基于决策树的网络商铺客户稳定性研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 引言 | 第9-14页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第9-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11页 |
| 1.2 研究内容 | 第11-12页 |
| 1.3 研究的技术路线 | 第12-14页 |
| 第2章 基础理论与技术 | 第14-24页 |
| 2.1 客户稳定性的基本理论 | 第14-16页 |
| 2.1.1 客户关系管理的基本理论 | 第14页 |
| 2.1.2 客户稳定性 | 第14-16页 |
| 2.2 分类挖掘的基本理论与方法 | 第16-23页 |
| 2.2.1 数据挖掘基本概念 | 第16-19页 |
| 2.2.2 分类挖掘方法 | 第19-20页 |
| 2.2.3 决策树ID3分类方法 | 第20-23页 |
| 2.3 商业智能挖掘工具BIDS | 第23-24页 |
| 第3章 指标体系构建与数据准备 | 第24-32页 |
| 3.1 评价指标体系构建 | 第24-25页 |
| 3.1.1 构建原则 | 第24-25页 |
| 3.1.2 指标体系构成 | 第25页 |
| 3.2 商铺数据准备 | 第25-32页 |
| 3.2.1 商铺属性指标集 | 第25-28页 |
| 3.2.2 数据规范化 | 第28-32页 |
| 第4章 基于决策树的客户稳定性挖掘 | 第32-48页 |
| 4.1 数据建模 | 第32-36页 |
| 4.1.1 期望信息计算 | 第32页 |
| 4.1.2 信息增益计算 | 第32-36页 |
| 4.2 基于决策树方法的挖掘分析 | 第36-37页 |
| 4.3 BIDS环境下的实现过程 | 第37-42页 |
| 4.4 挖掘结果分析 | 第42-43页 |
| 4.5 客户稳定性决策树的应用与探讨 | 第43-48页 |
| 4.5.1 客户稳定性决策树的应用 | 第43-44页 |
| 4.5.2 提升客户稳定性的探讨 | 第44-46页 |
| 4.5.3 决策树算法探讨 | 第46-48页 |
| 结论 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-55页 |
| 攻读学位期间取得学术成果 | 第55页 |
