决策树算法在证券公司客户分类中的应用研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 引言 | 第9-12页 |
| 1.1 课题背景和意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外发展现状 | 第9-11页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第11页 |
| 1.4 本文内容 | 第11-12页 |
| 2 数据挖掘 | 第12-19页 |
| 2.1 数据挖掘的概念 | 第12-13页 |
| 2.2 挖掘分析过程 | 第13-14页 |
| 2.3 数据挖掘常用技术 | 第14-17页 |
| 2.3.1 关联分析 | 第15页 |
| 2.3.2 聚类分析 | 第15-16页 |
| 2.3.3 分类分析 | 第16-17页 |
| 2.4 数据挖掘工具介绍 | 第17-19页 |
| 3 CART算法与客户分类 | 第19-27页 |
| 3.1 CART算法介绍 | 第19-25页 |
| 3.1.1 CART算法过程 | 第19-24页 |
| 3.1.1.1 构建树 | 第20页 |
| 3.1.1.2 数据预处理 | 第20-21页 |
| 3.1.1.3 CART树生成 | 第21-22页 |
| 3.1.1.4 树的剪枝 | 第22-24页 |
| 3.1.2 CART算法优缺点 | 第24-25页 |
| 3.2 客户分类概述 | 第25-27页 |
| 3.2.1 证券公司客户分类管理的意义 | 第25页 |
| 3.2.2 证券公司客户分类管理问题 | 第25-26页 |
| 3.2.3 证券公司客户分类管理标准 | 第26-27页 |
| 4 系统分析实现 | 第27-48页 |
| 4.1 系统分析架构 | 第27-29页 |
| 4.2 数据库表设计 | 第29-34页 |
| 4.3 客户分类挖掘研究 | 第34-48页 |
| 4.3.1 数据选择 | 第34-35页 |
| 4.3.2 数据转换 | 第35-44页 |
| 4.3.3 CART算法分析过程 | 第44-48页 |
| 5 模型结果分析 | 第48-53页 |
| 5.1 CART算法模型结果 | 第48-49页 |
| 5.2 模型结果分析 | 第49-51页 |
| 5.2.1 目标客户 | 第50页 |
| 5.2.2 非目标客户 | 第50-51页 |
| 5.3 模型精准度分析 | 第51-53页 |
| 6 总结和展望 | 第53-55页 |
| 6.1 总结 | 第53页 |
| 6.2 展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
