数据挖掘在电信客户流失预警中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景 | 第8-12页 |
| ·电信产业基本现状及发展趋势 | 第8-9页 |
| ·客户流失预警对电信企业的重要意义 | 第9-11页 |
| ·数据挖掘在电信客户流失预警中的应用现状 | 第11-12页 |
| ·论文的主要工作与结构 | 第12-14页 |
| ·论文的研究目的 | 第13页 |
| ·论文的结构 | 第13-14页 |
| 第二章 数据挖掘与客户流失预警 | 第14-25页 |
| ·数据挖掘的基本知识 | 第14-18页 |
| ·数据挖掘技术的发展历程 | 第14-15页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第15-16页 |
| ·数据挖掘的研究内容 | 第16页 |
| ·数据挖掘的任务和功能 | 第16-18页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第18页 |
| ·数据挖掘常用技术 | 第18-20页 |
| ·人工神经网络 | 第18-19页 |
| ·决策树 | 第19页 |
| ·关联规则 | 第19页 |
| ·近邻算法 | 第19-20页 |
| ·客户流失预警的算法选择—决策树技术的优势与分类 | 第20-22页 |
| ·ID3算法 | 第20-21页 |
| ·C4.5算法 | 第21页 |
| ·CART算法 | 第21页 |
| ·PUBLIC算法 | 第21页 |
| ·SPRINT算法 | 第21-22页 |
| ·CHAID算法的特点及分析方法 | 第22-25页 |
| 第三章 客户流失的表现及应对措施 | 第25-32页 |
| ·客户存量和流失的定义 | 第25页 |
| ·存量流失的表现和现状 | 第25-27页 |
| ·客户保留的重要性和主要措施 | 第27-29页 |
| ·客户保留的重要性 | 第27-29页 |
| ·影响客户流失的主要因素 | 第29页 |
| ·客户保留的主要措施 | 第29页 |
| ·数据挖掘在电信业的应用空间 | 第29-32页 |
| 第四章 数据挖掘在电信客户流失预警中的应用实例 | 第32-43页 |
| ·某省固网运营商客户流失现状分析 | 第32页 |
| ·客户流失预警目的 | 第32-33页 |
| ·客户流失预警分析案例 | 第33-39页 |
| ·商业理解 | 第34页 |
| ·数据理解 | 第34-35页 |
| ·数据准备与清理 | 第35页 |
| ·数据预处理 | 第35-37页 |
| ·建立模型 | 第37-39页 |
| ·模型评估 | 第39页 |
| ·结果发布 | 第39页 |
| ·结论 | 第39-43页 |
| ·分析结论 | 第39-42页 |
| ·营销建议 | 第42页 |
| ·营销方案策划及实施效果 | 第42-43页 |
| 结束语:进一步的研究 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-45页 |
| 致谢 | 第45页 |
