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数据挖掘在企业客户分析系统中的研究

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数据挖掘在企业客户分析系统中的研究
论文目录
 
1 引言第1-5页
  · 选题的意义第3-4页
  · 论文的主要工作和论文的结构第4-5页
    · 论文的主要工作第4页
    · 论文的结构第4-5页
2 数据挖掘概述第5-20页
  · 知识发现和数据挖掘的定义第5-6页
    · 数据准备第5-6页
    · 数据挖掘第6页
    · 结果的解释和评估第6页
  · 数据挖掘的分析模型第6-9页
    · 关联分析第7页
    · 时序模式第7页
    · 聚类第7-8页
    · 分类第8页
    · 偏差检测第8页
    · 预测第8-9页
  · 数据挖掘分类第9-10页
    · 按数据库类型分类第9页
    · 按数据挖掘对象分类第9页
    · 按数据挖掘任务分类第9页
    · 按数据挖掘方法和技术分类第9-10页
  · 数据挖掘对象第10-13页
    · 关系数据库第10-11页
    · 文本第11-12页
    · 图像与视频数据第12页
    · WEB数据第12-13页
  · 数据挖掘的知识表示第13-15页
    · 规则第13页
    · 决策树第13-14页
    · 知识基(浓缩数据)第14页
    · 网络权值第14-15页
    · 公式第15页
    · 案例第15页
  · 数据挖掘方法和技术第15-20页
    · 归纳学习方法第15-17页
    · 仿生物技术第17页
    · 公式发现第17-18页
    · 统计分析第18页
    · 模糊数学方法第18-19页
    · 可视化技术第19-20页
3 关联规则挖掘及算法研究分析第20-38页
  · 关联规则的挖掘原理第20-24页
    · 关联规则的基本概念第21-24页
    · 关联规则的挖掘过程第24页
    · 关联规则挖掘过程的分析第24页
  · 关联规则挖掘的经典算法——Apriori算法第24-29页
    · 算法伪代码第24-26页
    · Apriori算法的简单实例第26-27页
    · Apriori算法的分析第27-29页
  · 一种基于FP-Growth的频繁集产生过程的新算法第29-32页
    · FP-Growth算法的分析第29页
    · FP-Growth算法的基本概念及思想第29-30页
    · FP-Growth的增长原理及步骤第30页
    · FP-Growth算法第30-31页
    · FP-Growth算法小结第31-32页
  · 基于经典关联规则挖掘算法的改进第32-38页
    · 算法的设计原理第32-33页
    · 该算法的优点第33-34页
    · 其他方面的优化工作第34-38页
4 关联规则数据挖掘的应用第38-49页
  · 当前企业单位信息化管理现状分析第38-39页
  · 问题的提出第39页
  · 问题的定义第39-40页
  · 数据挖掘模型的建立第40-42页
    · 数据支持层第40-41页
    · 中间挖掘处理层第41-42页
    · 用户界面层第42页
  · 挖掘过程的实施第42-47页
    · 挖掘的准备第42-46页
    · 挖掘的实施第46页
    · 挖掘的结果及效率的比较第46-47页
  · 系统评价第47-48页
  · 小结第48-49页
5 总结及展望第49-50页
  · 论文总结第49页
  · 今后的展望第49-50页
致谢第50-51页
参考文献第51-53 页

本篇论文共53页,点击这进入下载页面
 
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