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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,
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。
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