数据挖掘在移动通信中的应用
| 内容提要 | 第1-7页 |
| 第一章 引言 | 第7-11页 |
| ·问题的提出 | 第7-8页 |
| ·国内外发展现状 | 第8-9页 |
| ·主要工作 | 第9-11页 |
| 第二章 数据仓库技术 | 第11-20页 |
| ·基本概念 | 第11-12页 |
| ·数据仓库的关键技术 | 第12-14页 |
| ·数据的抽取 | 第12-13页 |
| ·存储和管理 | 第13-14页 |
| ·数据的表现 | 第14页 |
| ·数据仓库和数据库的区别 | 第14-15页 |
| ·数据仓库多维模型设计 | 第15-18页 |
| ·多维模型的设计原则 | 第15-16页 |
| ·多维模型的设计方法 | 第16-18页 |
| ·数据仓库的成功案例 | 第18-19页 |
| ·小结 | 第19-20页 |
| 第三章 联机分析处理与数据挖掘 | 第20-27页 |
| ·联机分析处理 | 第20-21页 |
| ·OLAP 的概念及特征 | 第20-21页 |
| ·OLAP 的结构 | 第21页 |
| ·数据挖掘 | 第21-25页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第22-23页 |
| ·数据挖掘的处理过程 | 第23-24页 |
| ·数据挖掘的典型模式 | 第24-25页 |
| ·OLAP 与DM 的区别 | 第25-26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 第四章 决策支持系统及其实现 | 第27-39页 |
| ·系统概述 | 第27-29页 |
| ·模块描述 | 第29-32页 |
| ·客户信用度管理 | 第30-31页 |
| ·防欺诈策略管理 | 第31页 |
| ·客户行为与潜在客户分析与管理 | 第31-32页 |
| ·趋势分析 | 第32页 |
| ·信用度及行为分析处理数据流图 | 第32-38页 |
| ·客户信用度分析 | 第32-36页 |
| ·客户行为分析 | 第36-37页 |
| ·基于类别的潜在客户挖掘 | 第37-38页 |
| ·小结 | 第38-39页 |
| 第五章 聚类分析算法研究 | 第39-57页 |
| ·概述 | 第39页 |
| ·聚类分析的定义 | 第39-40页 |
| ·聚类分析方法及其优缺点比较 | 第40-42页 |
| ·多重系统聚类算法 | 第42-45页 |
| ·预备知识 | 第42页 |
| ·基本概念 | 第42-43页 |
| ·系统聚类 | 第43-44页 |
| ·多重系统聚类 | 第44-45页 |
| ·有监督分类算法— C5 | 第45-55页 |
| ·算法概述 | 第45-50页 |
| ·C5 算法 | 第50-54页 |
| ·C5 算法的若干改进 | 第54-55页 |
| ·小结 | 第55-57页 |
| 第六章 结论 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 摘要 | 第61-63页 |
| ABSTRACT | 第63-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
