数据挖掘技术在电信客户细分中的应用研究
| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·研究目的和意义 | 第7-8页 |
| ·问题提出和选题背景 | 第8-9页 |
| ·问题的提出 | 第8页 |
| ·选题背景 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-13页 |
| ·电信客户细分研究和应用现状 | 第9-11页 |
| ·数据挖掘研究及其在电信领域的应用 | 第11-12页 |
| ·数据挖掘在电信应用中存在的问题 | 第12-13页 |
| ·研究内容和思路 | 第13页 |
| ·本文内容安排 | 第13-15页 |
| 第二章 数据挖掘技术 | 第15-25页 |
| ·数据仓库的概念 | 第15-16页 |
| ·数据仓库的结构 | 第16页 |
| ·数据仓库建设的基本步骤 | 第16-18页 |
| ·数据仓库的关键技术 | 第18-19页 |
| ·OLAP 技术 | 第18页 |
| ·数据挖掘技术 | 第18-19页 |
| ·数据挖掘技术的由来 | 第19-20页 |
| ·数据挖掘定义 | 第20页 |
| ·数据挖掘的主要任务 | 第20-21页 |
| ·数据总结 | 第20页 |
| ·分类 | 第20-21页 |
| ·关联分析 | 第21页 |
| ·聚类 | 第21页 |
| ·预测 | 第21页 |
| ·数据挖掘常用技术和工具 | 第21-23页 |
| ·数据挖掘常用技术 | 第21-22页 |
| ·数据挖掘常用工具 | 第22-23页 |
| ·数据挖掘的实施过程 | 第23-24页 |
| ·模型建立的具体步骤 | 第24-25页 |
| 第三章 电信客户细分方法研究 | 第25-33页 |
| ·客户细分方法 | 第25-26页 |
| ·经验值 | 第25页 |
| ·RFM 分析 | 第25-26页 |
| ·客户价值矩阵 | 第26页 |
| ·Hopfield 分析法 | 第26页 |
| ·电信客户细分方法 | 第26-28页 |
| ·基于数据挖掘电信客户细分方法 | 第28-29页 |
| ·基于数据挖掘电信客户细分模型设计 | 第29-33页 |
| 第四章 电信客户细分数据准备 | 第33-50页 |
| ·电信客户特征分析 | 第33页 |
| ·数据理解 | 第33-35页 |
| ·客户 | 第34页 |
| ·用户 | 第34-35页 |
| ·帐单 | 第35页 |
| ·帐户 | 第35页 |
| ·帐本 | 第35页 |
| ·帐务周期 | 第35页 |
| ·清单 | 第35页 |
| ·客户细分指标的选择 | 第35-38页 |
| ·电信客户维度分析 | 第35-37页 |
| ·变量修剪 | 第37-38页 |
| ·电信客户细分的数据准备 | 第38-42页 |
| ·电信数据仓库建设 | 第38-40页 |
| ·电信数据组织与数据常见问题 | 第40-42页 |
| ·电信数据组织 | 第40-41页 |
| ·常见的数据问题 | 第41-42页 |
| ·数据预处理 | 第42-43页 |
| ·数据抽取 | 第42页 |
| ·数据清洗 | 第42-43页 |
| ·数据转换 | 第43页 |
| ·数据整理 | 第43-50页 |
| 第五章 聚类算法分析及K-means 算法的改进 | 第50-61页 |
| ·聚类概念 | 第50页 |
| ·聚类算法的比较分析 | 第50-54页 |
| ·划分方法 | 第50-51页 |
| ·层次的方法 | 第51页 |
| ·基于密度的方法 | 第51-52页 |
| ·基于网格的方法 | 第52页 |
| ·基于模型的方法 | 第52-54页 |
| ·K-means 聚类算法分析 | 第54-57页 |
| ·K-means 聚类基本思想 | 第54-55页 |
| ·K-means 算法处理流程 | 第55-57页 |
| ·K-nd 算法 | 第57-61页 |
| ·初始凝聚点的选择 | 第58-59页 |
| ·算法效率的改进 | 第59-61页 |
| 第六章 客户细分模型的建立与分析 | 第61-75页 |
| ·客户细分模型的建立 | 第61-66页 |
| ·基于K-means 聚类算法的客户细分模型设计 | 第61-62页 |
| ·聚类分析算法的实现 | 第62-63页 |
| ·聚类数目的选择 | 第63-64页 |
| ·聚类结果的优化 | 第64-66页 |
| ·客户细分模型的评价 | 第66-71页 |
| ·无指导的评价 | 第66-67页 |
| ·有指导的评价 | 第67页 |
| ·K-means 算法与K-nd 算法分析比较 | 第67-71页 |
| ·客户细分结果分析 | 第71-75页 |
| 第七章 结论与展望 | 第75-76页 |
| ·主要结论 | 第75页 |
| ·后续研究工作的展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第79-80页 |
