基于某非盈利组织数据营销的统计建模及分析
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.3 本文的工作 | 第12页 |
| 1.4 本文结构 | 第12-13页 |
| 第二章 营销数据预处理 | 第13-21页 |
| 2.1 业务理解 | 第13页 |
| 2.2 数据理解 | 第13-14页 |
| 2.3 数据清洗 | 第14-16页 |
| 2.3.1 数据清洗常用方法 | 第14-15页 |
| 2.3.2 本文数据清洗过程 | 第15-16页 |
| 2.4 变量筛选 | 第16-18页 |
| 2.4.1 变量筛选常用方法 | 第16-18页 |
| 2.4.2 本文变量筛选过程 | 第18页 |
| 2.5 不均衡数据处理 | 第18-20页 |
| 2.5.1 不均衡数据常用处理方法 | 第19页 |
| 2.5.2 本文不均衡数据处理过程 | 第19-20页 |
| 2.6 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 基于营销数据的客户响应模型建模 | 第21-42页 |
| 3.1 基于CART决策树的客户响应模型 | 第21-27页 |
| 3.1.1 基本概念 | 第21-22页 |
| 3.1.2 建模过程 | 第22-25页 |
| 3.1.3 模型检验 | 第25-27页 |
| 3.2 基于BP神经网络的客户响应模型 | 第27-35页 |
| 3.2.1 基本概念 | 第27-31页 |
| 3.2.2 建模过程 | 第31-34页 |
| 3.2.3 模型检验 | 第34-35页 |
| 3.3 基于随机森林的客户响应模型 | 第35-39页 |
| 3.3.1 基本概念 | 第35-36页 |
| 3.3.2 建模过程 | 第36-38页 |
| 3.3.3 模型检验 | 第38-39页 |
| 3.4 模型比较 | 第39-41页 |
| 3.4.1 决策树模型的优劣势 | 第39-40页 |
| 3.4.2 神经网络模型的优劣势 | 第40页 |
| 3.4.3 随机森林模型的优劣势 | 第40-41页 |
| 3.4.4 模型检验结果比较 | 第41页 |
| 3.5 模型应用 | 第41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 总结与建议 | 第42-43页 |
| 致谢 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44页 |
