银行数据仓库构建过程中的数据清洗及VIP客户的挖掘
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·数据清洗和数据挖掘国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·本文贡献 | 第10页 |
| ·论文的组织结构 | 第10-12页 |
| 第二章 数据清洗与数据挖掘 | 第12-27页 |
| ·数据仓库 | 第12-14页 |
| ·数据仓库定义 | 第12页 |
| ·银行数据仓库体系结构 | 第12-14页 |
| ·数据清洗 | 第14-15页 |
| ·数据质量问题原因分析 | 第14页 |
| ·数据清洗定义 | 第14-15页 |
| ·数据清洗目的 | 第15页 |
| ·数据清洗过程 | 第15-17页 |
| ·相似重复记录清洗 | 第17-21页 |
| ·相似重复记录定义 | 第17-18页 |
| ·相似重复记录检测算法 | 第18页 |
| ·相似重复记录清洗算法 | 第18-21页 |
| ·排序邻居算法 | 第18-19页 |
| ·多趟排序邻居法 | 第19-20页 |
| ·优先队列算法 | 第20-21页 |
| ·数据挖掘 | 第21-26页 |
| ·数据挖掘定义 | 第21-22页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第22-23页 |
| ·数据挖掘分类 | 第23-24页 |
| ·数据挖掘方法 | 第24-25页 |
| ·数据挖掘流程 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 银行数据仓库构建过程中的数据清洗 | 第27-36页 |
| ·Datastage简介 | 第27页 |
| ·银行数据特点 | 第27页 |
| ·数据清洗 | 第27-29页 |
| ·清洗对象 | 第27-28页 |
| ·清洗流程 | 第28-29页 |
| ·相似重复记录的清洗 | 第29-35页 |
| ·相似重复记录检测方法 | 第29页 |
| ·简单整合方法 | 第29-30页 |
| ·分组整合算法 | 第30-35页 |
| ·基本定义 | 第30-31页 |
| ·数据预处理 | 第31-33页 |
| ·分组整合算法 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 银行数据仓库中的VIP客户挖掘 | 第36-46页 |
| ·挖掘意义 | 第36页 |
| ·挖掘对象 | 第36页 |
| ·客户评价指标 | 第36-37页 |
| ·客户等级划分 | 第37-38页 |
| ·客户筛选评级规则 | 第38-39页 |
| ·VIP客户挖掘方法 | 第39-45页 |
| ·数据准备 | 第39-41页 |
| ·数据预处理 | 第41页 |
| ·VIP客户挖掘 | 第41-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 实验结果及分析 | 第46-52页 |
| ·实验环境 | 第46页 |
| ·实验目的 | 第46页 |
| ·数据清洗目的 | 第46页 |
| ·VIP客户挖掘目的 | 第46页 |
| ·实验数据 | 第46-47页 |
| ·实验设计 | 第47-50页 |
| ·数据清洗实验 | 第47-49页 |
| ·VIP客户挖掘实验 | 第49-50页 |
| ·实验结果与总结 | 第50-52页 |
| 第六章 总结与展望 | 第52-54页 |
| ·总结 | 第52页 |
| ·展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
