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基于数据挖掘方法的客户细分及流失预测

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第10-15页
    1.1 研究背景及意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状综述第11-13页
    1.3 快递行业客户数据分析现状综述第13页
    1.4 研究内容与框架第13-15页
第二章 相关理论和方法介绍第15-25页
    2.1 客户细分基本理论第15-17页
    2.2 客户流失基本理论第17页
    2.3 数据挖掘简介第17-20页
    2.4 数据挖掘模型简介第20-23页
        2.4.1 k-means聚类第20-21页
        2.4.2 two-step聚类第21页
        2.4.3 人工神经网络算法第21-23页
        2.4.4 分类回归树算法第23页
    2.5 本章小结第23-25页
第三章 基于聚类方法的客户细分第25-36页
    3.1 数据提取与数据预处理第25-28页
        3.1.1 数据提取第25-26页
        3.1.2 数据预处理第26-28页
    3.2 客户细分模型建立第28-33页
    3.3 客户细分结果分析第33-36页
第四章 客户流失分析第36-43页
    4.1 流失客户探索性分析第36-37页
    4.2 客户流失模型第37-41页
        4.2.1 人工神经网络建模第37-39页
        4.2.2 分类回归树建模第39-40页
        4.2.3 模型比较第40-41页
    4.3 流失客户预测第41-43页
第五章 总结与展望第43-45页
    5.1 研究结果的意义第43页
    5.2 主要研究结论与展望第43-45页
参考文献第45-48页
致谢第48页

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