基于决策树的移动通信企业数据挖掘研究

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基于决策树的移动通信企业数据挖掘研究

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基于决策树的移动通信企业数据挖掘研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-13页
第1章绪论	第13-21页
· 数据挖掘技术	第13-15页
· 数据挖掘技术的基本概念	第13页
· 数据挖掘技术的产生背景	第13-15页
· 移动通讯行业中的数据挖掘	第15-18页
· 数据挖掘技术在国外移动通信企业中的应用现状	第15-16页
· 数据挖掘在国内移动通信企业中的的应用	第16-18页
· 我国移动通信行业客户流失背景	第18-19页
· 本论文的主要研究工作	第19-20页
· 论文组织结构	第20-21页
第2章数据挖掘技术综述	第21-34页
· 数据挖掘的定义、目的、任务及方法	第21-25页
· 数据挖掘的定义	第21页
· 数据挖掘的目的	第21-22页
· 数据挖掘的任务	第22-23页
· 数据挖掘的方法	第23-25页
· 数据挖掘技术分类	第25-26页
· 描述型数据挖掘	第25页
· 预测型数据挖掘	第25-26页
· 数据挖掘中的分类与预测分析	第26-28页
· 分类与聚类	第26-27页
· 预测	第27-28页
· 数据挖掘过程	第28-31页
· 数据挖掘应用	第31-32页
· 小结	第32-34页
第3章决策树分类算法	第34-41页
· 决策树概念	第34页
· 决策树方法介绍	第34-36页
· 什么是决策树方法	第34-35页
· 决策树的表示方法	第35-36页
· 常用的决策树生成算法	第36-40页
· ID3 算法	第36-38页
· C4.5 算法	第38页
· CART 算法	第38-39页
· CHAID 算法	第39页
· SLIQ 算法	第39页
· SPRINT 算法	第39-40页
· 小结	第40-41页
第4章基于ID3 分类算法的改进方法	第41-53页
· ID3 算法定义及分析	第41-43页
· ID3 算法定义	第41页
· ID3 算法选择划分属性标准	第41-42页
· ID3 算法描述	第42页
· 剪枝	第42-43页
· ID3 算法改进	第43-47页
· 基于数据挖掘的移动通信企业客户流失预测模型描述	第47-49页
· 算法应用	第49-51页
· 模型评估	第49-51页
· 流失客户特征分析	第51页
· 小结	第51-53页
第5章决策树算法在来电提醒业务中的应用	第53-63页
· 业务背景	第53页
· 业务解决方案	第53页
· 来电提醒业务推广思路	第53-54页
· 导向型用户分析	第54-55页
· 使用来电提醒业务用户特点	第55页
· 不使用来电提醒业务用户特点	第55页
· 相关统计指标	第55-57页
· 最终选择的指标	第57-58页
· 预测模型	第58-62页
· 时间窗口	第58页
· 算法选择	第58页
· 模型评价标准	第58-59页
· 模型结果	第59-62页
· 小结	第62-63页
总结与展望	第63-65页
参考文献	第65-68页
致谢	第68-69页
附录A 攻读学位期间发表的论文	第69 页

本篇论文共69页，点击这进入下载页面。

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