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『簡體書』客户智能（21世纪高等学校规划教材·计算机应用）

書城自編碼： 2191825
分類：簡體書→大陸圖書→教材→研究生/本科/专科教材
作者： 赵卫东 主编
國際書號(ISBN)： 9787302317197
出版社： 清华大学出版社
出版日期： 2013-05-01
版次： 1 印次： 1
頁數/字數： 177/294000
書度/開本： 16开 釘裝： 平装

售價：HK$ 62.3

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內容簡介：
客户智能是商务智能技术在客户关系管理的重要应用领域。赵卫东主编的《计算机应用：客户智能》首先从客户生命周期的角度阐明了客户智能的发展和主要功能，然后介绍了多维分析，数据挖掘在银行、烟草、电力、证券等公司销售、营销和服务等业务分析与优化项目中的应用案例。此外，还讨论了客户智能在目前新出现的电子推荐、社区化网络分析等领域的热点应用。为增强实用性，《计算机应用：客户智能》还设计了几个实验，使用目前市场主流的客户智能管理软件IBM
Cognos 10、IBM SPSS Statistics 、IBM SPSS Modeler以及IBM SPSS Text
Analytics for Surveys分析客户的相关数据。
《计算机应用：客户智能》内容新颖，案例丰富，重视应用和操作，适合作为计算机应用、软件工程、信息管理、电子商务和管理科学等专业本科生和研究生客户关系管理、商务智能等课程的教材或参考书，也可作为从事客户关系管理、商务智能等领域的信息化人员的参考资料。
目錄：
第1章 客户智能基础
1.1 客户关系管理的生命周期
1.2 客户关系管理存在的问题
1.3 客户智能的发展
1.4 客户智能的内涵
1.5 客户智能的典型应用
1.5.1 客户智能在电子商务中的应用
1.5.2 客户智能在旅游行业的应用
1.5.3 客户智能在电信行业的应用
1.5.4 客户智能在保险行业的应用
1.5.5 客户智能在医疗行业的应用
参考文献
习题
第2章 销售智能
2.1 OLAP在烟草市场销售分析中的应用
2.1.1 某烟草公司销售分析系统架构
2.1.2 销售分析数据获取和预处理
2.1.3 销售分析数据仓库的数据模型
2.1.4 销售业务多维分析
2.2 销售智能在网络银行业务拓展中的应用
2.2.1 数据预处理
2.2.2 网络银行产品关联分析
2.2.3 网络银行用户聚类分析
2.2.4 网络银行交易时序分析
参考文献
习题
第3章 营销智能
3.1 OLAP在电力营销分析中的应用
3.1.1 电力营销分析的主题
3.1.2 电力营销数据模型
3.1.3 电力营销数据预处理
3.1.4 B市电力营销多维分析
3.2 聚类分析在基金企业客户细分中的应用
3.2.1 聚类分析在基金业客户细分中的应用
3.2.2 基金业客户的分类预测
参考文献
习题
第4章 服务智能
4.1 呼叫中心故障处理流程多维分析
4.2 呼叫中心故障处理流程挖掘
参考文献
习题
第5章 电子推荐系统
5.1 电子推荐系统的价值
5.2 电子推荐系统的组成
5.3 典型的电子推荐方法及其应用
参考文献
习题
第6章 基于社会化媒体的客户管理
6.1 社会化媒体的功能
6.2 IBM Cognos Consumer Insight
6.3 IBM InfoSphere Biglnsights
6.4 IBM Netezza Customer Intelligence
6.5 IBM Customer Experience Suite
参考文献
习题
第7章 基于IBM Cognos 10的销售分析
7.1 使用IBM Cognos 10 Report Studio创建报表
7.2 基于IBM Cognos 10 Analysis Studio的多维分析
7.3 使用IBM Cognos 10 Query Studio创建自助查询
参考文献
习题
第8章 基于IBM SPSS Statistics的客户直销分析
8.1 基于RFM的目标客户分析
8.2 基于聚类的客户分类
8.3 基于客户响应的客户概要文件生成
8.4 基于邮政编码响应率分析的客户选择
8.5 基于购买倾向分析的客户选择
8.6 基于控制包装检验的市场营销效果优化
参考文献
习题
第9章 基于Logistic回归分析的银行信贷风险预测
9.1 Logistic回归分析基础
9.2 银行信贷风险分析
参考文献
习题
第10章 基于IBM SPSS Text Analytics for Surveys的客户评价分析
参考文献
习题
第11章 基于IBM SPSS Modeler 14.2的客户数据挖掘
11.1 聚类分析
11.1.1 K—Means聚类
11.1.2 两步聚类
11.1.3 Kohonen聚类
11.2 神经网络
11.2.1 神经网络模型的生成
11.2.2 神经网络模型的评估
11.3 关联分析和分类
11.3.1 关联分析
11.3.2 建立决策树
参考文献
习题

 

 

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