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基于MapReduce的电信客户流失分析与研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
第一章 前言第8-12页
    1.1 研究背景及意义第8-9页
    1.2 国内外研究现状第9-10页
    1.3 研究内容第10-11页
    1.4 组织结构第11-12页
第二章 数据挖掘与 Hadoop 平台第12-29页
    2.1 数据挖掘的概念第12-18页
        2.1.1 数据挖掘的定义第12-14页
        2.1.2 数据挖掘的过程第14-16页
        2.1.3 数据预处理第16-18页
    2.2 Hadoop 平台第18-28页
        2.2.1 Hadoop 简介第18-21页
        2.2.2 MapReduce 计算框架第21-26页
        2.2.3 HDFS第26-28页
    2.3 本章小结第28-29页
第三章 电信客户流失分析第29-39页
    3.1 客户流失分析第29-32页
        3.1.1 客户流失概念第29-30页
        3.1.2 客户流失预测第30页
        3.1.3 客户流失模型第30-32页
    3.2 常用的流失预测算法第32-35页
        3.2.1 决策树第32-33页
        3.2.2 人工神经网络第33-34页
        3.2.3 逻辑回归第34-35页
    3.3 数据准备第35-38页
    3.4 本章小结第38-39页
第四章 基于 MapReduce 的决策树算法第39-51页
    4.1 ID3 决策树算法第39-45页
        4.1.1 ID3 算法原理第39-40页
        4.1.2 改进的 ID3 算法第40-45页
    4.2 算法并行化第45-50页
        4.2.1 算法并行设计第45-47页
        4.2.2 并行算法高效性第47-50页
    4.3 本章小结第50-51页
第五章 平台搭建与结果分析第51-67页
    5.1 平台搭建与配置第51-58页
        5.1.1 集群环境信息第51-52页
        5.1.2 配置过程第52-58页
    5.2 运行情况第58-63页
    5.3 结果分析第63-66页
        5.3.1 预测准确率第63-65页
        5.3.2 时间有效性第65-66页
    5.4 本章小结第66-67页
第六章 总结与展望第67-70页
    6.1 总结第67-68页
    6.2 展望第68-70页
参考文献第70-72页
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文第72-73页
致谢第73页

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