基于数据挖掘技术的电话经理业务支撑系统设计与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第13-18页 |
| 1.1 研究背景与项目来源 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.1 国外相关研究 | 第14-15页 |
| 1.2.2 国内相关研究 | 第15-16页 |
| 1.3 研究目的与内容 | 第16-17页 |
| 1.4 结构与章节安排 | 第17-18页 |
| 第2章 相关技术概论 | 第18-30页 |
| 2.1 信息系统体系结构 | 第18-19页 |
| 2.2 数据挖掘技术分析 | 第19-23页 |
| 2.2.1 数据挖掘应用情况 | 第19-20页 |
| 2.2.2 数据挖掘技术分类 | 第20页 |
| 2.2.3 数据挖掘建模过程 | 第20-22页 |
| 2.2.4 数据挖掘技术发展趋势 | 第22-23页 |
| 2.3 C5.0决策树数据挖掘算法介绍 | 第23-25页 |
| 2.4 数据挖掘技术在电话经理业务中的应用 | 第25-29页 |
| 2.4.1 定义数据挖掘问题 | 第25页 |
| 2.4.2 数据准备 | 第25-26页 |
| 2.4.3 数据预处理 | 第26-28页 |
| 2.4.4 数据挖掘模型的构建 | 第28页 |
| 2.4.5 数据挖掘模型的评估和检验 | 第28-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 系统需求分析 | 第30-37页 |
| 3.1 总体需求分析 | 第30-31页 |
| 3.2 功能需求分析 | 第31-36页 |
| 3.2.1 预警信息处理 | 第32-34页 |
| 3.2.2 预警规则处理 | 第34-35页 |
| 3.2.3 客户维系挽留管理 | 第35-36页 |
| 3.3 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 系统设计 | 第37-51页 |
| 4.1 系统总体方案 | 第37-38页 |
| 4.2 系统功能设计 | 第38页 |
| 4.3 客户流失预警模型分析 | 第38-42页 |
| 4.3.1 客户流失预警模型概述 | 第38-39页 |
| 4.3.2 客户流失分析和预测建模过程 | 第39-41页 |
| 4.3.3 数据挖掘建模中的节点算法选择 | 第41-42页 |
| 4.4 C5.0决策树模型构建方法与样本选取 | 第42-46页 |
| 4.4.1 数据采集 | 第43页 |
| 4.4.2 数据处理 | 第43-45页 |
| 4.4.3 数据分析结果 | 第45-46页 |
| 4.5 数据挖掘系统集成 | 第46页 |
| 4.6 后台数据挖掘支撑系统 | 第46-50页 |
| 4.6.1 电话经理业务数据挖掘系统体系结构 | 第47-48页 |
| 4.6.2 数据仓库 | 第48-50页 |
| 4.7 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 系统主要模块实现与测试 | 第51-64页 |
| 5.1 系统数据库的实现 | 第51-53页 |
| 5.1.1 系统配置信息管理数据库模型 | 第51-52页 |
| 5.1.2 客户信息管理数据库模型 | 第52-53页 |
| 5.2 信息查询模块实现 | 第53-54页 |
| 5.3 客户流失预警的实现 | 第54-55页 |
| 5.4 系统测试 | 第55-62页 |
| 5.4.1 测试工具与测试环境 | 第55-56页 |
| 5.4.2 典型的功能测试用例 | 第56-57页 |
| 5.4.3 应用数据挖掘算法预测精度对比分析 | 第57-59页 |
| 5.4.4 性能测试 | 第59-61页 |
| 5.4.5 算法对比实验及结果 | 第61-62页 |
| 5.5 测试结果分析 | 第62-63页 |
| 5.6 本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
