基于数据挖掘的宽带客户流失预警系统分析与设计



基于数据挖掘的宽带客户流失预警系统分析与设计

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基于数据挖掘的宽带客户流失预警系统分析与设计

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-9页
第一章引言	第9-14页
· 课题背景	第9-11页
· 电信宽带市场发展现状	第9页
· 数据挖掘在电信行业应用	第9-11页
· 课题任务	第11-13页
· 课题内容	第11-12页
· 课题研究方法	第12-13页
· 本人承担任务	第13页
· 论文结构	第13-14页
第二章数据挖掘相关理论知识概述	第14-21页
· 数据挖掘的体系结构与过程模型	第14-17页
· 数据挖掘体系结构	第14-15页
· 数据挖掘过程模型	第15-17页
· 数据挖掘相关算法及工具	第17-20页
· 决策树算法	第17-20页
· 数据挖掘工具——SPSS Clementine	第20页
· 本章小结	第20-21页
第三章系统总体方案	第21-25页
· 系统总体说明	第21页
· 系统定位	第21-22页
· 系统开发实施步骤	第22页
· 数据挖掘工具及算法选择	第22-24页
· 数据挖掘算法选择	第22-23页
· 数据挖掘工具选择	第23-24页
· 本章小结	第24-25页
第四章业务理解	第25-34页
· 宽带业务发展现状及目标	第25-27页
· A地市宽带业务发展现状	第26-27页
· A地市宽带业务发展目标	第27页
· 制定数据挖掘项目目标	第27-28页
· 数据挖掘用户范围	第28-30页
· 确定数据挖掘数据源	第30-32页
· A地市数据源系统介绍	第30页
· 确定数据挖掘数据源	第30-32页
· 制定数据挖掘项目计划	第32-33页
· 本章小结	第33-34页
第五章数据理解及准备	第34-59页
· 数据获取	第36-39页
· 用户宽表构建	第39-42页
· 宽带用户衍生变量构造及样本审核	第42-47页
· 构造宽带用户衍生变量	第42-44页
· 宽带用户样本审核	第44-47页
· 宽带用户属性规约	第47-55页
· 人工属性探索	第47-50页
· 基于关联规则的非数值型属性规约	第50-52页
· 数值型属性规约	第52-53页
· 缺失数据处理	第53-55页
· 样本数据非平衡分布处理	第55-58页
· 样本非平衡分布现状及原因分析	第55-57页
· 样本非平衡分布解决方法	第57-58页
· 本章小结	第58-59页
第六章基于决策树C·算法的模型建立及评估	第59-63页
· 基于决策树C·算法的模型建立	第59-61页
· 模型评估	第61-62页
· 本章小结	第62-63页
第七章模型发布及应用	第63-67页
· 模型发布及应用	第63-65页
· 模型应用效果	第65-66页
· 本章小结	第66-67页
第八章结束语	第67-68页
· 论文工作总结	第67页
· 问题和展望	第67-68页
参考文献	第68-69页
致谢	第69页

本篇论文共69页，点击这进入下载页面。

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