数据挖掘在电信客户流失中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-17页 |
| ·问题的提出 | 第8-10页 |
| ·课题的研究背景 | 第8-10页 |
| ·课题的研究意义 | 第10页 |
| ·国内外的研究现状及分析 | 第10-15页 |
| ·客户流失问题的国外研究现状 | 第10-13页 |
| ·客户流失问题的国内研究现状 | 第13页 |
| ·目前研究中存在的不足 | 第13-15页 |
| ·论文研究内容、思路和方法 | 第15-17页 |
| ·论文的研究思路和方法 | 第15页 |
| ·论文的研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 相关理论的探讨 | 第17-30页 |
| ·电信客户流失问题分析 | 第17-21页 |
| ·电信客户流失与流失分类 | 第17-19页 |
| ·电信行业的业务系统与业务流程 | 第19-20页 |
| ·客户流失的影响因素分析 | 第20-21页 |
| ·数据挖掘理论 | 第21-24页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第21页 |
| ·数据挖掘的应用领域 | 第21-22页 |
| ·数据挖掘的方法 | 第22-23页 |
| ·数据挖掘的常用技术 | 第23-24页 |
| ·决策树算法原理及步骤 | 第24-25页 |
| ·CART算法建树原理 | 第25-29页 |
| ·CART算法的基本概念 | 第26页 |
| ·CART算法的属性选择方法 | 第26-28页 |
| ·CART算法描述 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 电信客户流失数据挖掘建模 | 第30-53页 |
| ·电信客户流失模型建立的原则 | 第30-31页 |
| ·数据挖掘建模的一般框架 | 第31-33页 |
| ·电信客户流失建模的商业理解 | 第33-35页 |
| ·电信客户流失建模的数据理解 | 第35-40页 |
| ·数据收集 | 第35页 |
| ·数据描述 | 第35-38页 |
| ·数据选择 | 第38-40页 |
| ·电信客户流失建模的数据准备 | 第40-42页 |
| ·确定时间窗口 | 第40-41页 |
| ·确定数据来源 | 第41页 |
| ·数据预处理 | 第41-42页 |
| ·电信客户流失建模 | 第42-47页 |
| ·挖掘算法与挖掘软件的选择 | 第42-44页 |
| ·建立客户流失预测模型 | 第44-47页 |
| ·电信客户流失模型的评估 | 第47-51页 |
| ·测试数据集的选择 | 第48页 |
| ·模型评价指标 | 第48-50页 |
| ·本文中的模型评价结果 | 第50-51页 |
| ·电信客户流失模型的运行结果 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 针对电信流失客户的客户挽留 | 第53-61页 |
| ·电信客户挽留价值的评估 | 第53-56页 |
| ·电信客户流失原因的分析 | 第56-57页 |
| ·制定有效的电信客户挽留策略 | 第57-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表(录用)论文情况 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
