| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-15页 |
| ·课题研究背景 | 第12-13页 |
| ·国内外研究状况 | 第13-14页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第14-15页 |
| 第2章 舟山市联通公司移动客户流失分析现状 | 第15-23页 |
| ·舟山市联通公司移动客户流失分析现状 | 第15-16页 |
| ·舟山市联通公司移动业务特点 | 第16-17页 |
| ·舟山市联通公司移动业务资费情况 | 第16-17页 |
| ·舟山市联通公司移动业务用户结构 | 第17页 |
| ·舟山市联通公司移动业务客户流失的分析 | 第17-20页 |
| ·舟山市联通公司流失客户分析 | 第18-20页 |
| ·流失客户去向分析 | 第20页 |
| ·舟山市联通公司客户维系存在问题的分析 | 第20-23页 |
| ·客户维系认识上存在的问题 | 第21页 |
| ·客户维系策略上存在的问题 | 第21-23页 |
| 第3章 数据挖掘与客户流失预测 | 第23-30页 |
| ·数据挖掘基础知识 | 第23页 |
| ·与客户流失预测相关的数据挖掘算法 | 第23-24页 |
| ·神经网络算法 | 第24页 |
| ·决策树算法 | 第24-25页 |
| ·数据挖掘与OLAP、数据仓库 | 第25-29页 |
| ·数据挖掘方法 | 第29-30页 |
| 第4章 建立客户流失模型 | 第30-38页 |
| ·客户流失模型的结构体系 | 第30-31页 |
| ·预测模型建立过程 | 第31-35页 |
| ·明确业务目标 | 第32页 |
| ·数据分析 | 第32页 |
| ·数据预先处理 | 第32-33页 |
| ·数据变量分析 | 第33-34页 |
| ·数据抽样 | 第34页 |
| ·机器学习 | 第34-35页 |
| ·模型性能评价 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第5章 中国联通舟山分公司移动客户流失预测实证研究 | 第38-59页 |
| ·背景介绍 | 第38-39页 |
| ·数据准备 | 第39-45页 |
| ·属性选择 | 第39-40页 |
| ·数据抽样 | 第40-43页 |
| ·数据清洗与转换 | 第43-44页 |
| ·数据分割 | 第44-45页 |
| ·模型的建立 | 第45-48页 |
| ·模型的评价 | 第48-52页 |
| ·评价指标 | 第48-50页 |
| ·评价图形 | 第50-52页 |
| ·模型的应用 | 第52-59页 |
| ·流失客户的属性分析 | 第53-56页 |
| ·客户流失的原因分析 | 第56-57页 |
| ·减少客户流失的策略 | 第57-59页 |
| 第6章 结论与展望 | 第59-61页 |
| ·全文总结 | 第59页 |
| ·课题展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第64页 |