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基于数据挖掘方法的汽车客户画像分析及流失客户预测

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基于数据挖掘方法的汽车客户画像分析及流失客户预测
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-12页
第一章 绪论第12-16页
  1.1 研究背景第12页
  1.2 研究意义第12-13页
  1.3 国外研究现状第13-14页
  1.4 国内研究现状第14-15页
  1.5 论文的组织结构第15-16页
第二章 客户分类的数据挖掘方法介绍第16-21页
  2.1 客户的分类方法概述第16-17页
  2.2 K-means聚类法第17页
  2.3 KNN分类法第17-18页
  2.4 基于关联规则Apriori算法第18-19页
  2.5 决策树第19-20页
    2.5.1 决策树基本理论第19页
    2.5.2 主流三种决策树算法第19-20页
    2.5.3 IBMSPSS中决策树澳门美高梅真人娱乐官网第20页
  2.6 本章小结第20-21页
第三章 客户数据的预处理第21-27页
  3.1 数据处理工具R语言介绍第21页
  3.2 数据处理工具IBMSPSS介绍第21-22页
  3.3 新购车客户数据的预处理第22-26页
    3.3.1 数据来源第22页
    3.3.2 数据整理第22-23页
    3.3.3 数据标准化第23-24页
    3.3.4 R语言的实践过程第24-26页
  3.4 本章小结第26-27页
第四章 基于聚类和关联分析的用户画像研究第27-55页
  4.1 客户基本情况第27-43页
    4.1.1 单一字段的分析第27-35页
    4.1.2 不同年份的交叉分析第35-43页
  4.2 K-means聚类分析第43-48页
  4.3 基于关联规则的Apriori算法第48-51页
  4.4 客户画像的构建结果第51-54页
  4.5 本章小结第54-55页
第五章 客户流失预测研究第55-69页
  5.1 汽车客户的流失定义第55-56页
  5.2 客户流失数据的预处理第56-57页
  5.3 客户流失模型构建第57-64页
    5.3.1 ID3算法第57-58页
    5.3.2 .CART算法第58-59页
    5.3.3 CHAID算法第59-61页
    5.3.4 CRT算法第61-62页
    5.3.5 QUEST算法第62-64页
  5.4 模型评价第64-68页
  5.5 本章小结第68-69页
第六章 总结与展望第69-71页
  6.1 全文总结第69页
  6.2 研究展望第69-71页
参考文献第71-73页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第73-74页
致谢第74-75页
附件第75页

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