数据挖掘技术在企业信用分类管理系统中的应用

摘要	第1-4页
Abstract	第4-8页
第一章 绪论	第8-12页
·课题的背景	第8-9页
·工商系统信息化管理现状分析	第9-10页
·数据挖掘在国内外的发展现状	第10页
·本文的主要内容	第10-12页
第二章 数据挖掘技术	第12-22页
·数据挖掘定义及理论基础	第12-14页
·数据挖掘的功能	第14-17页
·数据挖掘的方法和技术	第17-19页
·数据挖掘的应用	第19-20页
·数据挖掘的发展趋势	第20-22页
第三章 数据挖掘中的分类技术	第22-28页
·分类的基本理论	第22-23页
·分类的目的	第22页
·分类的过程和方法	第22-23页
·决策树分类	第23-28页
·决策树的生成	第23-24页
·ID3算法	第24-25页
·C4.5算法	第25-26页
·SPRINT算法	第26页
·SLIQ算法	第26-28页
第四章 数据挖掘在企业信用分类管理系统中的应用	第28-57页
·系统开发流程	第28-30页
·方案实施	第30-44页
·确定挖掘对象及目标	第30页
·数据采集	第30-33页
·数据预处理	第33-39页
·C4.5算法构造决策树	第39-44页
·一种改进的C4.5算法_R-C4.5算法	第44-55页
·改进算法的理论基础	第44-45页
·R-C4.5算法构造决策树	第45-55页
·生成分类规则	第55-57页
第五章 总结与展望	第57-58页
参考文献	第58-61页
致谢	第61页