期货公司客户分类和风险管理--基于数据挖掘方法的实证研究



期货公司客户分类和风险管理--基于数据挖掘方法的实证研究

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期货公司客户分类和风险管理--基于数据挖掘方法的实证研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第一章引言	第9-18页
第一节研究背景及意义	第9-12页
一、研究背景	第9-11页
二、研究意义	第11-12页
第二节国内外研究现状	第12-15页
一、国外研究现状	第12-14页
二、国内研究现状	第14-15页
第三节目前研究的特点	第15-16页
第四节本文的主要研究内容	第16-18页
第二章期货客户分类和风险管理现状	第18-26页
第一节期货交易概述	第18-20页
第二节期货客户分类	第20-22页
第三节期货公司风险管理	第22-26页
第三章数据挖掘方法概述	第26-40页
第一节数据挖掘的定义	第26页
第二节数据挖掘的起源与发展	第26-27页
第三节数据挖掘的过程	第27-29页
第四节数据挖掘的分类方法	第29-38页
一、决策树方法	第29-32页
（一） ID3 算法	第30-31页
（二） C4.5 算法	第31-32页
（三）决策树的剪枝	第32页
二、贝叶斯方法	第32-34页
（一）朴素贝叶斯网络	第32-34页
（二） TAN 贝叶斯网络	第34页
三、神经网络方法	第34-38页
第五节数据挖掘的应用	第38-40页
一、数据挖掘在客户关系管理中的应用	第38-40页
第四章基于数据挖掘的期货客户分类和风险管理	第40-65页
第一节期货客户数据基本统计分析	第40-46页
一、期货客户数据的选取及指标分析	第40-42页
二、期货客户交易数据统计分析	第42-46页
（一）因子分析	第42-43页
（二）聚类分析	第43-44页
（三）结果分析	第44-46页
第二节基于综合得分的客户分类和风险管理	第46-50页
一、基于综合得分的客户分类	第46-49页
二、客户风险管理建议	第49-50页
第三节基于决策树算法的客户分类和风险管理	第50-53页
一、基于决策树算法的客户分类	第50-52页
二、客户风险管理建议	第52-53页
第四节基于贝叶斯网络算法的客户分类和风险管理	第53-57页
一、基于贝叶斯网络算法的客户分类	第53-56页
二、客户风险管理建议	第56-57页
第五节基于神经网络算法的客户分类和风险管理	第57-62页
一、基于神经网络算法的客户分类	第57-62页
二、客户风险管理建议	第62页
第六节四种方法分类结果的比较	第62-65页
第五章总结与展望	第65-68页
第一节总结	第65-67页
第二节未来研究的展望	第67-68页
参考文献	第68-72页
附录	第72-77页
致谢	第77-78页
本人在学期间发表论文及科研成果	第78 页

本篇论文共78页，点击这进入下载页面。

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