基于数据仓库技术的电信行业客户流失分析研究与应用



基于数据仓库技术的电信行业客户流失分析研究与应用

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基于数据仓库技术的电信行业客户流失分析研究与应用

论文目录
摘要	第1-6 页
Abstract	第6-9 页
第1章论文研究的背景和目的	第9-12 页
· 研究背景	第9-11 页
· 研究目的和内容	第11-12 页
第2章数据仓库与数据挖掘的相关理论	第12-27 页
· 数据仓库的概念	第12-14 页
· 数据仓库的特点	第14-18 页
· 数据仓库环境	第18-21 页
· 数据仓库建模技术	第21-24 页
· 数据仓库建模的原则	第21-22 页
· 数据仓库的数据模型层次	第22-23 页
· 维度建模理论及方法	第23-24 页
· 数据挖掘基本概念	第24-26 页
· 数据仓库与数据挖掘的关系	第26-27 页
第3章电信企业数据仓库模型设计	第27-50 页
· 电信企业需求分析	第27 页
· 电信企业数据仓库系统解决方案	第27-29 页
· 电信业务支撑系统数据形态	第29-31 页
· 数据来源	第29 页
· 数据形态描述	第29-31 页
· 电信企业数据仓库模型构建思路	第31-33 页
· 问题提出	第31 页
· 模型主题的形成	第31-33 页
· 数据仓库概念模型设计	第33-39 页
· 客户主题	第35 页
· 产品主题	第35-37 页
· 话务量主题	第37 页
· 账务主题	第37-38 页
· 市场营销主题	第38-39 页
· 数据仓库逻辑模型设计	第39-50 页
· 客户主题	第39-41 页
· 产品主题	第41-43 页
· 话务量主题	第43-45 页
· 账务主题	第45-47 页
· 市场营销主题	第47-48 页
· 公共维度	第48-50 页
第4章电信企业客户流失分析	第50-62 页
· 客户流失的定义和类型	第50-51 页
· 客户流失分析过程	第51-58 页
· 业务问题定义	第51 页
· 数据挖掘流程	第51-52 页
· 数据理解	第52-53 页
· 数据准备	第53-55 页
· 数据修正	第55-56 页
· 建立模型	第56-58 页
· 已有流失状况分析	第58-60 页
· 客户挽留方案	第60-62 页
第5章总结和展望	第62-63 页
参考文献	第63-65 页
致谢	第65 页

本篇论文共65页，点击这进入下载页面。

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