| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| CONTENTS | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第10-13页 |
| ·国内外的研究现状 | 第13-15页 |
| ·国外的研究现状 | 第13-14页 |
| ·国内的研究现状 | 第14-15页 |
| ·主要研究内容和创新之处 | 第15-16页 |
| ·本文组织结构 | 第16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 第二章 国内外电信企业客户流失现状分析 | 第17-32页 |
| ·电信企业客户流失和流失率的定义 | 第17-18页 |
| ·电信企业客户流失的类型及原因 | 第18-28页 |
| ·竞争性客户流失分析 | 第18-19页 |
| ·非竞争性客户流失分析 | 第19-28页 |
| ·国内外电信企业的客户流失情况 | 第28-30页 |
| ·国内电信企业客户流失情况 | 第28页 |
| ·国外电信企业客户流失情况 | 第28-30页 |
| ·电信企业客户流失的影响 | 第30-32页 |
| 第三章 客户价值与客户细分 | 第32-49页 |
| ·客户价值的定义 | 第32-33页 |
| ·客户细分对于电信企业的重要性 | 第33-35页 |
| ·客户细分方法 | 第35-43页 |
| ·构建电信企业的客户价值评价指标体系 | 第43-49页 |
| 第四章 数据挖掘技术 | 第49-67页 |
| ·数据挖掘与传统数据库,数据仓库,联机分析处理(OLAP) | 第49-52页 |
| ·数据挖掘与客户关系管理 | 第52-55页 |
| ·数据挖掘工具的选择 | 第55-56页 |
| ·数据挖掘过程 | 第56-59页 |
| ·数据挖掘在电信企业的运用 | 第59-60页 |
| ·数据挖掘的任务 | 第60-62页 |
| ·数据挖掘典型算法介绍 | 第62-67页 |
| 第五章 构建基于数据挖掘技术的客户流失预测模型 | 第67-98页 |
| ·客户流失分析系统的总体框架 | 第67页 |
| ·客户流失预测模型的构建过程 | 第67-98页 |
| ·商业理解 | 第68-69页 |
| ·数据理解 | 第69-74页 |
| ·数据准备 | 第74-88页 |
| ·建模 | 第88-89页 |
| ·模型评估和改进 | 第89-95页 |
| ·模型发布 | 第95-98页 |
| 总结与展望 | 第98-100页 |
| 1 全文总结 | 第98页 |
| 2 研究局限和展望 | 第98-100页 |
| 参考文献 | 第100-103页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第103-105页 |
| 致谢 | 第105页 |