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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,
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