数据挖掘在电信行业客户细分的应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 绪论 | 第10-15页 |
| ·研究的背景 | 第10页 |
| ·研究的意义 | 第10-11页 |
| ·文献综述 | 第11-13页 |
| ·论文的框架 | 第13-15页 |
| 1 数据挖掘的基础理论 | 第15-19页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第15页 |
| ·数据挖掘的流程 | 第15-17页 |
| ·典型的数据挖掘方法 | 第17-19页 |
| ·关联规则 | 第17页 |
| ·分类 | 第17-18页 |
| ·预测 | 第18页 |
| ·聚类分析 | 第18-19页 |
| 2 基于数据挖掘的电信客户细分方法 | 第19-26页 |
| ·客户细分的概念与方法 | 第19-21页 |
| ·客户细分的概念 | 第19页 |
| ·客户细分的方法 | 第19-21页 |
| ·基于数据挖掘的电信客户细分模型 | 第21-26页 |
| ·客户细分指标体系的建立 | 第21-22页 |
| ·电信客户细分的数据准备 | 第22-23页 |
| ·客户细分模型算法 | 第23-26页 |
| 3 基于数据挖掘的电信客户细分的实证分析 | 第26-40页 |
| ·数据的准备与处理 | 第26-30页 |
| ·数据选择 | 第26-27页 |
| ·数据预处理 | 第27-30页 |
| ·建立客户细分模型 | 第30-31页 |
| ·客户细分类型预测 | 第31-34页 |
| ·建立决策树模型 | 第31-33页 |
| ·决策树模型评估 | 第33页 |
| ·客户细分类型预测 | 第33-34页 |
| ·客户细分结果检验 | 第34-37页 |
| ·客户细分结果解释 | 第37-40页 |
| 4 客户细分在电信行业的应用 | 第40-47页 |
| ·客户细分模型应用 | 第40-42页 |
| ·基于客户细分的彩信业务推荐需求挖掘 | 第42-47页 |
| ·业务推荐指数计算 | 第42-44页 |
| ·客户群推荐优先级确定 | 第44页 |
| ·客户群需求潜力深度挖掘 | 第44-47页 |
| 5 存在的问题及对策建议 | 第47-49页 |
| ·电信客户细分应用中存在的问题 | 第47-48页 |
| ·对策建议 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 致谢 | 第52页 |
