基于决策树的数据挖掘算法的研究及其在实际中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·研究的背景及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·国外研究现状 | 第9-10页 |
| ·国内研究现状 | 第10-11页 |
| ·数据挖掘实际应用 | 第11-12页 |
| ·研究的主要内容 | 第12页 |
| ·论文安排 | 第12-13页 |
| 第二章 相关技术的理论综述 | 第13-35页 |
| ·数据挖掘的相关理论 | 第13-24页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第13-15页 |
| ·数据挖掘的步骤 | 第15-16页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第16-21页 |
| ·数据抽取 | 第17-18页 |
| ·分类发现 | 第18-19页 |
| ·聚类 | 第19-20页 |
| ·关联规则发现 | 第20-21页 |
| ·数据挖掘的常用技术 | 第21-24页 |
| ·决策树相关理论 | 第24-33页 |
| ·决策树的概念 | 第24-25页 |
| ·决策树的信息论原理 | 第25-26页 |
| ·决策树的主要步骤 | 第26-28页 |
| ·决策树的分类算法 | 第28-33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 第三章 基于决策树的数据挖掘在实际中的应用 | 第35-66页 |
| ·数据挖掘技术在管理项目中的应用 | 第35页 |
| ·以数据挖掘为核心的系统架构 | 第35-37页 |
| ·客户关系管理 | 第37-41页 |
| ·客户关系管理的概念 | 第37-38页 |
| ·客户关系管理的作用 | 第38-40页 |
| ·客户服务的发展方向 | 第40-41页 |
| ·客户的分类 | 第41-44页 |
| ·客户分类的概念 | 第41页 |
| ·客户分类的作用 | 第41-42页 |
| ·分类开发及过程 | 第42-44页 |
| ·系统数据结构的设计与实现 | 第44-63页 |
| ·数据的选择 | 第44-45页 |
| ·数据预处理 | 第45-47页 |
| ·数据建模 | 第47-49页 |
| ·数据挖掘的实现 | 第49-63页 |
| ·算法核心数据结构 | 第49-50页 |
| ·建树算法 | 第50-52页 |
| ·熵函数的实现 | 第52-55页 |
| ·利用DSO 创建数据挖掘模型 | 第55-60页 |
| ·ID3 算法 | 第60-61页 |
| ·SLIQ 算法 | 第61-63页 |
| ·算法评估 | 第63-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第四章 结论与展望 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-71页 |
