挖掘电信客户的交往圈
| 第1章 业务背景 | 第1-10页 |
| ·电信市场逐渐成熟，客户成为运营商关注的中心 | 第7-8页 |
| ·挖掘用户的交往圈，深入了解客户 | 第8-9页 |
| ·用户交往圈研究的意义 | 第9-10页 |
| 第2章 数据挖掘基础 | 第10-18页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第10页 |
| ·数据挖掘的基本步骤 | 第10页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第10-13页 |
| ·概念/类描述:特征化和区分 | 第11页 |
| ·关联分析 | 第11-12页 |
| ·分类和预测 | 第12页 |
| ·聚类分析 | 第12-13页 |
| ·孤立点分析 | 第13页 |
| ·演变分析 | 第13页 |
| ·数据挖掘模式的有效性 | 第13-14页 |
| ·模式兴趣度的客观度量 | 第13-14页 |
| ·模式兴趣度的主观度量 | 第14页 |
| ·数据仓库与数据挖掘的 OLAP技术 | 第14-18页 |
| ·数据仓库 | 第14-15页 |
| ·多维数据模型 | 第15-18页 |
| 第3章 数据挖掘常用聚类算法 | 第18-44页 |
| ·聚类算法的评价指标 | 第18-19页 |
| ·聚类分析中的数据结构与类型 | 第19-25页 |
| ·聚类分析的数据结构 | 第19-20页 |
| ·聚类分析的数据类型 | 第20-25页 |
| ·主要聚类方法 | 第25-44页 |
| ·划分方法 | 第27-32页 |
| ·层次方法 | 第32-39页 |
| ·基于密度的方法 | 第39-42页 |
| ·基于网格的方法 | 第42-44页 |
| 第4章 挖掘用户的交往圈 | 第44-55页 |
| ·用户的态度倾向 | 第44-46页 |
| ·联系频度对用户倾向的影响 | 第46-48页 |
| ·交往圈对用户倾向的影响 | 第48-51页 |
| ·用户交往圈的挖掘算法 | 第51-53页 |
| ·用户交往圈应用实例 | 第53-55页 |
| 第5章 用户交往圈在不同客户生命周期的应用 | 第55-58页 |
| ·潜在客户阶段 | 第55-56页 |
| ·意向客户阶段 | 第56页 |
| ·在网客户阶段 | 第56-57页 |
| ·流失客户阶段 | 第57-58页 |
| 第6章 总结与展望 | 第58-59页 |
| ·总结 | 第58页 |
| ·展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
