数据挖掘在渠道偏好用户识别中的应用--以某市移动网上营业厅为例
| 摘要 | 第2-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| 第一节 研究背景和意义 | 第9-11页 |
| 一、研究背景 | 第9-10页 |
| 二、研究意义 | 第10-11页 |
| 第二节 文献综述 | 第11-13页 |
| 一、国内外研究状况 | 第11-13页 |
| 二、研究状况评述 | 第13页 |
| 第三节 研究思路和内容 | 第13-18页 |
| 一、研究思路和方法 | 第13-15页 |
| 二、研究框架 | 第15-16页 |
| 三、分析流程图 | 第16页 |
| 四、主要难点和解决办法 | 第16-17页 |
| 五、本文创新点 | 第17-18页 |
| 第二章 偏好用户识别模型与方法 | 第18-25页 |
| 第一节 偏好用户识别模型 | 第18-22页 |
| 一、模型简介 | 第18页 |
| 二、逻辑回归和随机森林算法 | 第18-22页 |
| 第二节 关键指标介绍 | 第22-25页 |
| 一、变量筛选常用指标 | 第22-23页 |
| 二、预测能力衡量指标 | 第23-24页 |
| 三、模型评估测度指标 | 第24-25页 |
| 第三章 网上营业厅偏好用户识别模型应用 | 第25-47页 |
| 第一节 模型构建与评估 | 第25-45页 |
| 一、业务目标和时间窗口 | 第25-26页 |
| 二、变量设计和需求调研 | 第26-29页 |
| 三、数据准备和数据质量检查 | 第29-32页 |
| 四、变量探索和变量筛选 | 第32-36页 |
| 五、数据预处理 | 第36-38页 |
| 六、模型构建 | 第38-43页 |
| 七、模型评估 | 第43-45页 |
| 第二节 效果验证与用户分档 | 第45-47页 |
| 第四章 分析成果固化部署及营销测试 | 第47-50页 |
| 第一节 分析成果部署 | 第47-48页 |
| 第二节 营销测试 | 第48-50页 |
| 第五章 总结 | 第50-52页 |
| 第一节 结论 | 第50-51页 |
| 第二节 不足与展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
