基于数据挖掘的电信客户流失预测研究及应用
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 研究内容 | 第13-15页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 相关概念和技术 | 第16-23页 |
| 2.1 客户流失相关概念 | 第16-20页 |
| 2.1.1 客户流失类型 | 第16-17页 |
| 2.1.2 客户流失原因及对策 | 第17-20页 |
| 2.2 数据挖掘技术 | 第20-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-23页 |
| 第3章 客户流失预测模型 | 第23-34页 |
| 3.1 跨行业数据挖掘过程标准 | 第23-24页 |
| 3.2 原模型介绍 | 第24-26页 |
| 3.3 本文模型介绍 | 第26-33页 |
| 3.3.1 本文技术实现目标 | 第28页 |
| 3.3.2 RFT模型 | 第28-31页 |
| 3.3.3 RFT算法模型权重确定 | 第31-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 电信客户流失预测系统的实证研究 | 第34-57页 |
| 4.1 客户流失模型挖掘过程 | 第34-42页 |
| 4.1.1 商业理解 | 第34页 |
| 4.1.2 数据选择 | 第34页 |
| 4.1.3 数据准备 | 第34-42页 |
| 4.2 建立模型 | 第42-45页 |
| 4.3 模型评价 | 第45-51页 |
| 4.3.1 原模型评价 | 第45-46页 |
| 4.3.2 本文模型评价 | 第46-51页 |
| 4.4 模型的实施 | 第51-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-57页 |
| 结论 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 个人简历 | 第62页 |
