| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第12-27页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第12-14页 |
| 1.1.1 研究的背景 | 第12-13页 |
| 1.1.2 问题的提出 | 第13页 |
| 1.1.3 研究的目的和意义 | 第13-14页 |
| 1.2 文献综述 | 第14-25页 |
| 1.2.1 客户管理 | 第14-18页 |
| 1.2.2 数据挖掘 | 第18-21页 |
| 1.2.3 机器学习 | 第21-25页 |
| 1.3 研究的内容与研究方法 | 第25-27页 |
| 1.3.1 研究的内容和对象 | 第25页 |
| 1.3.2 研究的方法和技术路线 | 第25-27页 |
| 第二章 DG电信公司宽带业务运营情况及客户保留的问题 | 第27-35页 |
| 2.1 宽带业务现状 | 第27-28页 |
| 2.1.1 公司发展历程 | 第27页 |
| 2.1.2 宽带业务运营情况 | 第27-28页 |
| 2.2 宽带业务存量客户流失问题 | 第28-29页 |
| 2.2.1 宽带业务流失情况 | 第28-29页 |
| 2.2.2 三大运营商宽带业务对比 | 第29页 |
| 2.3 宽带业务存量客户流失原因分析 | 第29-33页 |
| 2.3.1 宽带客户体验差异分析 | 第29-31页 |
| 2.3.2 现阶段采取的业务竞争策略 | 第31-33页 |
| 2.3.3 对现有存量客户保留亟待解决的问题 | 第33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-35页 |
| 第三章 DG电信公司存量宽带客户流失预警模型构建 | 第35-55页 |
| 3.1 模型构建过程简述 | 第35-36页 |
| 3.1.1 模型构建目标 | 第35页 |
| 3.1.2 模型构建步骤 | 第35-36页 |
| 3.2 数据探索性分析 | 第36-46页 |
| 3.2.1 数据理解准备 | 第36页 |
| 3.2.2 业务规则分析 | 第36-39页 |
| 3.2.3 客户上网行为分析 | 第39-43页 |
| 3.2.4 输出最终训练因子 | 第43-46页 |
| 3.3 模型效果评估 | 第46-54页 |
| 3.3.1 模型评估指标 | 第46-47页 |
| 3.3.2 决策树模型建立 | 第47-50页 |
| 3.3.3 二次分类优化 | 第50-54页 |
| 3.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第四章 存量宽带客户流失预警模型实施与改善策略 | 第55-61页 |
| 4.1 项目实施过程 | 第55-57页 |
| 4.1.1 项目小组组织分工 | 第55-56页 |
| 4.1.2 项目小组工作流程 | 第56-57页 |
| 4.2 项目小组工作结果 | 第57-58页 |
| 4.2.1 项目执行过程监控 | 第57页 |
| 4.2.2 项目执行效果评价 | 第57-58页 |
| 4.3 提升保存经营改善策略 | 第58-60页 |
| 4.3.1 预警提前保存 | 第58-59页 |
| 4.3.2 差异价值填充 | 第59-60页 |
| 4.3.3 行业强强联合 | 第60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 附件 | 第68页 |