电信领域客户流失预测模型的研究与实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·选题的背景和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·论文主要工作和结构 | 第11-13页 |
| ·论文主要工作 | 第11页 |
| ·论文的结构 | 第11-13页 |
| 第2章 数据挖掘理论与技术 | 第13-18页 |
| ·数据挖掘基本概念和特点 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第13页 |
| ·数据挖掘的特点 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘技术的分类 | 第14页 |
| ·数据挖掘的知识表示及相应挖掘方法 | 第14-16页 |
| ·数据挖掘流程 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘应用领域 | 第17-18页 |
| 第3章 决策树算法 | 第18-27页 |
| ·决策树算法基本思想 | 第18-21页 |
| ·决策树C4.5算法 | 第21-22页 |
| ·决策树C5.0算法 | 第22-23页 |
| ·多基决策树联合决策 | 第23-27页 |
| 第4章 客户流失模型的建立 | 第27-55页 |
| ·建模工具 | 第27-28页 |
| ·商业理解 | 第28-31页 |
| ·数据理解 | 第31-34页 |
| ·数据准备 | 第34-42页 |
| ·数据清洗 | 第35-36页 |
| ·属性转化 | 第36-39页 |
| ·属性离散化 | 第39-40页 |
| ·生成衍生变量 | 第40-42页 |
| ·建立基决策树模型 | 第42-46页 |
| ·建立多基决策树联合决策模型 | 第46-50页 |
| ·模型评估及发布 | 第50-55页 |
| 第5章 结论及展望 | 第55-57页 |
| ·论文主要工作总结 | 第55页 |
| ·下一步的工作 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-59页 |
| 攻读学位期间公开发表的论文 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 研究生履历 | 第61页 |
