基于数据挖掘的电信家庭客户关系管理(pdf 78页)

目录
摘要I
AbstractIJJ
第1章绪论卜
11研究背景及研究意义1-
111研究背景卜
112研究意义2
12国内外研究现状及分析3
121客户关系管理3
122数据挖掘研究现状5
123数据挖掘在电信客户关系管理中的应用6
124目前研究的不足7
13本文研究的内容8
14本文的组织结构8
第2章数据挖掘理论及方法概述11
21电信领域内数据挖掘过程11
22电信领域内常用的数据挖掘功能12
23本文所应用的数据挖掘算法13
231决策树13—
232人工神经网络14
233线性规划16
234其它方法一16—
24本章小结17
第3章基于家庭关系的电话分类模型19
31电信家庭客户关系管理模型19
311电信家庭客户关系管理的实施背景19
312电信家庭客户关系管理系统架构19
313电信家庭客户关系管理模型20
32基于家庭关系的电话分类模型21
33基于家庭关系的电话分类指标体系2卜
34基于RBF及决策树的分类模型设计22
341属性重要性排序方法23
342 RBF神经网络属性选择方法24
343生成决策树25
35基于家庭关系的电话分类实证研究25
351数据提取26
352属性生成29
353条件属性约简31
354建立基于BP神经网络的分类模型31
355基于C45决策树的分类模型32
356建立基于Fu3F神经网络与决策树结合的分类模型32
357三种分类模型评估比较。34
358分类模型实施结果34
36本章小结34
第4章潜在宽带客户预测研究37
41潜在宽带客户预测的背景及意义37
42潜在宽带客户预测模型设计38
43潜在宽带客户预测实证研究4l-
431数据提取41-
432属性选取与约简41
433利用线性规划法建模及求解41
434非潜在宽带客户区间分布43
435宽带市场空间预测43
436结果验证45
44本章小结45
第5章电信家庭客户细分模型47
51家庭客户细分的意义47
52客户细分的属性选择47
53未知价值属性估值49
531 IPTV价值预测49
532竞争运营商移动电话价值预测50一
54电信家庭客户细分实证研究52
541家庭客户细分52
542捆绑策略选择53
55本章小结56
研究总结及展望一56
参考文献。59
攻读硕士学位期间所发表的学术论文63
攻读硕士学位期间所参与的课题65
致谢67
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