| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第7-9页 |
| 1.1 选题背景 | 第7页 |
| 1.2 研究意义 | 第7-8页 |
| 1.3 主要研究内容和结构安排 | 第8页 |
| 1.4 论文的创新点 | 第8-9页 |
| 第2章 研究现状 | 第9-12页 |
| 2.1 基于数据分析的精准营销研究 | 第9-10页 |
| 2.2 关于特征提取的国内外研究成果 | 第10-12页 |
| 2.2.1 特征提取与特征工程 | 第10页 |
| 2.2.2 特征提取的具体方法 | 第10-11页 |
| 2.2.3 特征有用性的评估 | 第11-12页 |
| 第3章 理论知识 | 第12-16页 |
| 3.1 决策树算法 | 第12-15页 |
| 3.1.1 决策树的生长与剪枝 | 第12-13页 |
| 3.1.2 决策树算法的主流算法 | 第13页 |
| 3.1.3 数据不平衡问题 | 第13-14页 |
| 3.1.4 评估模型的性能 | 第14-15页 |
| 3.2 列联表分析与卡方检验 | 第15-16页 |
| 第4章 案例分析 | 第16-45页 |
| 4.1 数据准备 | 第16-19页 |
| 4.2 探索和理解数据 | 第19-31页 |
| 4.3 利用决策树提取特征 | 第31-39页 |
| 4.3.1 基于数据训练得到决策树 | 第31-33页 |
| 4.3.2 评估模型的性能(基于混淆矩阵) | 第33-35页 |
| 4.3.3 评估模型的性能(基于特征对类别的预测效果) | 第35-39页 |
| 4.4 尝试提高模型的性能 | 第39-44页 |
| 4.4.1 针对数据不平衡问题 | 第39-40页 |
| 4.4.2 引入零售业的RFM指标 | 第40-44页 |
| 4.5 对提取到的特征的总结 | 第44-45页 |
| 第5章 总结 | 第45-47页 |
| 附录 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-50页 |
| 致谢 | 第50页 |