| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| ·研究背景 | 第10页 |
| ·研究目的 | 第10-11页 |
| ·文献综述 | 第11-15页 |
| ·研究方法 | 第15-16页 |
| ·研究框架 | 第16-19页 |
| ·论文研究框架及思路 | 第16-18页 |
| ·本文的研究重点 | 第18-19页 |
| 第二章 电信业务资费套餐相关理论概述 | 第19-28页 |
| ·电信资费的相关理论 | 第19-23页 |
| ·电信资费的概念 | 第19-20页 |
| ·电信资费结构组成 | 第20-21页 |
| ·电信资费体系及分类 | 第21-23页 |
| ·电信资费套餐的相关理论 | 第23-26页 |
| ·资费套餐的概念 | 第23页 |
| ·电信资费套餐设计 | 第23-24页 |
| ·电信资费套餐评价 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 电信业务资费动态预演理论研究 | 第28-46页 |
| ·电信业务资费动态预演的基本概念 | 第28页 |
| ·电信业务资费动态预演的基本流程 | 第28-45页 |
| ·新套餐设计阶段 | 第29-33页 |
| ·模拟用户群抽取阶段 | 第33-37页 |
| ·测算预演阶段 | 第37-42页 |
| ·预演指标分析阶段 | 第42-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 新增用户客户量的测算研究 | 第46-64页 |
| ·新增用户客户量测算的背景 | 第46页 |
| ·新增用户客户量测算的基本思路 | 第46-48页 |
| ·基于相似套餐预测新套餐的新增用户客户量 | 第46-47页 |
| ·基于套餐等级与新增客户群的对应关系来预测新套餐的新增用户客户量 | 第47-48页 |
| ·新增用户客户量预测的基本方法——时间序列预测法 | 第48-53页 |
| ·时间序列预测方法概述 | 第48-52页 |
| ·SPSS 软件简介 | 第52页 |
| ·时间序列法的适用性分析 | 第52-53页 |
| ·新增用户客户量测算的实例分析 | 第53-63页 |
| ·实例背景介绍 | 第53页 |
| ·数据准备 | 第53-54页 |
| ·线性回归预测 | 第54-58页 |
| ·时间序列指数平滑法预测 | 第58-61页 |
| ·结果的检验 | 第61-62页 |
| ·预测模型的推广 | 第62-63页 |
| ·新增用户客户量测算的局限性 | 第63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 转移用户客户量的测算研究 | 第64-87页 |
| ·转移用户客户量测算的背景 | 第64页 |
| ·转移用户客户量测算的基本思路 | 第64-66页 |
| ·转移用户客户量测算的可行性 | 第64-65页 |
| ·转移用户客户量测算的思路 | 第65-66页 |
| ·转移用户客户量测算的基本方法—决策树分类算法 | 第66-69页 |
| ·决策树算法概述 | 第66-68页 |
| ·决策树算法适用性分析 | 第68-69页 |
| ·转移用户客户量测算的实例分析 | 第69-86页 |
| ·C5.0 算法介绍 | 第69-70页 |
| ·数据挖掘工具Clementine 的介绍 | 第70页 |
| ·实例背景介绍 | 第70-71页 |
| ·数据提取 | 第71-74页 |
| ·数据的清洗与转换 | 第74页 |
| ·数据的统计与处理 | 第74-76页 |
| ·决策树模型的构建 | 第76-82页 |
| ·模型的解释与应用 | 第82-84页 |
| ·模型的推广 | 第84-86页 |
| ·本章小结 | 第86-87页 |
| 第六章 总结与展望 | 第87-89页 |
| ·总结 | 第87页 |
| ·展望 | 第87-89页 |
| 参考文献 | 第89-91页 |
| 致谢 | 第91-92页 |
| 攻读硕士研究生期间发表论文及参加项目情况 | 第92页 |