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基于数据挖掘技术的个人客户识别模型的研究及应用

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基于数据挖掘技术的个人客户识别模型的研究及应用
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第1章 引言第11-18页
  · 研究背景第11-12页
  · 研究的目的和意义第12页
  · 国内外研究和应用现状第12-15页
    · 关联规则挖掘第13-14页
    · 分类挖掘第14-15页
    · 聚类挖掘第15页
  · 课题来源及研究内容第15-18页
    · 课题来源第15-16页
    · 研究内容第16页
    · 论文结构第16-18页
第2章 数据挖掘理论与技术第18-29页
  · 数据挖掘概述第18页
  · 数据挖掘流程第18-20页
  · 数据挖掘技术分类第20-21页
  · 数据挖掘的主要方法第21-24页
  · 基于代价敏感的决策树算法第24-27页
    · 代价敏感学习的原理第24-25页
    · 基于代价敏感的C4.5 算法第25-27页
  · 分类算法的评价第27-28页
  · 本章小结第28-29页
第3章 个人客户识别模型应用框架及交往圈的确定第29-35页
  · 个人客户识别模型应用框架第29-30页
  · 核心交往圈的确定第30-31页
    · 商业理解第30页
    · 数据准备第30页
    · 算法选择第30-31页
  · 数据抽样第31页
  · 选择输入变量第31-33页
  · 获得大小合适的树第33页
  · 生成交往圈基础数据表第33-34页
  · 本章小结第34-35页
第4章 个人客户识别模型的建立与评估第35-45页
  · 问题定义第35页
  · 数据描述第35-37页
  · 数据准备第37-41页
    · 数据清洗第38页
    · 业务分析及建模宽表第38-40页
    · 数据处理第40-41页
    · 数据探索第41页
  · 模型构建第41-42页
  · 个人客户识别模型的评估第42-44页
  · 本章小结第44-45页
第5章 个人客户识别模型的实现与应用第45-58页
  · 模型的实现思路与相关技术第45-49页
    · 模型实现思路第45页
    · 模型实现的相关技术第45-49页
  · 模型的实现第49-55页
    · 数据库设计第49-52页
    · 存储过程的实现与调度配置第52-54页
    · 个人客户识别结果汇总统计第54-55页
    · 个人客户识别清单查询第55页
  · 个人客户识别模型的应用第55-57页
    · 重入网应用第55-56页
    · 病毒性营销应用第56页
    · 零次户流向识别应用第56-57页
    · 应用效果第57页
  · 本章小结第57-58页
结论第58-60页
致谢第60-61页
参考文献第61-64页
攻读学位期间取得学术成果第64 页

本篇论文共64页,点击这进入下载页面
 
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