融合市场调研和数据挖掘的用户流失预警分析应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·项目研究背景和意义 | 第9-11页 |
| ·用户流失问题的研究成果 | 第11-12页 |
| ·本文的主要工作 | 第12页 |
| ·本文的组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 数据挖掘方法概述 | 第13-22页 |
| ·数据挖掘技术 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第13页 |
| ·数据挖掘的任务 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘的步骤 | 第14页 |
| ·数据挖掘工具 | 第14-17页 |
| ·Clementine 软件介绍 | 第14-15页 |
| ·Clementine 集成的算法 | 第15-17页 |
| ·决策树算法 C5.0 | 第17-22页 |
| ·模型输出形式 | 第18页 |
| ·Boosting 技术 | 第18页 |
| ·Cross‐validate 技术 | 第18-19页 |
| ·非平衡数据集的分类问题 | 第19-22页 |
| 第三章 宽带用户流失专题解决方案 | 第22-30页 |
| ·引入市场调研的必要性 | 第22-24页 |
| ·数据挖掘存在的问题 | 第22-23页 |
| ·市场调研方法的特点 | 第23-24页 |
| ·融合的解决方案 | 第24-30页 |
| ·业务理解 | 第25-26页 |
| ·数据探索与预处理 | 第26-27页 |
| ·挖掘建模 | 第27-28页 |
| ·知识发现与运用 | 第28页 |
| ·整体评估 | 第28-30页 |
| 第四章 宽带用户流失专题实践 | 第30-61页 |
| ·业务理解 | 第30-38页 |
| ·业务所处地区概况 | 第30-31页 |
| ·业务表现 | 第31-32页 |
| ·业务目标 | 第32-38页 |
| ·数据探索与预处理 | 第38-50页 |
| ·确定数据探索方案 | 第38-39页 |
| ·业务系统数据收集 | 第39-42页 |
| ·市场调研数据收集 | 第42-45页 |
| ·数据探索 | 第45-49页 |
| ·数据预处理 | 第49-50页 |
| ·挖掘建模 | 第50-55页 |
| ·确定建模方案 | 第50页 |
| ·数据分区和选择 | 第50-52页 |
| ·建模与评估 | 第52-54页 |
| ·选择最优的模型 | 第54-55页 |
| ·知识发现与运用 | 第55-58页 |
| ·用户特征发现 | 第55-57页 |
| ·知识运用 | 第57-58页 |
| ·整体评估 | 第58-61页 |
| ·专题分析有效性评估 | 第58-59页 |
| ·业务效果评估 | 第59-61页 |
| 第五章 总结和展望 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-66页 |
