数据挖掘在电信宽带客户流失预警中的应用研究--以珠三角某电信企业宽带客户为例
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 图表目录 | 第8-10页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究的背景 | 第10-14页 |
| ·我国及珠三角地区宽带客户发展状况 | 第10-11页 |
| ·珠三角地区宽带市场竞争状况 | 第11-12页 |
| ·电信行业客户流失背景 | 第12-13页 |
| ·国内外客户流失管理现状 | 第13-14页 |
| ·本文的内容、创新点及架构 | 第14-16页 |
| ·本文的主要内容及创新点 | 第14页 |
| ·本文的架构 | 第14-16页 |
| 2 文献综述 | 第16-27页 |
| ·客户流失理论综述 | 第16-21页 |
| ·客户流失研究综述 | 第16-18页 |
| ·客户流失关键影响因子 | 第18-20页 |
| 1 客户不满意 | 第18-19页 |
| 2 转换成本 | 第19-20页 |
| 3 客户自身因素 | 第20页 |
| ·客户挽留价值 | 第20-21页 |
| ·数据挖掘理论文献综述 | 第21-27页 |
| ·数据挖掘定义与发展 | 第21-22页 |
| ·数据挖掘技术分类 | 第22-23页 |
| ·数据挖掘流程 | 第23-24页 |
| ·数据挖掘算法 | 第24-27页 |
| 3 研究设计 | 第27-29页 |
| ·本文研究的对象 | 第27页 |
| ·预警模型设计 | 第27-28页 |
| ·预测模型时间轴设计 | 第28-29页 |
| 4 客户流失预警建模应用 | 第29-46页 |
| ·商业理解 | 第29页 |
| ·数据理解 | 第29-32页 |
| ·研究样本及变量的确定 | 第29页 |
| ·探索性数据分析 | 第29-32页 |
| ·数据准备 | 第32-34页 |
| ·数据准备过程 | 第32-33页 |
| ·数据准备结果 | 第33-34页 |
| ·模型建立 | 第34-43页 |
| ·单变量影响差异分析 | 第34-39页 |
| ·客户流失预警建模 | 第39-40页 |
| ·模型训练结果 | 第40-41页 |
| ·模型测试与改进 | 第41-43页 |
| ·模型评估 | 第43-45页 |
| ·模型的效果评估 | 第43-45页 |
| ·模型实施 | 第45-46页 |
| 5 结论与展望 | 第46-47页 |
| ·研究结果 | 第46页 |
| ·研究的不足及今后研究方向 | 第46-47页 |
| 注释 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 致谢 | 第51页 |
