基于数据挖掘的客户流失预测分析——以某著名化妆品牌为例



基于数据挖掘的客户流失预测分析——以某著名化妆品牌为例

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基于数据挖掘的客户流失预测分析——以某著名化妆品牌为例

论文目录
中文摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
· 绪论	第9-17页
· 研究背景和研究意义	第9-10页
· 研究背景	第9页
· 研究意义	第9-10页
· 文献综述	第10-16页
· 传统的分类方法	第10-11页
· 改进的分类方法	第11-14页
· 文献评述	第14-16页
· 研究思路和论文框架	第16-17页
· 相关理论与方法研究	第17-35页
· 数据挖掘中的分类问题	第17-19页
· 分类问题及分类器	第17-18页
· 分类器的组合	第18-19页
· 客户流失预测方法比较研究	第19-27页
· 决策树	第19-21页
· 神经网络算法	第21-23页
· SVM支持向量机	第23-24页
· 逻辑回归	第24页
· 遗传算法	第24-26页
· 贝叶斯分类器	第26-27页
· 方法的选择	第27页
· 随机森林算法	第27-34页
· CART决策树	第27-28页
· Bagging算法	第28-29页
· 随机森林	第29-34页
· 本章小结	第34-35页
· 基于随机森林(RF)算法的客户流失预测模型的建立	第35-46页
· 数据预处理	第35-41页
· 数据描述	第35-38页
· 异常值的检验及剔除	第38-39页
· 样本同质性检验	第39-41页
· 基于随机森林(RF)算法的客户流失预测模型	第41-45页
· RF模型参数的选择	第41-42页
· RF模型的建立	第42-43页
· 模型结果及RF模型的检验	第43-45页
· 本章小结	第45-46页
· 流失客户的维系挽留分析	第46-58页
· 客户价值细分	第46-50页
· 客户价值细分问题	第46-48页
· RFM模型	第48-49页
· K-means算法	第49-50页
· 流失客户的价值评定	第50-54页
· 流失客户的RFM计算及标准化处理	第50-51页
· 基于K-means算法和RFM模型的流失客户价值细分	第51-54页
· 流失客户的综合价值分析	第54-57页
· 本章小结	第57-58页
· 总结及展望	第58-60页
· 本文所作工作总结	第58-59页
· 不足及展望	第59-60页
参考文献	第60-65页
附录一	第65-70页
附录二	第70-73页
后记	第73页

本篇论文共73页，点击这进入下载页面。

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