高额欠费风险用户预测模型的建立与应用
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第一章 引言 | 第7-11页 |
| 1.1 研究问题的提出 | 第7-10页 |
| 1.1.1 课题研究的背景 | 第7-9页 |
| 1.1.2 研究目标及方向 | 第9-10页 |
| 1.2 论文的主要内容和总体框架 | 第10-11页 |
| 第二章 用户欠费风险分析和对策 | 第11-23页 |
| 2.1 运营商面临的主要欠费风险 | 第11页 |
| 2.2 欠费风险应对策略 | 第11-18页 |
| 2.2.1 灵活信用控制的欠费风险控制方法 | 第12-14页 |
| 2.2.2 授权管理中心欠费控制应用 | 第14-15页 |
| 2.2.3 基于业务的欠费风险控制方法 | 第15-16页 |
| 2.2.4 实时信控欠费风险控制技术 | 第16页 |
| 2.2.5 支撑网与交换网融合的在线计费控制系统 | 第16-17页 |
| 2.2.6 欠费风险应对策略的分析比较 | 第17-18页 |
| 2.3 现行欠费风险控制系统分析 | 第18-23页 |
| 第三章 欠费风险预测的技术手段 | 第23-29页 |
| 3.1 数据分析和挖掘算法 | 第23-27页 |
| 3.1.1 数据挖掘介绍 | 第23-25页 |
| 3.1.2 在欠费风险预测中的应用 | 第25-27页 |
| 3.2 评分卡模型 | 第27-29页 |
| 3.2.1 评分卡的目的及意义 | 第27页 |
| 3.2.2 引入时需注意的问题 | 第27-29页 |
| 第四章 高额欠费风险用户预测模型 | 第29-49页 |
| 4.1 模型整体规划 | 第29页 |
| 4.2 设计思路 | 第29-30页 |
| 4.3 高欠费风险用户预测模型 | 第30-40页 |
| 4.3.1 数据选择 | 第30页 |
| 4.3.2 建模方式 | 第30-31页 |
| 4.3.3 数据清洗及探索 | 第31-34页 |
| 4.3.4 模型分割 | 第34页 |
| 4.3.5 评分卡模型 | 第34-38页 |
| 4.3.6 生成高欠费风险用户 | 第38-40页 |
| 4.4 高额欠费用户预测模型 | 第40-47页 |
| 4.4.1 高风险用户欠费分析 | 第40-41页 |
| 4.4.2 生成高额欠费用户 | 第41-47页 |
| 4.5 生成系统监控用户 | 第47页 |
| 4.6 模型分析 | 第47-49页 |
| 第五章 模型的应用与效果 | 第49-53页 |
| 5.1 模型应用 | 第49-50页 |
| 5.2 模型测试 | 第50-53页 |
| 5.2.1 测试环境验证 | 第50-52页 |
| 5.2.2 实际运行效果 | 第52-53页 |
| 第六章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 参考资料 | 第55-58页 |
| 缩写术语 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第60-62页 |
