| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 1 绪论 | 第12-20页 |
| ·研究的背景及意义 | 第12-14页 |
| ·研究现状分析 | 第14-16页 |
| ·快速货物运输数据挖掘的必要性分析 | 第16-17页 |
| ·论文研究内容及组织结构 | 第17-20页 |
| 2 数据挖掘技术及其在快速货物运输中应用方法的选择分析 | 第20-30页 |
| ·数据挖掘概述 | 第20-21页 |
| ·数据挖掘的特点 | 第21-22页 |
| ·进行数据挖掘的准备及其在快速货物运输应用的过程分析 | 第22-25页 |
| ·数据挖掘的起点——数据集 | 第22-23页 |
| ·在快速货物运输中对数据挖掘的应用过程 | 第23-25页 |
| ·常见的数据挖掘技术比较分析 | 第25-28页 |
| ·数据挖掘技术的选择原则 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 3 决策树及其在快速货物运输数据挖掘中应用的算法研究 | 第30-43页 |
| ·决策树概述 | 第30-32页 |
| ·用决策树归纳分类 | 第30-31页 |
| ·决策树的基本组成 | 第31-32页 |
| ·决策树的构造过程 | 第32-33页 |
| ·决策树基本算法的比较分析 | 第33-39页 |
| ·ID3算法 | 第34-36页 |
| ·C4.5算法 | 第36-37页 |
| ·CART算法 | 第37-38页 |
| ·PUBLIC算法 | 第38-39页 |
| ·大规模数据集的决策树算法 | 第39页 |
| ·对CART算法的改进 | 第39-42页 |
| ·处理缺失数据 | 第39-40页 |
| ·优化剪枝策略 | 第40-41页 |
| ·改进的CART算法描述 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 4 决策树方法在中铁快运公司应用的案例分析 | 第43-58页 |
| ·案例业务理解 | 第43-45页 |
| ·数据理解与准备 | 第45页 |
| ·数据预处理 | 第45-51页 |
| ·数据描述 | 第46-48页 |
| ·数据清理 | 第48-49页 |
| ·数据变换 | 第49页 |
| ·数据的属性选择 | 第49-51页 |
| ·决策树方法的实现 | 第51-54页 |
| ·决策树模型的导出 | 第54-55页 |
| ·验证结果和评估 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 5 结论 | 第58-60页 |
| ·本文主要研究工作 | 第58页 |
| ·有待于进一步研究的问题 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
| 作者简历 | 第62-64页 |
| 学位论文数据集 | 第64页 |
