1.1 信用概述论与实际意义
第8-9 页
1.1.2 企业信用关系网
第9-10 页
1.1.3 企业信用销售及信用销售管理
第10-11 页
1.2 国内相关研究综述
第11-13 页
1.2.1 国外信用管理理论综述
第11-13 页
1.2.2 国内信用管理理论综述
第13 页
1.3 本文的选题意义
第13-14 页
1.4 本文研究思路及方法
第14-15 页
第2章 我国企业信用销售风险的现状、原因探讨
第15-21 页
2.1 信用销售风险概述
第15-16 页
2.2 信用销售企业的经营特征
第16-17 页
2.3 信用销售风险分析
第17-21 页
2.3.1 信用销售风险的现状
第17 页
2.3.2 信用销售风险的本质
第17-18 页
2.3.3 信用销售风险的成因
第18-21 页
第3章 信用销售管理的信息系统
第21-30 页
3.1 信用销售管理信息系统的组成
第21-22 页
3.1.1 信息销售管理信息系统的特点
第21-22 页
3.1.2 信息销售管理信息系统的组成
第22 页
3.2 管理信息系统建设重点之一:数据仓库
第22-24 页
3.2.1 数据仓库的定义
第22-23 页
3.2.2 数据仓库的体系结构
第23-24 页
3.3 管理信息系统建设重点之二:客户信息数据
第24-30 页
3.3.1 目前我国企业在客户信息管理工作上的问题
第25-27 页
3.3.2 企业进行科学的客户信息管理的用途
第27 页
3.3.3 客户信息档案的内容
第27-28 页
3.3.4 建立客户档案的方法
第28-30 页
第4章 信息技术—信用销售的使能者
第30-42 页
4.1 数据挖掘概述
第30-31 页
4.1.1 数据挖掘的定义
第30 页
4.1.2 数据挖掘的特点
第30-31 页
4.1.3 数据挖掘分类
第31 页
4.2 数据挖掘的流程
第31-34 页
4.2.1 流程概述
第31-33 页
4.2.2 数据的预处理
第33 页
4.2.3 数据挖掘与模型
第33-34 页
4.3 数据挖掘的主要技术
第34-42 页
4.3.1 神经网络分类模型
第34-38 页
4.3.1.1 神经网络概述
第34-35 页
4.3.1.2 神经网络输入格式
第35-36 页
4.3.1.3 神经网络输出格式
第36 页
4.3.1.4 Sigmoid函数
第36 页
4.3.1.5 感知机模型
第36-37 页
4.3.1.6 神经网络训练
第37-38 页
4.3.1.7 神经网络测试
第38 页
4.3.2 聚类分析模型
第38-42 页
4.3.2.1 聚类分析的概念
第38-39 页
4.3.2.2 客户价值的数据矩阵
第39 页
4.3.2.3 k—means算法描述
第39-40 页
4.3.2.4 k—means算法具体方法
第40-42 页
第5章 信息技术应用的探索
第42-67 页
5.1 某集团公司信用销售管理的现状
第42-44 页
5.1.1 公司简介
第42 页
5.1.2 公司信用与销售管理现状
第42-43 页
5.1.2.1 信用管理信息系统方面
第42 页
5.1.1.2 客户信用管理方面
第42-43 页
5.1.2.3 信用销售管理方面
第43 页
5.1.3 应用信息技术的需求描述
第43-44 页
5.2 基础工作—管理信息系统的建立
第44-46 页
5.2.1 公司管理信息系统的技术结构
第44 页
5.2.2 公司客户信息的管理
第44-46 页
5.2.2.1 客户信息的内容和分类
第44-45 页
5.2.2.2 客户信息的来源
第45 页
5.2.2.3 客户信息的统一管理
第45-46 页
5.3 公司客户信用评价
第46-60 页
5.3.1 影响信用绩效的因素
第46 页
5.3.2 构建神经网络结构
第46-48 页
5.3.3 属性数据处理
第48-50 页
5.3.4 流程处理
第50-60 页
5.4 公司客户价值分析
第60-67 页
5.4.1 客户价值分析的意义
第60-61 页
5.4.2 客户价值的属性
第61-62 页
5.4.3 运用k—means对客户价值进行分析
第62-64 页
5.4.3.1 确定聚类个数—k值
第62 页
5.4.3.2 数据矩阵和数据预处理
第62-64 页
5.4.3.3 k—means算法的流程
第64 页
5.4.4 结果展示和客户价值管理
第64-67 页
结论
第67-69 页
致谢
第69-70 页
参考文献
第70-73 页
攻读硕士学位期间发表论文及科研实践
第73 页
本篇论文共
73
页,
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。
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