| 摘要 | 第2-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 论文的研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 论文的章节安排 | 第13-14页 |
| 第二章 决策树原理及客户流失管理理论 | 第14-24页 |
| 2.1 数据挖掘原理 | 第14-17页 |
| 2.1.1 数据挖掘的知识分类 | 第14-15页 |
| 2.1.2 数据挖掘功能 | 第15页 |
| 2.1.3 数据挖掘一般过程 | 第15-17页 |
| 2.2 决策树原理 | 第17-21页 |
| 2.2.1 数据分类技术 | 第17-18页 |
| 2.2.2 C5.0 决策树分类算法 | 第18-20页 |
| 2.2.3 C5.0 决策树分析工具SEE5/C5 | 第20-21页 |
| 2.3 客户流失管理 | 第21-24页 |
| 2.3.1 客户价值理论 | 第21-22页 |
| 2.3.2 客户流失的原因分析及保留策略 | 第22-24页 |
| 第三章 分销行业客户流失问题的决策树建立和分析 | 第24-31页 |
| 3.1 分类方法和算法的选择 | 第24-25页 |
| 3.2 客户流失数据分析和准备 | 第25-27页 |
| 3.3 决策树SEE5 建模及定性分析 | 第27-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 分销行业客户流失决策树通用性和准确性的定量分析 | 第31-34页 |
| 4.1 决策树适用性指标PI | 第31-32页 |
| 4.2 决策树实例分析 | 第32-33页 |
| 4.3 客户流失决策树的动态更新 | 第33页 |
| 4.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第五章 基于决策树的客户流失管理系统的设计与实现 | 第34-48页 |
| 5.1 系统框架设计 | 第34-36页 |
| 5.2 系统主要功能分析 | 第36-37页 |
| 5.2.1 决策树生成及动态更新 | 第36页 |
| 5.2.2 客户流失分析预测 | 第36页 |
| 5.2.3 客户流失管理 | 第36-37页 |
| 5.3 系统主要功能代码实现 | 第37-45页 |
| 5.3.1 客户流失分析预测和决策树动态更新 | 第37-41页 |
| 5.3.2 客户流失管理 | 第41-44页 |
| 5.3.3 与IMCRM 系统的集成 | 第44-45页 |
| 5.4 系统样例界面 | 第45-47页 |
| 5.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第六章 系统应用分析 | 第48-54页 |
| 6.1 系统应用实例 | 第48-51页 |
| 6.2 系统应用效果分析 | 第51-53页 |
| 6.3 本章小结 | 第53-54页 |
| 第七章 总结及展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-58页 |
| 附录 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 攻读学位期间发表论文 | 第63-65页 |