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数据挖掘与网站运营管理 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-9页 | | Abstract | 第9-11页 | | 1. 绪论 | 第11-23页 | | ·研究背景与意义 | 第11-13页 | | ·研究背景 | 第11-12页 | | ·研究目的与创新 | 第12-13页 | | ·数据挖掘 | 第13-16页 | | ·数据挖掘的任务 | 第13-15页 | | ·数据挖掘基本步骤 | 第15-16页 | | ·数据挖掘的趋势 | 第16页 | | ·网站运营管理概述 | 第16-19页 | | ·网站运营模式 | 第16-17页 | | ·网站运营的基本工作 | 第17-18页 | | ·网站运营注意的问题 | 第18-19页 | | ·网站运营中的数据挖掘 | 第19-23页 | | ·数据挖掘在网站运营方面的应用 | 第19-20页 | | ·网站运营中的分析指标 | 第20-23页 | | 2. 基于数据挖掘的网站运营管理模型 | 第23-34页 | | ·网站运营管理模型 | 第23-29页 | | ·基于数据挖掘的管理框架 | 第23-24页 | | ·SQL Server 2005商务智能与DMX语言 | 第24-27页 | | ·数据挖掘的扩展应用 | 第27-29页 | | ·基于网站的用户管理框架 | 第29-34页 | | ·网站用户访问管理 | 第29-30页 | | ·网站客户关系管理 | 第30页 | | ·网站的管理框架示例 | 第30-32页 | | ·数据挖掘处理流程及关键技术 | 第32-34页 | | 3 ETL数据抽取 | 第34-46页 | | ·ETL概述 | 第34-36页 | | ·ETL过程 | 第34-35页 | | ·ETL的发展 | 第35-36页 | | ·构建数据仓库 | 第36-39页 | | ·数据仓库 | 第36-37页 | | ·数据仓库的实现方式 | 第37-39页 | | ·实例:基于房产网站用户管理的数据抽取 | 第39-46页 | | ·用户访问日志的数据抽取 | 第39-45页 | | ·业务数据的数据抽取 | 第45-46页 | | 4. 网站用户访问行为分析 | 第46-52页 | | ·分析需求 | 第46-47页 | | ·数据挖掘方案 | 第47-50页 | | ·统计报表 | 第50-52页 | | 5. 网站客户数据挖掘 | 第52-67页 | | ·客户行为预测 | 第52-56页 | | ·任务概述 | 第52-53页 | | ·决策树算法 | 第53-54页 | | ·构建房友收费用户预测模型 | 第54-56页 | | ·房友用户聚类分析 | 第56-67页 | | ·聚类算法 | 第56-58页 | | ·SQL Server 2005操作步骤 | 第58-67页 | | 6 结论 | 第67-68页 | | 参考文献 | 第68-70页 | | 后记 | 第70页 |
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论文编号BS362580，这篇论文共70页
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