基于数据挖掘的离网趋势客户套餐推荐研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究背景 | 第9-11页 |
| ·移动通信产业目前状况 | 第9-10页 |
| ·中国联通所面临的问题与采取的措施 | 第10-11页 |
| ·本文研究的意义和方法 | 第11-12页 |
| ·研究的意义 | 第11-12页 |
| ·主要研究方法 | 第12页 |
| ·本章小结 | 第12-13页 |
| 第2章 数据挖掘 | 第13-20页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘基本技术 | 第14-16页 |
| ·描述型数据挖掘 | 第14-15页 |
| ·预测型数据挖掘 | 第15-16页 |
| ·数据挖掘模型和算法 | 第16-17页 |
| ·人工神经网络 | 第16页 |
| ·决策树和决策规则 | 第16-17页 |
| ·其他算法 | 第17页 |
| ·数据挖掘的流程 | 第17-19页 |
| ·数据挖掘环境 | 第17页 |
| ·数理挖掘过程工作量 | 第17-18页 |
| ·数据挖掘基本步骤 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 资费套餐 | 第20-33页 |
| ·现有资费套餐情况 | 第20-22页 |
| ·国外情况 | 第20-21页 |
| ·国内情况 | 第21-22页 |
| ·资费套餐的意义 | 第22-23页 |
| ·价格竞争不可避免 | 第22页 |
| ·资费套餐是最好的价格竞争形式 | 第22-23页 |
| ·资费套餐的设计 | 第23-26页 |
| ·资费套餐的设计目标 | 第23-24页 |
| ·资费套餐设计原则 | 第24-25页 |
| ·资费套餐的设计假设 | 第25页 |
| ·资费套餐设计原理 | 第25-26页 |
| ·资费套餐解析 | 第26-31页 |
| ·优惠条件 | 第27-29页 |
| ·优惠对象 | 第29-30页 |
| ·优惠方式 | 第30页 |
| ·套餐推荐样例 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-33页 |
| 第4章 客户流失预警下的套餐推荐系统架构 | 第33-39页 |
| ·商业理解 | 第33-35页 |
| ·商业背景 | 第33页 |
| ·流失客户类型 | 第33-34页 |
| ·商业目标 | 第34-35页 |
| ·数据层架构 | 第35-36页 |
| ·逻辑架构 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第5章 基于数据挖掘的套餐推荐研究 | 第39-62页 |
| ·业务问题定义 | 第39页 |
| ·后台数据库选择 | 第39-42页 |
| ·数据准备 | 第42-48页 |
| ·数据装载 | 第42-44页 |
| ·数据预处理 | 第44-47页 |
| ·提取样本数据 | 第47-48页 |
| ·数据挖掘工具选择 | 第48-50页 |
| ·数据挖掘工具分类 | 第48页 |
| ·数据挖掘工具选择需要考虑的问题 | 第48页 |
| ·数据挖掘工具介绍 | 第48-50页 |
| ·相关程序和步骤 | 第50-58页 |
| ·关键字段理解 | 第50-53页 |
| ·话费详单母表的重构和话费值的填充 | 第53-55页 |
| ·汇总费用 | 第55-56页 |
| ·最优套餐计算 | 第56-58页 |
| ·用户消费行为分析 | 第58-60页 |
| ·主叫比例 | 第58-59页 |
| ·漫游通话比例 | 第59-60页 |
| ·长途通话比例 | 第60页 |
| ·资费套餐市场价值的评估 | 第60-61页 |
| ·本章小节 | 第61-62页 |
| 第6章 结束语 | 第62-64页 |
| ·工作小结 | 第62页 |
| ·实验体会与工作展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
