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基于MMOI方法的电信客户流失预测与挽留研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-13页
第一章 概述第13-46页
   ·研究背景第13-17页
   ·电信客户流失管理研究综述第17-41页
     ·电信客户流失原因研究回顾第18-22页
     ·电信客户流失预测研究回顾第22-38页
     ·电信客户流失挽留研究回顾第38-41页
   ·问题的提出第41-42页
   ·本文的主要研究内容及结构安排第42-44页
   ·本文的主要创新点第44-46页
第二章 MMOI 的理论框架与模型技术第46-67页
   ·MMOI 的理论依据第46-48页
     ·综合集成思想第46-47页
     ·模型集成思想第47页
     ·系统动力思想第47-48页
   ·MMOI 的理论框架第48-49页
   ·MMOI 的集成模式第49-53页
     ·模型结构第49-51页
     ·集成方式第51-53页
   ·MMOI 的模型技术第53-59页
     ·决策树第53-54页
     ·神经网络第54-58页
     ·贝叶斯网络第58页
     ·Logistic 回归第58-59页
   ·MMOI 的优化技术第59-66页
     ·人工蜂群算法第59-61页
     ·人工蚁群算法第61-62页
     ·人工鱼群算法第62-64页
     ·粒子群算法第64-65页
     ·遗传算法第65-66页
   ·本章小结第66-67页
第三章 基于MMOI 的电信客户流失预测分析第67-125页
   ·引言第67-68页
   ·基于线性优化集成多分类器的电信客户流失预测模型第68-87页
     ·基于预测精度的人工蜂群优化模型第68-77页
     ·基于预测收益的人工蚁群优化模型第77-87页
   ·基于非线性优化集成多分类器的电信客户流失预测模型第87-101页
     ·基于遗传算法优化BP 非线性集成模型第88-95页
     ·基于粒子群算法优化BP 非线性集成模型第95-101页
   ·基于动态优化集成多分类器的电信客户流失预测模型第101-122页
     ·基于预测精度的动态集成模型第101-110页
     ·基于预测收益的动态集成模型第110-122页
   ·本章小结第122-125页
第四章 基于MMOI 的电信客户流失挽留分析第125-166页
   ·引言第125-126页
   ·基于MMOI 的电信客户流失挽留分析第126-129页
     ·基本概念第126-128页
     ·假设条件第128-129页
   ·基于预算限制的电信客户流失挽留模型第129-144页
     ·客户保持动力学模型第130-132页
     ·效应影响系数模型第132-135页
     ·客户挽留周期模型第135页
     ·客户挽留价值模型第135-136页
     ·单个客户挽留费用模型第136-138页
     ·一对一客户挽留模型第138-139页
     ·模型实证分析第139-144页
   ·基于竞争反击的电信客户流失挽留模型第144-164页
     ·基本概念第147-148页
     ·假设条件第148页
     ·客户保持动力学模型第148-150页
     ·客户保持率计算模型第150-152页
     ·效应影响系数模型第152-153页
     ·客户挽留周期模型第153-154页
     ·客户挽留价值模型第154-155页
     ·客户流失挽留模型第155-157页
     ·模型实证分析第157-164页
   ·本章小结第164-166页
第五章 电信客户流失管理研究评论第166-171页
   ·引言第166页
   ·MMOI 的理论框架评论第166-168页
   ·基于MMOI 框架的客户流失预测研究评论第168-169页
   ·基于MMOI 框架的客户流失挽留研究评论第169-170页
   ·本章小结第170-171页
第六章 结束语第171-176页
   ·全文总结第171-172页
   ·创新点第172-174页
   ·研究展望第174-176页
致谢第176-178页
参考文献第178-200页
简历第200-201页
作者攻读博士学位期间发表的论文第201-203页
作者攻读博士学位期间参加的科研项目第203-204页

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