基於數據挖掘的客戶流失預測實證研究(pdf 78頁)

目 錄
摘 要. I
Abstract II
第1 章 緒論.1
1.1 研究背景及意義.1
1.1.1 研究背景1
1.1.2 研究意義2
1.2 國內外研究現狀.3
1.2.1 客戶流失因素分析研究現狀3
1.2.2 基於數據挖掘的客戶流失預測研究現狀.5
1.3 研究內容與創新點.8
1.4 研究內容圖析9
1.5 本章小結.11
第2 章 相關理論研究.13
2.1 數據挖掘.13
2.1.1 數據挖掘概念.13
2.1.2 數據挖掘功能.13
2.1.3 數據挖掘流程.14
2.2 統計學習理論與支持向量機.16
2.2.1 機器學習16
2.2.2 統計學習理論.17
2.2.3 支持向量機.19
2.2.4 支持向量機研究現狀.25
2.3 神經網絡與聚類分析27
2.3.1 神經網絡27
2.3.2 K-means聚類原理.29
2.4 本章小結.30
第3 章 基於代價敏感SVM的客戶流失預測實證研究.31
3.1 研究背景.31
3.1.1 網絡招聘31
3.1.2 行業現狀32
3.1.3 案例背景33
3.2 代價敏感學習35
3.3 不同懲罰係數SVM36
3.4 代價敏感SVM.37
3.5 預測建模.38
3.5.1 數據選擇38
3.5.2 數據預處理.39
3.5.3 數據建模39
3.6 結果分析.39
3.7 本章小結.42
第4 章 基於PCA與神經網絡的客戶流失預測實證研究43
4.1 主成分分析原理.43
4.2 數據挖掘工具44
4.3 流失預測建模46
4.4 結果分析.48
4.5 本章小結.49
第5 章 基於聚類技術的企業客戶在線行為細分研究51
5.1 網絡招聘企業客戶流失因素分析51
5.2 客戶流失預測收益分析52
5.3 基於k-means技術的客戶細分.53
5.4 結果分析.57
5.5 本章小結.58
結論與展望59
參考文獻61
碩士研究生期間的研究成果65
致 謝.66
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