数据挖掘技术在移动通信业中的应用研究
| 中文摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-10页 |
| ·课题来源、研究背景和意义 | 第6-7页 |
| ·课题的来源 | 第6页 |
| ·课题研究背景 | 第6-7页 |
| ·研究成果及意义 | 第7页 |
| ·国内外的应用概况 | 第7-8页 |
| ·本文的工作 | 第8页 |
| ·论文的组织结构 | 第8-10页 |
| 第二章 数据挖掘与数据仓库 | 第10-20页 |
| ·数据挖掘理论概述 | 第10-16页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第10页 |
| ·数据挖掘的任务 | 第10-12页 |
| ·数据挖掘发现的知识类型 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘过程 | 第13-16页 |
| ·数据仓库 | 第16-20页 |
| ·数据仓库定义 | 第16页 |
| ·数据仓库特点 | 第16-17页 |
| ·数据组织结构 | 第17-18页 |
| ·数据仓库与操作型数据库的区别 | 第18-19页 |
| ·数据挖掘与OLAP的区别 | 第19-20页 |
| 第三章 决策树方法研究 | 第20-38页 |
| ·分类方法概述 | 第20-24页 |
| ·分类过程 | 第20页 |
| ·分类方法 | 第20-24页 |
| ·适合建立提升销售模型的分类算法 | 第24页 |
| ·常用的决策树生成算法 | 第24-29页 |
| ·ID3 算法 | 第25-26页 |
| ·C4.5 算法 | 第26-27页 |
| ·CART算法 | 第27页 |
| ·CHAID算法 | 第27-28页 |
| ·SLIQ算法 | 第28页 |
| ·SPRINT算法 | 第28-29页 |
| ·测试属性的选择标准 | 第29-31页 |
| ·χ检验（Chi-square test） | 第29页 |
| ·基于信息论的属性选择标准 | 第29-31页 |
| ·基于GINI指数的属性选择标准 | 第31页 |
| ·决策树的修剪 | 第31-36页 |
| ·先剪枝 | 第32页 |
| ·后剪枝 | 第32-36页 |
| ·决策树的评价 | 第36-38页 |
| 第四章 基于SAS的数据挖掘 | 第38-61页 |
| ·SAS介绍 | 第38页 |
| ·SAS数据挖掘方法 | 第38-40页 |
| ·炫铃提升销售模型的建立 | 第40-61页 |
| ·定义业务问题 | 第40-41页 |
| ·数据准备 | 第41-44页 |
| ·数据采样 | 第44-45页 |
| ·数据分割 | 第45-46页 |
| ·变量的选择 | 第46-50页 |
| ·模型建立 | 第50-55页 |
| ·模型性能评价 | 第55-61页 |
| 第五章 模型结果分析与模型实施 | 第61-66页 |
| ·模型结果分析 | 第61-64页 |
| ·模型实施 | 第64-66页 |
| 第六章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-70页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第70-71页 |
| 附录 | 第71-84页 |
| 附录1 | 第71-73页 |
| 附录2 | 第73-84页 |
| 致谢 | 第84页 |
