基于决策树的宽带客户流失分析--以S公司有线通业务为例
| 中文摘要 | 第1-6页 |
| 英文摘要 | 第6-10页 |
| 图表目录 | 第10-11页 |
| 1 引言 | 第11-17页 |
| ·研究背景 | 第11-13页 |
| ·研究现状 | 第13-15页 |
| ·国外研究现状 | 第13-14页 |
| ·国内研究现状 | 第14-15页 |
| ·研究意义和目的 | 第15页 |
| ·研究内容 | 第15-16页 |
| ·论文框架 | 第16-17页 |
| 2 理论基础 | 第17-28页 |
| ·客户关系管理理论 | 第17-22页 |
| ·客户关系管理的定义 | 第17-18页 |
| ·客户关系管理的内容 | 第18-20页 |
| ·客户关系管理的发展 | 第20-21页 |
| ·CRM与客户流失 | 第21-22页 |
| ·决策树算法 | 第22-28页 |
| ·数据挖掘技术概述 | 第22-23页 |
| ·决策树的概念 | 第23页 |
| ·决策树的生成 | 第23-24页 |
| ·决策树的剪枝 | 第24-25页 |
| ·常见决策树算法 | 第25-28页 |
| 3 客户流失分析与技术实现 | 第28-35页 |
| ·客户流失分析 | 第28-30页 |
| ·客户流失类型 | 第28页 |
| ·客户流失分析的一般流程 | 第28-29页 |
| ·现有客户流失分析技术 | 第29-30页 |
| ·决策树算法的优势 | 第30页 |
| ·客户流失分析模型构建 | 第30-34页 |
| ·流失分类决策树生成算法 | 第31页 |
| ·基于损失矩阵的误差计算剪枝法 | 第31-33页 |
| ·利用Boosting技术迭代建模 | 第33页 |
| ·属性缺失值的处理 | 第33-34页 |
| ·Clementine数据挖掘工具 | 第34-35页 |
| 4 S公司宽带客户流失实证分析 | 第35-51页 |
| ·实证对象——S公司有线通业务客户流失 | 第35页 |
| ·S公司有线通客户流失分析 | 第35-48页 |
| ·商业理解 | 第36页 |
| ·数据来源 | 第36-37页 |
| ·数据准备 | 第37-41页 |
| ·训练生成应用模型 | 第41-44页 |
| ·模型评估 | 第44-47页 |
| ·模型应用 | 第47-48页 |
| ·模型结论分析 | 第48-51页 |
| 5 结语 | 第51-53页 |
| ·研究总结 | 第51页 |
| ·研究不足及改进 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
