数据挖掘技术在电视用户满意度分析中的应用研究

摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-8页
第一章 绪论	第8-13页
·本课题研究的背景与意义	第8-9页
·本文相关理论的研究现状	第9-11页
·发现知识与数据挖掘的研究现状	第9-10页
·数据挖掘技术中聚类和分类的研究现状	第10页
·客户满意度的研究现状	第10-11页
·本文的体系结构和章节安排	第11-13页
第二章 数据挖掘相关理论综述	第13-19页
·数据挖掘的方法理论与其研究内容	第13-16页
·数据挖掘的理论基础	第13-14页
·数据挖掘技术的方法	第14-16页
·数据挖掘的功能	第16-17页
·数据挖掘的环境与过程	第17-18页
·本章小结	第18-19页
第三章 聚类和分类的常见算法介绍	第19-28页
·聚类分析介绍	第19-23页
·聚类分析概念	第19页
·聚类分析中数据表示	第19-20页
·常用的几类聚类算法	第20-23页
·分类分析介绍	第23-27页
·分类的概念	第23-24页
·数据分类的两步过程	第24页
·分类预处理过程	第24-27页
·本章小结	第27-28页
第四章 聚类分析在安广网络客户满意度分析中的应用	第28-45页
·数据采集	第28页
·数据预处理	第28-32页
·数据清洗	第28-29页
·数据转换集成	第29-30页
·数据消减处理	第30-32页
·进行聚类分析	第32-40页
·构造差异矩阵	第33-34页
·几种聚类方法	第34-38页
·试验结果分析	第38-40页
·进行两步聚类算法分析	第40-44页
·分层聚类分析	第44页
·本章小结	第44-45页
第五章 层次模型在安广网络客户满意度分析中的应用	第45-51页
·用户满意度层次模型	第45页
·用户满意度层次模型的建立	第45-46页
·用SPSS进行层次分类的实验过程及结果	第46-50页
·分类规则测试	第50-51页
第六章 总结与展望	第51-52页
参考文献	第52-56页
致谢	第56-57页
在校期间研究成果	第57页