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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

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