基于数据挖掘技术的移动存量维系系统设计与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状分析 | 第11-15页 |
| 1.2.1 存量维系系统现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 相关技术现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 浙江移动存量维系系统现状 | 第14-15页 |
| 1.3 研究目标和内容 | 第15页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第15页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第15页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 存量维系系统的总体设计 | 第17-33页 |
| 2.1 需求分析 | 第17-21页 |
| 2.1.1 业务需求分析 | 第17页 |
| 2.1.2 功能需求分析 | 第17-20页 |
| 2.1.3 非功能需求分析 | 第20-21页 |
| 2.2 系统建设目标 | 第21-22页 |
| 2.3 系统架构设计 | 第22-24页 |
| 2.3.1 存量维系系统与其它系统的关系 | 第22-23页 |
| 2.3.2 存量维系系统整体功能架构设计 | 第23-24页 |
| 2.3.3 存量维系系统整体部署架构设计 | 第24页 |
| 2.4 系统总体功能设计 | 第24-29页 |
| 2.5 接口设计 | 第29-30页 |
| 2.6 数据库设计 | 第30-32页 |
| 2.7 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 客户异动识别及政策推荐研究 | 第33-40页 |
| 3.1 数据挖掘技术概述 | 第33-34页 |
| 3.1.1 数据挖掘的概念 | 第33页 |
| 3.1.2 数据挖掘的主要方法 | 第33页 |
| 3.1.3 数据挖掘决策树方法 | 第33-34页 |
| 3.2 客户异动识别 | 第34-36页 |
| 3.3 基于客户异动识别的政策推荐 | 第36-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 存量维系系统模块设计与实现 | 第40-54页 |
| 4.1 首页模块 | 第40页 |
| 4.2 维系策略模块 | 第40-48页 |
| 4.3 客户细分模块 | 第48-50页 |
| 4.4 推荐预览模块 | 第50-52页 |
| 4.5 营销应用模块 | 第52页 |
| 4.6 效果跟踪模块 | 第52-53页 |
| 4.7 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 系统测试与验证 | 第54-58页 |
| 5.1 测试环境 | 第54页 |
| 5.1.1 开发工具及开发环境 | 第54页 |
| 5.1.2 集群拓扑环境 | 第54页 |
| 5.1.3 测试环境软硬件清单 | 第54页 |
| 5.2 测试方案 | 第54-55页 |
| 5.3 系统功能测试结果 | 第55页 |
| 5.4 系统接口测试结果 | 第55-56页 |
| 5.5 系统性能检测结果 | 第56-57页 |
| 5.6 本章小结 | 第57-58页 |
| 第六章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 6.1 总结 | 第58页 |
| 6.2 展望 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-62页 |
