数据挖掘技术在预防电信客户流失中的应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·研究意义 | 第10-11页 |
| ·研究目标 | 第11页 |
| ·研究流程 | 第11-12页 |
| ·本文主要研究内容和工作 | 第12-13页 |
| 第2章 客户流失管理和数据挖掘技术 | 第13-19页 |
| ·客户流失管理 | 第13-15页 |
| ·客户流失定义 | 第13页 |
| ·客户流失影响 | 第13-14页 |
| ·客户流失原因 | 第14-15页 |
| ·客户流失预测 | 第15页 |
| ·数据挖掘技术 | 第15-17页 |
| ·数据挖掘应用 | 第17-19页 |
| 第3章 预测模型设计 | 第19-29页 |
| ·决策树 | 第19-22页 |
| ·决策树生成过程 | 第19-20页 |
| ·决策树剪枝 | 第20页 |
| ·几种决策树生成算法 | 第20-22页 |
| ·神经网络 | 第22-23页 |
| ·客户流失管理的研究框架 | 第23-24页 |
| ·数据源 | 第24-26页 |
| ·预测模型的建立 | 第26-29页 |
| 第4章 数据分析和实验 | 第29-43页 |
| ·数据分析 | 第29-36页 |
| ·客户资料分析 | 第29-30页 |
| ·账单和客户支付情况分析 | 第30-32页 |
| ·呼叫详细记录分析 | 第32-35页 |
| ·客户服务分析 | 第35-36页 |
| ·客户细分 | 第36-37页 |
| ·机器学习 | 第37-43页 |
| ·决策树 | 第37-41页 |
| ·神经网络（BP 网络） | 第41-43页 |
| 第5章 模型测试和评价 | 第43-50页 |
| ·评价标准 | 第43页 |
| ·模型测试 | 第43-45页 |
| ·技术比较 | 第45-47页 |
| ·和以前的技术比较 | 第47-50页 |
| 第6章 结论和建议 | 第50-52页 |
| ·研究结论 | 第50-51页 |
| ·研究的局限性 | 第51页 |
| ·建议和展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-54页 |
| 附录 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第57页 |
