基于数据挖掘的固网及手机融合套餐用户流失分析
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第13-20页 |
| 1.1 课题来源及研究的背景 | 第13-15页 |
| 1.1.1 行业背景 | 第13-14页 |
| 1.1.2 大众维系对电信企业的意义 | 第14-15页 |
| 1.1.3 大众维系数据来源现状 | 第15页 |
| 1.2 项目研究意义与可行性 | 第15-17页 |
| 1.2.1 研究流失的意义 | 第15-16页 |
| 1.2.2 可行性分析 | 第16-17页 |
| 1.3 国内外研究现状及文献综述 | 第17页 |
| 1.4 研究的主要内容 | 第17-18页 |
| 1.5 本文结构 | 第18-20页 |
| 第2章 相关技术原理 | 第20-30页 |
| 2.1 数据仓库 | 第20-24页 |
| 2.1.1 数据仓库理论 | 第20-21页 |
| 2.1.2 实验中的数据仓库架构 | 第21-24页 |
| 2.2 数据挖掘 | 第24-27页 |
| 2.2.1 数据挖掘出现背景及定义 | 第24页 |
| 2.2.2 数据挖掘的主要功能 | 第24-25页 |
| 2.2.3 数据挖掘基本流程模型 | 第25-27页 |
| 2.3 数据挖掘工具、模型与算法 | 第27-28页 |
| 2.3.1 数据挖掘软件类型的选择 | 第27-28页 |
| 2.3.2 微软SQL数据挖掘系统支持模型介绍 | 第28页 |
| 2.4 小结 | 第28-30页 |
| 第3章 项目需求分析 | 第30-36页 |
| 3.1 项目要素的商业理解 | 第30-31页 |
| 3.1.1 目标客户群 | 第30-31页 |
| 3.1.2 离网属性 | 第31页 |
| 3.2 本项目特点 | 第31-33页 |
| 3.3 离网客户特点分析 | 第33-35页 |
| 3.3.1 分产品离网原因分类 | 第33-34页 |
| 3.3.2 融合套餐离网用户使用情况分类 | 第34-35页 |
| 3.4 项目研究商业目标 | 第35页 |
| 3.5 小结 | 第35-36页 |
| 第4章 项目整体设计 | 第36-41页 |
| 4.1 融合套餐离网分析项目工作流程 | 第36-37页 |
| 4.2 项目数据挖掘阶段框架体系 | 第37-40页 |
| 4.2.1 数据挖掘框架体系 | 第38页 |
| 4.2.2 框架体系元素说明 | 第38-39页 |
| 4.2.3 框架体系元素关系说明 | 第39-40页 |
| 4.3 大众维系部署流程设计 | 第40页 |
| 4.4 小结 | 第40-41页 |
| 第5章 建立流失分析的用户数据抽取模型 | 第41-53页 |
| 5.1 用户数据模型预处理的重要性 | 第41-42页 |
| 5.2 数据理解 | 第42-45页 |
| 5.3 数据清理 | 第45-47页 |
| 5.4 数据集成 | 第47-48页 |
| 5.5 数据转换 | 第48-49页 |
| 5.6 数据基本规约 | 第49-52页 |
| 5.6.1 属性约简 | 第49-50页 |
| 5.6.2 属性值规约 | 第50-52页 |
| 5.7 小结 | 第52-53页 |
| 第6章 数据挖掘实验与模型评估 | 第53-66页 |
| 6.1 创建数据挖掘基本视图 | 第53-55页 |
| 6.2 利用数据挖掘向导挖掘结构 | 第55-56页 |
| 6.3 建立融合套餐流失决策树模型 | 第56-58页 |
| 6.3.1 决策树算法模型介绍 | 第56-57页 |
| 6.3.2 决策树算法输入参数选择 | 第57-58页 |
| 6.4 建立融合套餐流失贝叶斯模型 | 第58-60页 |
| 6.4.1 Naive Bayes算法模型介绍 | 第58-59页 |
| 6.4.2 Naive Bayes算法参数选择 | 第59-60页 |
| 6.5 建立融合套餐流失神经元模型 | 第60-62页 |
| 6.5.1 神经元算法模型介绍 | 第60-61页 |
| 6.5.2 神经元算法参数选择 | 第61-62页 |
| 6.6 模型的评估比较 | 第62-65页 |
| 6.6.1 数据评估 | 第62-64页 |
| 6.6.2 数据模型优化 | 第64-65页 |
| 6.7 小结 | 第65-66页 |
| 第7章 模型发布与效果分析 | 第66-74页 |
| 7.1 数据挖掘对大众维系的数据发布 | 第66-68页 |
| 7.1.1 离网风险客户发布 | 第66-67页 |
| 7.1.2 离网风险携带者分析发布 | 第67-68页 |
| 7.2 基于挖掘结果的商业理解及维系部署 | 第68-70页 |
| 7.2.1 风险用户维系政策分析 | 第68-69页 |
| 7.2.2 离网风险用户三维评定 | 第69-70页 |
| 7.2.3 离网风险携带者维系策略适配 | 第70页 |
| 7.3 大众维系实施 | 第70-72页 |
| 7.4 项目效果评估 | 第72-73页 |
| 7.5 小结 | 第73-74页 |
| 结论 | 第74-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 致谢 | 第81页 |
