电信客户流失分析与应用—硕士毕业论文下载



电信客户流失分析与应用

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电信客户流失分析与应用

论文目录
中文摘要	第1-5 页
英文摘要	第5-8 页
1 绪论	第8-11 页
· 课题的背景及意义	第8-9 页
· 国内外研究现状与发展趋势	第9-10 页
· 本文的组织结构	第10-11 页
2 数据挖掘技术	第11-17 页
· 数据挖掘概述	第11-12 页
· 数据挖掘的功能	第12-13 页
· 数据挖掘常用技术	第13-14 页
· 人工神经网络	第13 页
· 决策树	第13-14 页
· 关联规则	第14 页
· 近邻算法	第14 页
· 粗糙集	第14 页
· 联机分析处理技术(OLAP)	第14 页
· 数据挖掘的应用方向	第14-15 页
· 数据挖掘在电信业中的应用	第15-17 页
3 径向基神经网络	第17-31 页
· 神经网络的基本原理	第17 页
· 人工神经网络的构成	第17-18 页
· RBF 网络简介	第18-21 页
· RBF 的学习算法	第21-28 页
· RBF 的离线学习算法	第21-24 页
· RBF 的在线学习算法	第24-28 页
· 神经网络的逼近能力与泛化能力	第28-31 页
4 混沌理论及其确定RBF 宽度研究	第31-38 页
· 混沌理论	第31-33 页
· 混沌理论的基本概念	第31-32 页
· 开放系统的混沌动力学	第32-33 页
· 混沌优化理论	第33-34 页
· 变尺度混沌优化方法确定RBF 宽度	第34-36 页
· 仿真试验	第36-38 页
5 客户流失模型的建立与实现	第38-53 页
· 客户流失分析背景	第38-39 页
· 客户流失的定义和类型	第39-40 页
· 客户流失分析目的	第39-40 页
· 数据仓库的构建	第40-44 页
· 主题设计	第40-41 页
· 数据仓库模型设计	第41-44 页
· 数据准备	第44-46 页
· 数据抽取	第44-45 页
· 数据清洗	第45 页
· 数据转换和标准化	第45-46 页
· 模型结构的建立	第46-49 页
· 模型仿真与结果分析	第49-53 页
· 模型评价标准	第49-50 页
· 模型评估	第50-53 页
6 总结与展望	第53-55 页
致谢	第55-56 页
参考文献	第56-59 页
附录作者攻读硕士学位期间完成的论文	第59-60 页
独创性声明	第60 页
学位论文版权使用授权书	第60页

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