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基于数据挖掘和数据仓库的用户重购行为的研究

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基于数据挖掘和数据仓库的用户重购行为的研究
论文目录
 
摘要第1-10页
Abstract第10-12页
第一章 绪论第12-17页
  1.1 研究背景和意义第12-13页
  1.2 国内外研究现状第13-15页
    1.2.1 数据仓库技术的发展第13-15页
    1.2.2 数据挖掘技术的发展第15页
  1.3 本文的主要工作内容第15-17页
第二章 论文相关理论与方法概述第17-30页
  2.1 数据挖掘技术第17-25页
    2.1.1 数据挖掘的概念第17-18页
    2.1.2 数据挖掘的过程第18-19页
    2.1.3 数据挖掘的功能第19-20页
    2.1.4 常用的数据挖掘算法第20-24页
    2.1.5 数据挖掘在CRM中的应用第24-25页
  2.2 数据仓库第25-28页
    2.2.1 数据仓库技术概述第25页
    2.2.2 数据仓库的特点第25-26页
    2.2.3 数据仓库的基本架构第26-28页
    2.2.4 数据仓库与数据库的区别第28页
  2.3 本章小结第28-30页
第三章 数据仓库建立第30-40页
  3.1 数据平台核心需求第30页
  3.2 数据仓库的层次功能第30-32页
  3.3 用户数据采集系统第32-35页
  3.4 用户购买信息数据仓库的建立第35-39页
  3.5 本章小结第39-40页
第四章 基于RFM模型和决策树的用户重购行为预测第40-60页
  4.1 客户流失第40-41页
    4.1.1 套餐客户流失的定义第40-41页
    4.1.2 客户流失的周期选取第41页
  4.2 衡量用户价值指数第41-44页
    4.2.1 RFM模型概述第41-42页
    4.2.2 基于RFM模型的用户价值评估第42-44页
  4.3 C5.0决策树预测客户流失第44-59页
    4.3.1 决策树建模的评价准则第45-46页
    4.3.2 决策树模型的选取第46-50页
    4.3.3 建立决策树串流预测用户重购第50-57页
    4.3.4 模型评估第57-59页
  4.4 本章小结第59-60页
第五章 结论与展望第60-62页
参考文献第62-66页
致谢第66-67页
攻读学位期间发表的专利目录第67-68页
学位论文评阅及答辩情况表第68页

本篇论文共68页,点击这进入下载页面
 
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