基于数据挖掘的客户流失预测实证研究(pdf 78页)

目 录
摘 要. I
Abstract  II
第1 章 绪论.1
1.1 研究背景及意义.1
1.1.1 研究背景1
1.1.2 研究意义2
1.2 国内外研究现状.3
1.2.1 客户流失因素分析研究现状3
1.2.2 基于数据挖掘的客户流失预测研究现状.5
1.3 研究内容与创新点.8
1.4 研究内容图析9
1.5 本章小结.11
第2 章 相关理论研究.13
2.1 数据挖掘.13
2.1.1 数据挖掘概念.13
2.1.2 数据挖掘功能.13
2.1.3 数据挖掘流程.14
2.2 统计学习理论与支持向量机.16
2.2.1 机器学习16
2.2.2 统计学习理论.17
2.2.3 支持向量机.19
2.2.4 支持向量机研究现状.25
2.3 神经网络与聚类分析27
2.3.1 神经网络27
2.3.2 K-means聚类原理.29
2.4 本章小结.30
第3 章 基于代价敏感SVM的客户流失预测实证研究.31
3.1 研究背景.31
3.1.1 网络招聘31
3.1.2 行业现状32
3.1.3 案例背景33
3.2 代价敏感学习35
3.3 不同惩罚系数SVM36
3.4 代价敏感SVM.37
3.5 预测建模.38
3.5.1 数据选择38
3.5.2 数据预处理.39
3.5.3 数据建模39
3.6 结果分析.39
3.7 本章小结.42
第4 章 基于PCA与神经网络的客户流失预测实证研究43
4.1 主成分分析原理.43
4.2 数据挖掘工具44
4.3 流失预测建模46
4.4 结果分析.48
4.5 本章小结.49
第5 章 基于聚类技术的企业客户在线行为细分研究51
5.1 网络招聘企业客户流失因素分析51
5.2 客户流失预测收益分析52
5.3 基于k-means技术的客户细分.53
5.4 结果分析.57
5.5 本章小结.58
结论与展望59
参考文献61
硕士研究生期间的研究成果65
致 谢.66
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