基于数据挖掘的电信数据分析
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| ·论文研究背景 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·国外研究现状 | 第9-10页 |
| ·国内研究现状 | 第10页 |
| ·研究目的意义 | 第10-11页 |
| ·研究内容 | 第11页 |
| ·论文组织结构 | 第11-12页 |
| 2 论文的理论基础 | 第12-26页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第12页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第12-14页 |
| ·分类 | 第12-13页 |
| ·聚类 | 第13页 |
| ·估计与预测 | 第13页 |
| ·偏差检测 | 第13页 |
| ·关联规则和序列模式发现 | 第13-14页 |
| ·本文用到的数据挖掘模型和算法 | 第14-22页 |
| ·关联规则 | 第14-17页 |
| ·决策树 | 第17-20页 |
| ·聚类分析 | 第20-22页 |
| ·数据挖掘过程 | 第22-23页 |
| ·数据挖掘软件分类 | 第23-26页 |
| ·数据挖掘软件的分类 | 第23-24页 |
| ·数据挖掘软件选择需要考虑的问题 | 第24页 |
| ·本文数据挖掘软件的选择 | 第24-26页 |
| 3 建立电信数据分析的数据集 | 第26-32页 |
| ·电信数据理解 | 第26-27页 |
| ·电信数据选择 | 第27-29页 |
| ·电信数据清洗 | 第29-32页 |
| 4 基于数据挖掘的电信数据分析 | 第32-48页 |
| ·电信业务下滑客户分析 | 第32-39页 |
| ·商业需求分析 | 第32-33页 |
| ·电信业务下滑客户聚类模型 | 第33-36页 |
| ·电信客户业务下滑原因分析 | 第36-39页 |
| ·电信客户非绑定 GPRS 业务关联分析 | 第39-43页 |
| ·商业需求分析 | 第39页 |
| ·数据处理 | 第39-40页 |
| ·挖掘电信 GPRS 业务高价值客户群 | 第40-41页 |
| ·电信客户的 GPRS 业务关联分析 | 第41-43页 |
| ·电信非绑定 GPRS 业务客户预测 | 第43-48页 |
| ·商业需求分析 | 第43-44页 |
| ·数据处理 | 第44-45页 |
| ·电信非绑定 GPRS 业务客户预测模型构建 | 第45-48页 |
| 5 总结与展望 | 第48-50页 |
| ·全文总结 | 第48页 |
| ·未来研究方向 | 第48-50页 |
| 致谢 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 | 第55页 |
