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目录
1 绪 论
1.1 论文研究背景
1.2 国内外研究现状
1.3 本文研究目的与内容结构
2 数据的预处理技术
2.1 数据清洗
2.2 数据集成
2.3 数据转换
2.4 数据归约
2.5 数据理解
2.6 数据预处理实例分析
3 数据挖掘技术与工具
3.1 聚类方法
3.2 分类方法
3.3关联规则
3.4 时间序列
3.5 数据挖掘的一般过程
3.6 R语言-数据挖掘工具
4 客户流失分类模型研究
4.1 基于数据样本的集成学习
4.2 基于特征的集成学习
4.3 高维不平衡数据实验研究
5 用户流失分析与研究
5.1 套餐系列(等级)分析
5.2 通信指标特征研究
5.3 指标间相关性分析
5.4 流失指标的因子分析
5.5 流失用户聚类研究
5.6 流失原因分析
6 结论与展望
6.1 本文总结
6.2 展望
致谢
参考文献
重庆大学;