数据挖掘在电信客户流失分析中的应用研究
| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-12页 |
| ·我国电信行业发展现状 | 第6页 |
| ·电信客户流失背景 | 第6-7页 |
| ·我国电信客户流失现状 | 第7-8页 |
| ·客户流失管理必要性分析 | 第8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·数据挖掘在电信业中的应用 | 第10-11页 |
| ·本文的研究目的及方法 | 第11-12页 |
| 第二章 数据挖掘的理论背景 | 第12-21页 |
| ·数据仓库 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘技术问题 | 第14页 |
| ·数据挖掘常用算法 | 第14-17页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第17-21页 |
| 第三章 数据准备 | 第21-36页 |
| ·数据仓库的构建 | 第21-27页 |
| ·客户流失的定义和类型 | 第27-28页 |
| ·客户流失分析的目的 | 第28页 |
| ·数据准备 | 第28-36页 |
| 第四章 预测模型算法介绍 | 第36-48页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·机器学习的基本问题 | 第36-37页 |
| ·统计学习理论 | 第37-40页 |
| ·支持向量机 | 第40-48页 |
| 第五章 基于SVM 的电信企业客户流失预测 | 第48-59页 |
| ·变量选择和设计 | 第48页 |
| ·数据的表示 | 第48-51页 |
| ·训练集与测试集 | 第51-52页 |
| ·客户流失模型的SVM 算法仿真 | 第52-53页 |
| ·核函数的选择 | 第53页 |
| ·仿真程序实现 | 第53-57页 |
| ·算法比较分析 | 第57-59页 |
| 第六章 流失预测与客户挽留 | 第59-62页 |
| ·流失原因分析 | 第59-60页 |
| ·挽留价值评估 | 第60页 |
| ·挽留策略研究 | 第60-62页 |
| 第七章 总结 | 第62-64页 |
| ·本论文的工作小结 | 第62-63页 |
| ·进一步研究的展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第67页 |
