数据挖掘在电信客户挽留中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·云南电信客户管理现状 | 第8-9页 |
| ·云南电信客户管理面临的问题 | 第9-11页 |
| ·客户挽留对云南电信的意义 | 第11-12页 |
| ·数据挖掘对客户挽留的意义 | 第12-13页 |
| 第二章 数据挖掘的发展现状及主要技术 | 第13-25页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘的发展历史及应用现状 | 第14-15页 |
| ·数据挖掘的分类 | 第15-16页 |
| ·数据挖掘的特点和过程 | 第16页 |
| ·常用的数据挖掘技术研究 | 第16-21页 |
| ·决策树 | 第17页 |
| ·神经网络 | 第17-18页 |
| ·关联规则 | 第18-19页 |
| ·聚类分析 | 第19-20页 |
| ·模糊集和粗糙集 | 第20-21页 |
| ·客户关系管理(CRM)理论简介 | 第21-25页 |
| ·客户关系管理的定义 | 第21-22页 |
| ·客户关系管理的研发现状 | 第22-23页 |
| ·数据挖掘在CRM中的应用 | 第23-25页 |
| 第三章 客户挽留分析的准备工作 | 第25-37页 |
| ·项目需求 | 第25-27页 |
| ·业务(数据)需求 | 第25-26页 |
| ·用户接口需求 | 第26-27页 |
| ·性能需求 | 第27页 |
| ·日常运营支撑需求 | 第27页 |
| ·基础数据和平台分析 | 第27-33页 |
| ·客户模型及客户信息属性 | 第28-30页 |
| ·企业数据仓库现存数据范围及大小 | 第30-31页 |
| ·经营分析系统可供使用的平台 | 第31-33页 |
| ·挖掘工具的选择 | 第33-34页 |
| ·挖掘算法的选择 | 第34-37页 |
| 第四章 高流失概率客户的数据挖掘 | 第37-52页 |
| ·高流失概率客户的数据挖掘分析 | 第37-49页 |
| ·商业理解 | 第37页 |
| ·数据理解 | 第37-38页 |
| ·数据准备 | 第38-45页 |
| ·建立模型 | 第45-46页 |
| ·模型评估 | 第46-48页 |
| ·模型发布 | 第48-49页 |
| ·对客户关系维系的建议 | 第49-50页 |
| ·营销效果评估 | 第50-52页 |
| 第五章 总结 | 第52-55页 |
| ·数据挖掘的应用效果 | 第52页 |
| ·使用数据挖掘需要注意的地方 | 第52-53页 |
| ·尚未解决的问题 | 第53-54页 |
| ·进一步的研究发展方向 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
