| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| ·论文研究的理论与应用背景 | 第11-13页 |
| ·数据挖掘技术的理论背景 | 第11-13页 |
| ·论文研究的应用背景及意义 | 第13页 |
| ·论文的主要内容和贡献 | 第13-15页 |
| ·论文的主要内容 | 第13-14页 |
| ·论文的主要贡献 | 第14-15页 |
| 第二章 数据挖掘概念 | 第15-17页 |
| ·数据挖掘可以解决的问题 | 第15页 |
| ·数据挖掘分类 | 第15-16页 |
| ·ORACLE数据挖掘支持的功能 | 第16页 |
| ·数据挖掘过程 | 第16-17页 |
| 第三章 数据挖掘的数据准备过程 | 第17-19页 |
| ·ORACLE DATE MINING支持的数据类型 | 第17页 |
| ·数据处理 | 第17-19页 |
| ·对缺失值、稀疏数据、异常值的处理 | 第17-18页 |
| ·数据处理的方法 | 第18-19页 |
| 第四章 数据挖掘在电信业的应用 | 第19-27页 |
| ·分类型数据挖掘在电信业的应用 | 第19-23页 |
| ·决策树方法 | 第20页 |
| ·朴素贝叶斯方法 | 第20-21页 |
| ·可适应型贝叶斯网分类器 | 第21-22页 |
| ·支持向量机 | 第22-23页 |
| ·数据挖掘回归方法在电信业中的应用 | 第23页 |
| ·数据挖掘属性重要度在电信业中的应用 | 第23-24页 |
| ·聚类方法在电信业数据挖掘中的应用 | 第24-26页 |
| ·增强的等级k平均集群Enhanced k-Means Algorithm | 第24-25页 |
| ·正交分区集群Orthogonal Partitioning Clustering (O-Cluster) Algorithm | 第25-26页 |
| ·数据挖掘关联方法在电信业的应用 | 第26-27页 |
| 第五章 使用PL/SQL API进行自动挖掘 | 第27-31页 |
| ·将数据挖掘语句封装到PL/SQL过程中 | 第27-29页 |
| ·在LINUX中定时执行PL/SQL过程 | 第29-30页 |
| ·在WINDOWS中进行定时执行PL/SQL过程 | 第30-31页 |
| 第六章 济南移动数据挖掘系统结构设计 | 第31-33页 |
| ·系统硬件体系结构 | 第31-32页 |
| ·系统功能结构 | 第32-33页 |
| 第七章 自动化数据挖掘系统的实现 | 第33-40页 |
| ·业务推荐模块的实现 | 第33页 |
| ·交叉销售模块的实现 | 第33-34页 |
| ·离网预测模块的实现 | 第34-39页 |
| ·离网分析策略 | 第34-36页 |
| ·应用数据挖掘分析离网可能性的实例 | 第36-39页 |
| ·异常监控模块的实现 | 第39-40页 |
| 第八章 数据挖掘系统应用效果 | 第40-41页 |
| 第九章 结束语 | 第41-42页 |
| 参考文献 | 第42-43页 |
| 附录 完整的进行自动数据挖掘的PL/SQL程序包 | 第43-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
