数据挖掘在银行客户管理中的应用
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 插图索引 | 第9-10页 |
| 附表索引 | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外银行业应用数据挖掘现况 | 第12-13页 |
| 1.3 宁乡农村商业银行现状 | 第13页 |
| 1.4 论文研究思路与框架 | 第13-16页 |
| 1.4.1 论文研究方法 | 第13-14页 |
| 1.4.2 研究思路和框架 | 第14-16页 |
| 第2章 数据挖掘技术概述 | 第16-24页 |
| 2.1 数据挖掘技术的简介 | 第16-17页 |
| 2.2 数据挖掘的在客户管理中的应用 | 第17页 |
| 2.3 数据挖掘的功能和工具 | 第17-18页 |
| 2.4 数据挖掘的过程 | 第18-19页 |
| 2.5 基本算法介绍 | 第19-22页 |
| 2.5.1 决策树 | 第19-20页 |
| 2.5.2 ID3、C4.5 算法 | 第20-22页 |
| 2.6 决策树的优化 | 第22-24页 |
| 第3章 客户管理系统设计 | 第24-31页 |
| 3.1 客户管理系统介绍 | 第24页 |
| 3.2 客户管理的应用 | 第24-25页 |
| 3.3 客户管理系统的实现 | 第25-26页 |
| 3.3.1 主界面的实现 | 第25-26页 |
| 3.4 客户管理系统数据库设计 | 第26-29页 |
| 3.5 客户管理系统框架 | 第29-31页 |
| 第4章 数据挖掘的应用 | 第31-48页 |
| 4.1 问题描述与目标 | 第31页 |
| 4.2 数据准备 | 第31-41页 |
| 4.2.1 数据采样 | 第31-36页 |
| 4.2.2 数据导入 | 第36页 |
| 4.2.3 数据的集成和抽取 | 第36-38页 |
| 4.2.4 数据分析 | 第38-39页 |
| 4.2.5 数据的清洗 | 第39-40页 |
| 4.2.6 数据变换 | 第40-41页 |
| 4.3 基于决策树的客户分级模型 | 第41-48页 |
| 4.3.1 模型权重确定 | 第41-43页 |
| 4.3.2 建立模型 | 第43-45页 |
| 4.3.3 模型结果的评估和调整 | 第45-48页 |
| 结论 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 致谢 | 第53页 |
