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数据挖掘与网站运营管理
 
     论文目录
 
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

 
论文编号BS362580,这篇论文共70
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