数据仓库系统在电信领域中的应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 主要符号表 | 第9-10页 |
| 第1章 引言 | 第10-13页 |
| ·论文技术背景 | 第10页 |
| ·论文研究背景及目的 | 第10-11页 |
| ·论文的组织结构 | 第11-13页 |
| 第2章 数据仓库与数据挖掘的相关理论 | 第13-27页 |
| ·数据仓库理论 | 第13-20页 |
| ·数据仓库的定义 | 第13页 |
| ·数据仓库的特征 | 第13-14页 |
| ·数据仓库的体系结构 | 第14-16页 |
| ·构建数据仓库的几种基本模式 | 第16-17页 |
| ·建立数据仓库逻辑模型的要点 | 第17-19页 |
| ·数据仓库的建模技术 | 第19-20页 |
| ·数据挖掘理论 | 第20-23页 |
| ·数据挖掘概述 | 第20-21页 |
| ·数据挖掘的特点 | 第21页 |
| ·数据挖掘的一般步骤 | 第21-22页 |
| ·数据挖掘的体系结构 | 第22-23页 |
| ·数据挖掘中最常用的技术 | 第23页 |
| ·数据挖掘的主要功能 | 第23-25页 |
| ·关联规则 | 第23-24页 |
| ·分类与预测 | 第24-25页 |
| ·聚类分析 | 第25页 |
| ·序列模式分析 | 第25页 |
| ·数据仓库与数据挖掘的关系 | 第25-27页 |
| 第3章 数据仓库在中国电信行业中的应用情况 | 第27-35页 |
| ·目前中国电信业发展历程与发展趋势 | 第27-29页 |
| ·电信业的发展历程和竞争格局 | 第27页 |
| ·电信市场的发展趋势 | 第27-29页 |
| ·电信市场营销的问题 | 第29-30页 |
| ·电信企业建立数据仓库的必要性 | 第30-32页 |
| ·电信行业数据仓库的应用前景和可行性分析 | 第32-35页 |
| 第4章 客户流失预测系统的设计与具体实现 | 第35-60页 |
| ·进行客户流失分析的目的 | 第35页 |
| ·系统的核心功能 | 第35-36页 |
| ·客户流失分析主题的数据仓库构建 | 第36-47页 |
| ·客户流失分析背景 | 第36-37页 |
| ·客户流失的定义和类型 | 第37-38页 |
| ·数据仓库的构建 | 第38-45页 |
| ·数据准备 | 第45-47页 |
| ·客户流失预测模型的建立与应用 | 第47-58页 |
| ·客户流失模型的建立过程 | 第48-51页 |
| ·决策树原理 | 第51-53页 |
| ·算法流程 | 第53-55页 |
| ·已有流失状况分析、预测 | 第55页 |
| ·流失客户价值评估 | 第55-56页 |
| ·模型评估 | 第56-57页 |
| ·流失预警 | 第57页 |
| ·客户挽留方案实施 | 第57-58页 |
| ·挽留效果分析 | 第58页 |
| ·流失分析中需要注意的问题 | 第58-60页 |
| 第5章 结论和展望 | 第60-62页 |
| ·总结 | 第60页 |
| ·展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 附录 | 第66页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第66页 |
