基于决策树算法的数据挖掘的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·国内外研究与现状 | 第9-10页 |
| ·论文主要工作 | 第10页 |
| ·论文结构安排 | 第10-12页 |
| 第二章 数据仓库技术概述 | 第12-26页 |
| ·数据仓库的基本特征 | 第12-14页 |
| ·数据的组织形式 | 第14-16页 |
| ·数据的抽取、清理与加载 | 第16页 |
| ·数据仓库的概念模型 | 第16-18页 |
| ·星型数据模型 | 第17-18页 |
| ·雪花数据模型 | 第18页 |
| ·数据仓库的结构分析 | 第18-21页 |
| ·自顶向下的结构 | 第19-20页 |
| ·自底向上的结构 | 第20-21页 |
| ·企业级数据集市结构 | 第21页 |
| ·元数据管理 | 第21-22页 |
| ·联机分析处理(OLAP) | 第22-24页 |
| ·OLAP概述 | 第23页 |
| ·OLAP和OLTP的对比分析 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-26页 |
| 第三章 数据挖掘技术在电信领域的应用研究 | 第26-40页 |
| ·数据挖掘技术概述 | 第26-30页 |
| ·产生背景和发展过程 | 第26-27页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第27-28页 |
| ·与传统分析方法的区别 | 第28-29页 |
| ·数据挖掘的特点 | 第29-30页 |
| ·数据挖掘算法简介 | 第30-36页 |
| ·决策树算法 | 第30-32页 |
| ·人工神经网络 | 第32-36页 |
| ·数据挖掘技术在电信领域的应用 | 第36-37页 |
| ·数据挖掘流程图 | 第37-38页 |
| ·处理过程 | 第37-38页 |
| ·流程图总结 | 第38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 挖掘模型的设计与实现 | 第40-54页 |
| ·基于C5.0 的挖掘模型 | 第40-51页 |
| ·背景介绍和解决方案 | 第40页 |
| ·开发环境简介 | 第40-42页 |
| ·基于C5.0 算法建模 | 第42-43页 |
| ·主要参数配置 | 第43-47页 |
| ·运行结果及分析 | 第47-51页 |
| ·基于Neural Network的测试模型 | 第51-52页 |
| ·基于Neural Network算法建模 | 第51页 |
| ·测试结果及分析 | 第51-52页 |
| ·应用性分析及展望 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 总结 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-59页 |
