| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| ·选题背景和意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-13页 |
| ·本文的主要工作与结构 | 第13-14页 |
| 第2章 数据挖掘及其分类方法概述 | 第14-20页 |
| ·数据挖掘的理论 | 第14-16页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第14页 |
| ·数据挖掘的任务 | 第14-15页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第15-16页 |
| ·分类概念及算法描述 | 第16-19页 |
| ·分类概念 | 第16-17页 |
| ·典型的分类算法 | 第17-19页 |
| ·分类算法度量的方法与尺度 | 第19-20页 |
| 第3章 C4.5与PART算法 | 第20-29页 |
| ·决策树算法的基本理论 | 第20-22页 |
| ·C4.5算法 | 第22-26页 |
| ·PART算法 | 第26-29页 |
| 第4章 基于规则排序的决策树规则分类CABRR算法研究 | 第29-41页 |
| ·问题的提出 | 第29-30页 |
| ·CABRR算法基本概念 | 第30页 |
| ·CABRR算法的基本思想 | 第30-31页 |
| ·CABRR规则排序算法 | 第31-34页 |
| ·算法的实例分析 | 第34-38页 |
| ·实验结果与分析 | 第38-41页 |
| 第5章 CABRR算法在银行潜在大客户挖掘的应用 | 第41-51页 |
| ·银行潜在大客户数据挖掘需求 | 第41页 |
| ·银行潜在大客户数据挖掘应用效果与结论 | 第41-51页 |
| ·银行潜在大客户数据挖掘应用环境 | 第41-42页 |
| ·银行潜在大客户数据挖掘输入数据的格式规范 | 第42-44页 |
| ·应用总体设计 | 第44-46页 |
| ·相关结果及分析 | 第46-51页 |
| 第6章 总结与展望 | 第51-53页 |
| ·本文小结 | 第51页 |
| ·对未来研究的展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |