电信客户忠诚度的分析与预测
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·研究动机与目的 | 第9页 |
| ·研究方法与流程 | 第9-11页 |
| ·论文内容安排 | 第11-12页 |
| 2 数据挖掘的分类算法 | 第12-21页 |
| ·数据挖掘概述 | 第12-19页 |
| ·数据挖掘背景概述 | 第12页 |
| ·数据挖掘的应用方向及未来发展方向 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘研究内容和本质 | 第13-15页 |
| ·数据挖掘常用技术 | 第15-16页 |
| ·数据挖掘算法简介 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘的流程 | 第17-19页 |
| ·分类算法 | 第19-21页 |
| ·分类算法概述 | 第19-20页 |
| ·分类的主要方法 | 第20页 |
| ·分类的比较和评估 | 第20-21页 |
| 3 电信行业客户忠诚度的评价原理 | 第21-27页 |
| ·客户忠诚度的基本概念 | 第21-23页 |
| ·客户忠诚 | 第21页 |
| ·忠诚的四种层次 | 第21-22页 |
| ·客户忠诚度 | 第22-23页 |
| ·电信行业客户忠诚度的评价 | 第23-27页 |
| ·客户忠诚度评价的一般原理 | 第23-24页 |
| ·电信行业客户行为忠诚度的评价 | 第24-25页 |
| ·电信行业客户情感忠诚度的评价 | 第25-26页 |
| ·电信行业客户忠诚度测评指标体系的构成 | 第26-27页 |
| 4 电信行业客户忠诚度的评估 | 第27-47页 |
| ·测评指标无量纲化 | 第27-37页 |
| ·指标分值转换的主要方法 | 第27-28页 |
| ·测评指标数据的分段式归一化方法 | 第28-30页 |
| ·电信行业客户行为忠诚度指标数据的归一化 | 第30-34页 |
| ·电信行业客户情感忠诚度指标数据的量化 | 第34-37页 |
| ·测评指标权重确定 | 第37-47页 |
| ·权重确定的主要方法 | 第37-38页 |
| ·层次分析法简介 | 第38-41页 |
| ·电信行业客户忠诚度指标权重的确定 | 第41-47页 |
| 5 电信行业客户忠诚度预测分类模型 | 第47-65页 |
| ·分类分析技术 | 第47-50页 |
| ·C4.5决策树归纳法 | 第47-49页 |
| ·决策树修剪 | 第49-50页 |
| ·资料搜集分析 | 第50-53页 |
| ·资料来源 | 第50-51页 |
| ·分析变量 | 第51-53页 |
| ·忠诚度预测分类模型系统结构 | 第53-55页 |
| ·忠诚度预测分类模型建立 | 第55-63页 |
| ·打分模型 | 第55-57页 |
| ·聚类模型 | 第57-58页 |
| ·分类模型 | 第58-63页 |
| ·忠诚度预测分类模型优化 | 第63-65页 |
| ·Boosting 演算提高分类法的准确率 | 第63-64页 |
| ·结果展现与结论分析 | 第64-65页 |
| 6 结论 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-69页 |
| 独创性声明 | 第69页 |
| 学位论文版权使用授权书 | 第69页 |
