| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| 第一节 研究背景 | 第8-12页 |
| 一、移动互联网新形势需要运营商经营策略的转变 | 第8-10页 |
| 二、运营商由话务量经营向流量经营思维的转变 | 第10页 |
| 三、流量资源在用户中的分布严重失衡 | 第10-12页 |
| 第二节 文献综述 | 第12-15页 |
| 一、流量经营理论文献综述 | 第12-13页 |
| 二、数据挖掘理论文献综述 | 第13-15页 |
| 第三节 研究思路和内容 | 第15-17页 |
| 第二章 流量经营理论 | 第17-24页 |
| 第一节 流量经营的定义 | 第17页 |
| 第二节 流量经营的必要性 | 第17-21页 |
| 一、运营商的传统业务已经饱和并被互联网企业侵蚀 | 第17-18页 |
| 二、运营商面临管道化的威胁 | 第18-19页 |
| 三、流量激增带给网络压力的同时带来量收收入“剪刀差” | 第19-20页 |
| 四、流量资源分布失衡 | 第20-21页 |
| 第三节 流量经营的思路 | 第21-24页 |
| 一、整体的流量经营思路 | 第21-22页 |
| 二、本文的流量经营思路 | 第22-24页 |
| 第三章 数据挖掘理论简介 | 第24-39页 |
| 第一节 数据挖掘定义和方法论 | 第24-27页 |
| 一、数据挖掘的定义 | 第24页 |
| 二、数据挖掘的方法论 | 第24-27页 |
| 第二节 分类问题的解决方法 | 第27-39页 |
| 一、决策树 | 第27-33页 |
| 二、最近邻分类器 | 第33-35页 |
| 三、贝叶斯分类器 | 第35-39页 |
| 第四章 数据挖掘在流量经营中的应用 | 第39-58页 |
| 第一节 潜在高流量用户预测模型 | 第39-54页 |
| 一、业务目标和时间窗口 | 第39-40页 |
| 二、变量设计 | 第40-42页 |
| 三、数据准备和数据理解 | 第42-49页 |
| 四、模型构建 | 第49-52页 |
| 五、模型评估 | 第52-54页 |
| 第二节 业务推荐的时机和产品分析思路 | 第54-58页 |
| 一、用户流量使用行为的统一视图的创建 | 第54-56页 |
| 二、业务推荐的合适时机分析思路 | 第56页 |
| 三、业务推荐的合适产品分析思路 | 第56-58页 |
| 第五章 结论 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |