数据挖掘在电信客户流失预测中的应用
| 目录 | 第1-7页 |
| 第一章 前言 | 第7-12页 |
| ·概述 | 第7-9页 |
| ·客户流失预测对电信企业的意义 | 第7-8页 |
| ·数据挖掘在电信客户流失预测中的应用现状 | 第8-9页 |
| ·论文的主要工作与结构 | 第9-12页 |
| ·论文的研究目的与方向 | 第9-11页 |
| ·论文的结构 | 第11-12页 |
| 第二章 数据挖掘与客户流失预测 | 第12-24页 |
| ·数据挖掘基础知识 | 第12页 |
| ·与客户流失预测相关的数据挖掘算法 | 第12-19页 |
| ·聚类 | 第13页 |
| ·神经网络 | 第13-16页 |
| ·决策树 | 第16-18页 |
| ·关联规则 | 第18-19页 |
| ·数据挖掘与 OLAP、数据仓库 | 第19-22页 |
| ·数据挖掘方法论 | 第22-24页 |
| 第三章 电信客户流失预测的分析过程 | 第24-46页 |
| ·准备阶段 | 第24-30页 |
| ·需求分析 | 第24-25页 |
| ·数据准备 | 第25-30页 |
| ·数据转换 | 第30-33页 |
| ·时间窗口 | 第30-31页 |
| ·数据转换整体架构 | 第31-33页 |
| ·属性选择 | 第33-38页 |
| ·假设检验 | 第33-35页 |
| ·重要程度指标 R | 第35-37页 |
| ·试验甄选 | 第37-38页 |
| ·建立模型 | 第38-42页 |
| ·训练集与测试集 | 第38-39页 |
| ·挖掘算法与软件的选择 | 第39-41页 |
| ·预测模型的调整与优化 | 第41-42页 |
| ·模型评估与应用 | 第42-46页 |
| ·评价指标 | 第42-44页 |
| ·排序与应用 | 第44-46页 |
| 第四章 流失预测与客户挽留 | 第46-49页 |
| ·流失原因分析 | 第46-47页 |
| ·挽留价值评估 | 第47页 |
| ·挽留策略研究 | 第47-49页 |
| 第五章 结束语 | 第49-50页 |
| 附录 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-53页 |
| 作者发表的学术论文 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
