基于数据挖掘的证券公司客户流失分析研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-13页 |
| 1.1.1 大数据的概念与发展 | 第8-9页 |
| 1.1.2 大数据的特点 | 第9-10页 |
| 1.1.3 大数据思维 | 第10-11页 |
| 1.1.4 大数据对于企业的意义 | 第11-12页 |
| 1.1.5 大数据应用案例 | 第12-13页 |
| 第二章 互联网金融与券商 | 第13-15页 |
| 2.1 互联网金融的发展历程 | 第13-14页 |
| 2.2 证券行业发展趋势 | 第14-15页 |
| 第三章 数据挖掘基本理论 | 第15-23页 |
| 3.1 数据挖掘概念 | 第15页 |
| 3.2 数据挖掘的基本流程 | 第15-17页 |
| 3.3 数据挖掘的主要作用 | 第17页 |
| 3.4 数据挖掘的常用方法 | 第17-20页 |
| 3.5 数据挖掘软件的选择 | 第20-21页 |
| 3.6 数据挖掘在券商中的主要应用 | 第21-23页 |
| 第四章 某券商客户流失分析 | 第23-44页 |
| 4.1 研究背景 | 第23页 |
| 4.2 数据基础 | 第23页 |
| 4.3 数据处理 | 第23-24页 |
| 4.4 探索性分析 | 第24-30页 |
| 4.5 流失客户聚类分析 | 第30-34页 |
| 4.6 建立流失模型 | 第34-40页 |
| 4.6.1 C5.0 决策树模型 | 第34-37页 |
| 4.6.2 CHAID决策树模型 | 第37-40页 |
| 4.7 Logistic回归分析 | 第40-43页 |
| 4.8 本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 结论与展望 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-47页 |
| 致谢 | 第47页 |
