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数据挖掘在电信客户流失模型中的应用

中文摘要第1-5页
Abstract第5-8页
第1章 引言第8-13页
   ·选题的背景和意义第8-9页
   ·国内外研究现状第9-12页
   ·本文的主要内容及结构第12-13页
第2章 数据挖掘理论与技术第13-23页
   ·数据挖掘概述第13页
   ·数据挖掘流程第13-15页
   ·数据挖掘技术分类第15-16页
   ·决策树技术第16-19页
   ·神经网络技术第19-21页
   ·Logistic回归技术第21-23页
第3章 数据挖掘过程模型及实现第23-29页
   ·CRISP-DM数据挖掘过程模型的产生第23-24页
   ·CRISP-DM数据挖掘过程参考模型第24-26页
   ·SPSS数据挖掘软件介绍第26-29页
第4章 客户流失预测模型的建立第29-54页
   ·商业理解第29-30页
   ·数据理解第30-31页
   ·数据准备第31-41页
   ·建立模型第41-47页
   ·模型评估第47-52页
   ·模型实施第52-54页
第5章 总结第54-57页
参考文献第57-59页
致谢第59页

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