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客户价值聚类与流失预测系统的设计与实现

摘要第4-5页
Abstract第5页
1 绪论第8-12页
    1.1 研究背景与意义第8-9页
    1.2 国内外研究概况第9-11页
    1.3 主要研究内容第11-12页
2 关键技术研究第12-21页
    2.1 聚类概述第12页
    2.2 常用聚类算法第12-15页
    2.3 聚类效果性能指标第15-17页
    2.4 BP神经网络第17-20页
    2.5 本章小结第20-21页
3 系统需求分析与总体设计第21-31页
    3.1 系统需求分析第21-23页
    3.2 系统总体设计第23-25页
    3.3 系统详细设计第25-29页
    3.4 本章小结第29-31页
4 客户群分与流失预测系统的实现第31-48页
    4.1 运行环境第31页
    4.2 训练数据集简述第31-32页
    4.3 数据清洗模块实现第32-35页
    4.4 数据预处理模块实现第35-38页
    4.5 客户价值聚类模块实现第38-40页
    4.6 客户价值分析模块实现第40-43页
    4.7 客户流失预测模块实现第43-47页
    4.8 本章小结第47-48页
5 系统测试第48-54页
    5.1 测试环境第48页
    5.2 数据清洗功能测试第48-49页
    5.3 客户价值聚类功能测试第49-51页
    5.4 客户价值分析功能测试第51-52页
    5.5 客户流失预测分类功能测试第52-53页
    5.6 测试总结第53页
    5.7 本章小结第53-54页
6 总结与展望第54-57页
    6.1 全文总结第54页
    6.2 展望第54-57页
致谢第57-58页
参考文献第58-61页

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