电信用户稳定性识别及应用研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 引言 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12页 |
| 1.3 研究目标和内容方法 | 第12-13页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第12-13页 |
| 1.3.2 内容方法 | 第13页 |
| 1.4 论文可行性、创新点与组织结构 | 第13-16页 |
| 1.4.1 可行性分析 | 第13-14页 |
| 1.4.2 论文创新点 | 第14页 |
| 1.4.3 组织结构与技术路线图 | 第14-16页 |
| 第2章 用户生命周期与数据挖掘方法 | 第16-25页 |
| 2.1 用户生命周期理论 | 第16-17页 |
| 2.2 数据挖掘及流程 | 第17-18页 |
| 2.3 缺失值处理方法 | 第18-19页 |
| 2.3.1 数据缺失值 | 第18-19页 |
| 2.3.2 缺失值处理 | 第19页 |
| 2.4 模型理论方法 | 第19-23页 |
| 2.4.1 Lasso回归 | 第19-20页 |
| 2.4.2 随机森林 | 第20-21页 |
| 2.4.3 adaboost | 第21页 |
| 2.4.4 支持向量机 | 第21-22页 |
| 2.4.5 聚类分析 | 第22-23页 |
| 2.5 模型评价方法 | 第23-24页 |
| 2.5.1 分类模型评价方法 | 第23-24页 |
| 2.5.2 聚类分析评价方法 | 第24页 |
| 2.6 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 稳定性用户识别研究 | 第25-47页 |
| 3.1 数据说明及预处理 | 第25-32页 |
| 3.1.1 数据说明 | 第25-27页 |
| 3.1.2 数据预处理 | 第27-32页 |
| 3.2 描述性分析 | 第32-35页 |
| 3.3 稳定性标签及变量选择 | 第35-39页 |
| 3.3.1 稳定性标签 | 第35-36页 |
| 3.3.2 变量选择 | 第36-39页 |
| 3.4 稳定性模型建立 | 第39-45页 |
| 3.4.1 随机森林 | 第39-42页 |
| 3.4.2 adaboost | 第42-43页 |
| 3.4.3 支持向量机 | 第43-45页 |
| 3.5 稳定性模型对比与选择 | 第45-46页 |
| 3.6 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 用户画像及营销建议 | 第47-55页 |
| 4.1 用户细分 | 第47-51页 |
| 4.1.1 模型构建 | 第47-49页 |
| 4.1.2 用户聚类 | 第49-51页 |
| 4.2 用户画像结果分析 | 第51-52页 |
| 4.3 不同群体营销建议 | 第52-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 总结与展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
