| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| ·研究目的和意义 | 第11-12页 |
| ·中国通信行业的发展现状 | 第12-13页 |
| ·通信企业客户流失背景 | 第13-14页 |
| ·通信企业客户流失现状 | 第14-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-18页 |
| ·客户细分研究现状 | 第15页 |
| ·客户细分研究存在的问题 | 第15-16页 |
| ·数据挖掘技术的研究以及在通信行业的应用 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘在通信行业应用中存在的问题 | 第17-18页 |
| ·研究目的和思路 | 第18-19页 |
| ·研究目的 | 第18页 |
| ·本文内容安排 | 第18-19页 |
| 第二章 数据挖掘技术分析 | 第19-26页 |
| ·数据仓库 | 第19-22页 |
| ·数据仓库的定义 | 第19页 |
| ·数据仓库的特点 | 第19-20页 |
| ·数据仓库的结构 | 第20-21页 |
| ·OLAP/OLTP | 第21-22页 |
| ·数据挖掘与数据仓库的关系 | 第22页 |
| ·数据挖掘技术 | 第22-24页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第22-23页 |
| ·数据挖掘方法 | 第23-24页 |
| ·数据挖掘的主要任务 | 第24页 |
| ·数据挖掘的常用工具 | 第24-25页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第25-26页 |
| 第三章 数据仓库的设计与分析 | 第26-36页 |
| ·移动客户特征分析 | 第26页 |
| ·数据理解 | 第26-27页 |
| ·变量的修剪 | 第27页 |
| ·数据仓库的构建 | 第27-28页 |
| ·数据仓库的设计与实施 | 第28-31页 |
| ·客户流失的定义和类型 | 第31-32页 |
| ·数据准备 | 第32-36页 |
| ·数据抽取 | 第32-34页 |
| ·数据清洗 | 第34页 |
| ·数据转换 | 第34-35页 |
| ·数据加载 | 第35页 |
| ·数据修正 | 第35-36页 |
| 第四章 决策树算法的分析与研究 | 第36-47页 |
| ·聚类分析 | 第36页 |
| ·决策树算法 | 第36-47页 |
| ·CLS 算法 | 第37-38页 |
| ·ID3 算法 | 第38-39页 |
| ·ID3 算法的改进 | 第39-42页 |
| ·ID3 算法的实现 | 第42页 |
| ·客户流失的数据模型 | 第42-46页 |
| ·改进前后算法的比较 | 第46-47页 |
| 第五章 基于决策树的中高端保有流失预测模型的研究与分析 | 第47-56页 |
| ·通信行业客户保有中的应用 | 第47页 |
| ·业务分析 | 第47-48页 |
| ·数据准备 | 第48页 |
| ·变量选择 | 第48-49页 |
| ·模型构建 | 第49-50页 |
| ·模型评估 | 第50-51页 |
| ·模型部署 | 第51-52页 |
| ·中高端用户保有体系 | 第52-54页 |
| ·指标定义 | 第52页 |
| ·客户保有方案 | 第52-54页 |
| ·营销建议 | 第54-55页 |
| ·服务建议 | 第55-56页 |
| 第六章 结论与展望 | 第56-58页 |
| ·主要结论 | 第56页 |
| ·后续研究工作的展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 附录（攻读学位期间的研究成果） | 第61页 |