數(shù)據(jù)挖掘在通信市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)中的應(yīng)用研究2013范本.doc
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數(shù)據(jù)挖掘在通信市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)中的應(yīng)用研究2013范本,目 錄第1章緒論1.1研究的背景和意義1.2研究的內(nèi)容、重點(diǎn)和創(chuàng)新點(diǎn)1.3論文的組織結(jié)構(gòu)第2章通信市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)中的運(yùn)營(yíng)現(xiàn)狀以及發(fā)展趨勢(shì)2.1我國(guó)通信市場(chǎng)的發(fā)展概況2.2我國(guó)通信市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)情況2.3校園通信市場(chǎng)的特點(diǎn)2.4我國(guó)通信市場(chǎng)的應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘的必要性第3章數(shù)據(jù)挖掘在通信市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)中的應(yīng)用3.1數(shù)據(jù)挖掘的歷史3.2數(shù)據(jù)挖掘...


內(nèi)容介紹
此文檔由會(huì)員 bobo8028 發(fā)布
目 錄
第1章 緒論
1.1研究的背景和意義
1.2研究的內(nèi)容、重點(diǎn)和創(chuàng)新點(diǎn)
1.3論文的組織結(jié)構(gòu)
第2章 通信市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)中的運(yùn)營(yíng)現(xiàn)狀以及發(fā)展趨勢(shì)
2.1我國(guó)通信市場(chǎng)的發(fā)展概況
2.2我國(guó)通信市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)情況
2.3校園通信市場(chǎng)的特點(diǎn)
2.4我國(guó)通信市場(chǎng)的應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘的必要性
第3章 數(shù)據(jù)挖掘在通信市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)中的應(yīng)用
3.1數(shù)據(jù)挖掘的歷史
3.2數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程
3.3數(shù)據(jù)挖掘選擇建模方法
3.3.1線(xiàn)形回歸分析(linear regression analysis)
3.3.2邏輯回歸分析(logic regression analysis)
3.3.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(neural network)
3.3.4遺傳算法(genetic algorithm)
3.3.5決策樹(shù)(decision tree)
3.3.6聚類(lèi)分析(clustering)
3.4數(shù)據(jù)挖掘營(yíng)銷(xiāo)和傳統(tǒng)營(yíng)銷(xiāo)方法的區(qū)別
第4章 通信市場(chǎng)數(shù)據(jù)挖掘模型的設(shè)計(jì)
4.1 問(wèn)卷調(diào)研
4.1.1數(shù)據(jù)說(shuō)明
4.1.2問(wèn)卷調(diào)查方法
4.1.3數(shù)據(jù)預(yù)處理
4.2模型的驗(yàn)證和評(píng)價(jià)
4.2.1客戶(hù)價(jià)值模型驗(yàn)證與分析
4.2.1.1客戶(hù)價(jià)值模型驗(yàn)證
4.2.1.2客戶(hù)價(jià)值分析
4.2.2客戶(hù)離網(wǎng)模型驗(yàn)證和分析
4.2.2.1 客戶(hù)離網(wǎng)模型驗(yàn)證
4.2.2.2客戶(hù)離網(wǎng)分析
第5章 總結(jié)
5.1 SAS的使用心得
5.2數(shù)據(jù)挖掘營(yíng)銷(xiāo)的一點(diǎn)總結(jié)
參考文獻(xiàn):
附錄一 畢業(yè)設(shè)計(jì)——關(guān)于北京市大學(xué)校園通信網(wǎng)絡(luò)使用情況的調(diào)查
致謝
第1章 緒論
1.1研究的背景和意義
1.2研究的內(nèi)容、重點(diǎn)和創(chuàng)新點(diǎn)
1.3論文的組織結(jié)構(gòu)
第2章 通信市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)中的運(yùn)營(yíng)現(xiàn)狀以及發(fā)展趨勢(shì)
2.1我國(guó)通信市場(chǎng)的發(fā)展概況
2.2我國(guó)通信市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)情況
2.3校園通信市場(chǎng)的特點(diǎn)
2.4我國(guó)通信市場(chǎng)的應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘的必要性
第3章 數(shù)據(jù)挖掘在通信市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)中的應(yīng)用
3.1數(shù)據(jù)挖掘的歷史
3.2數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程
3.3數(shù)據(jù)挖掘選擇建模方法
3.3.1線(xiàn)形回歸分析(linear regression analysis)
3.3.2邏輯回歸分析(logic regression analysis)
3.3.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(neural network)
3.3.4遺傳算法(genetic algorithm)
3.3.5決策樹(shù)(decision tree)
3.3.6聚類(lèi)分析(clustering)
3.4數(shù)據(jù)挖掘營(yíng)銷(xiāo)和傳統(tǒng)營(yíng)銷(xiāo)方法的區(qū)別
第4章 通信市場(chǎng)數(shù)據(jù)挖掘模型的設(shè)計(jì)
4.1 問(wèn)卷調(diào)研
4.1.1數(shù)據(jù)說(shuō)明
4.1.2問(wèn)卷調(diào)查方法
4.1.3數(shù)據(jù)預(yù)處理
4.2模型的驗(yàn)證和評(píng)價(jià)
4.2.1客戶(hù)價(jià)值模型驗(yàn)證與分析
4.2.1.1客戶(hù)價(jià)值模型驗(yàn)證
4.2.1.2客戶(hù)價(jià)值分析
4.2.2客戶(hù)離網(wǎng)模型驗(yàn)證和分析
4.2.2.1 客戶(hù)離網(wǎng)模型驗(yàn)證
4.2.2.2客戶(hù)離網(wǎng)分析
第5章 總結(jié)
5.1 SAS的使用心得
5.2數(shù)據(jù)挖掘營(yíng)銷(xiāo)的一點(diǎn)總結(jié)
參考文獻(xiàn):
附錄一 畢業(yè)設(shè)計(jì)——關(guān)于北京市大學(xué)校園通信網(wǎng)絡(luò)使用情況的調(diào)查
致謝
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