物业管理中数据挖掘技术的应用



物业管理中数据挖掘技术的应用

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物业管理中数据挖掘技术的应用

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
1 导论	第10-16页
· 研究背景与意义	第10-11页
· 研究现状	第11-13页
· 数据挖掘中存在的问题	第13页
· 小区物业管理中存在的问题及解决办法	第13-14页
· 本课题要达到的设计目标	第14-15页
· 本课题可能的创新点	第15-16页
2 数据挖掘相关知识概述	第16-24页
· 数据挖掘技术的引进	第16-17页
· 数据挖掘的产生及定义	第17-18页
· 数据挖掘的知识发现过程	第18-19页
· 数据挖掘的功能	第19-21页
· 数据挖掘过程	第21-23页
· 数据仓库与数据挖掘的关系	第23-24页
3 数据挖掘的主要分类方法	第24-29页
· 数据源分类	第24-25页
· 数据挖掘方法	第25-26页
· 算法的选择依据	第26-27页
· 决策树	第27-29页
4 聚类分析的算法介绍及在数据挖掘中的应用	第29-39页
· 聚类分析综述	第29-32页
· 聚类的方法	第29-30页
· 常用的聚类算法	第30-32页
· 聚类分析在数据挖掘中的应用	第32页
· KOHONEN神经网络	第32-35页
· Kohonen网络拓扑结构	第33页
· Kohonen神经网络的算法原理	第33-34页
· Kohonen神经网络的特点	第34-35页
· 数据整理	第35-39页
· 数据准备	第35-36页
· 数据集构成	第36页
· Kohonen网络聚类分析	第36-39页
5 智能化小区数据仓库系统设计	第39-72页
· 需求分析	第39页
· 智能化小区数据仓库系统体系结构	第39-42页
· 智能化小区物业数据仓库建设的基本步骤	第42-54页
· 数据挖掘技术在物业收费管理模块中的应用	第54-67页
· 需求分析	第54-55页
· 解决方案----用数据挖掘技术设计的物业管理收费模块	第55-63页
· 实验预测	第63-67页
· 恶意欠费预测建模实现	第67-72页
· 数据集构建	第67页
· 建立模型	第67-68页
· 提取特征规则	第68页
· 模型效果评估	第68页
· 模型应用	第68-69页
· 模型评估	第69页
· 部署和应用	第69页
· 预测结果展示	第69-72页
总结与展望	第72-75页
总结	第72-73页
展望	第73-75页
参考文献	第75-78页
攻读工程硕士期间所发表的文章	第78页
个人简历	第78-79页
致谢	第79 页

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