Logistic回归和决策树在数据库营销响应中的应用

目录

声明

1绪论

1.1研究背景及意义

1.2国内外研究现状

1.2.1国外研究现状

1.2.2国内研究现状

1.3研究内容及框架

1.3.1研究内容

1.3.2文章框架

2数据库营销的理论简述

2.1数据库营销的概念

2.2数据库营销的发展阶段

2.2.1初级阶段

2.2.2实用阶段

2.2.3发达阶段

2.3数据库营销的优势

2.4数据库营销的模型分类

2.4.1营销响应模型

2.4.2客户流失模型

2.4.3交叉销售模型

2.4.4客户细分模型

2.4.5企业模型开发顺序

2.5响应模型分析方法

2.5.1Logistic回归模型

2.5.2决策树

2.5.3神经网络

2.5.4遗传算法

2.5.5方法比较及选择

3数据库营销的建模流程

3.1业务理解

3.1.1确定业务目标

3.1.2资源评估

3.1.3选择建模分析方法

3.2数据理解

3.2.1收集数据

3.2.2选择数据

3.2.3检查数据

3.3数据准备

3.3.1清洗数据

3.3.2生成衍生字段

3.3.3描述性统计分析

3.4建立模型

3.4.1确定建模方法

3.4.2建立模型

3.4.3模型检验

3.5模型验证

3.6模型应用

3.7本章小结

4数据库营销响应模型案例分析

4.1业务理解

4.2数据理解

4.2.1原始数据介绍

4.2.2变量理解

4.3数据准备

4.3.1原始数据整理

4.3.2数据清洗

4.3.3描述性统计分析

4.3.4虚拟变量的设置

4.4建立Logistic回归模型

4.4.1分割样本

4.4.2多次抽样筛选自变量

4.4.3参数估计结果及显著性检验

4.4.4Logistic回归方程

4.4.5多重共线性检验

4.4.6有效性检验

4.5建立决策树模型

4.6模型验证

4.6.1Logistic回归模型验证

4.6.2决策树模型验证

4.7模型应用

4.7.1应用Logistic回归模型

4.7.2应用决策树模型

4.8本章小结

5总结与展望

5.1全文总结

5.2前景展望

参考文献

附录

后记