数据挖掘在通信市场营销中的应用研究2013范本.doc
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数据挖掘在通信市场营销中的应用研究2013范本,目 录第1章绪论1.1研究的背景和意义1.2研究的内容、重点和创新点1.3论文的组织结构第2章通信市场营销中的运营现状以及发展趋势2.1我国通信市场的发展概况2.2我国通信市场的竞争情况2.3校园通信市场的特点2.4我国通信市场的应用数据挖掘的必要性第3章数据挖掘在通信市场营销中的应用3.1数据挖掘的历史3.2数据挖掘...
内容介绍
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目 录
第1章 绪论
1.1研究的背景和意义
1.2研究的内容、重点和创新点
1.3论文的组织结构
第2章 通信市场营销中的运营现状以及发展趋势
2.1我国通信市场的发展概况
2.2我国通信市场的竞争情况
2.3校园通信市场的特点
2.4我国通信市场的应用数据挖掘的必要性
第3章 数据挖掘在通信市场营销中的应用
3.1数据挖掘的历史
3.2数据挖掘的过程
3.3数据挖掘选择建模方法
3.3.1线形回归分析(linear regression analysis)
3.3.2逻辑回归分析(logic regression analysis)
3.3.3神经网络(neural network)
3.3.4遗传算法(genetic algorithm)
3.3.5决策树(decision tree)
3.3.6聚类分析(clustering)
3.4数据挖掘营销和传统营销方法的区别
第4章 通信市场数据挖掘模型的设计
4.1 问卷调研
4.1.1数据说明
4.1.2问卷调查方法
4.1.3数据预处理
4.2模型的验证和评价
4.2.1客户价值模型验证与分析
4.2.1.1客户价值模型验证
4.2.1.2客户价值分析
4.2.2客户离网模型验证和分析
4.2.2.1 客户离网模型验证
4.2.2.2客户离网分析
第5章 总结
5.1 SAS的使用心得
5.2数据挖掘营销的一点总结
参考文献：
附录一 毕业设计——关于北京市大学校园通信网络使用情况的调查
致谢
第1章 绪论
1.1研究的背景和意义
1.2研究的内容、重点和创新点
1.3论文的组织结构
第2章 通信市场营销中的运营现状以及发展趋势
2.1我国通信市场的发展概况
2.2我国通信市场的竞争情况
2.3校园通信市场的特点
2.4我国通信市场的应用数据挖掘的必要性
第3章 数据挖掘在通信市场营销中的应用
3.1数据挖掘的历史
3.2数据挖掘的过程
3.3数据挖掘选择建模方法
3.3.1线形回归分析(linear regression analysis)
3.3.2逻辑回归分析(logic regression analysis)
3.3.3神经网络(neural network)
3.3.4遗传算法(genetic algorithm)
3.3.5决策树(decision tree)
3.3.6聚类分析(clustering)
3.4数据挖掘营销和传统营销方法的区别
第4章 通信市场数据挖掘模型的设计
4.1 问卷调研
4.1.1数据说明
4.1.2问卷调查方法
4.1.3数据预处理
4.2模型的验证和评价
4.2.1客户价值模型验证与分析
4.2.1.1客户价值模型验证
4.2.1.2客户价值分析
4.2.2客户离网模型验证和分析
4.2.2.1 客户离网模型验证
4.2.2.2客户离网分析
第5章 总结
5.1 SAS的使用心得
5.2数据挖掘营销的一点总结
参考文献：
附录一 毕业设计——关于北京市大学校园通信网络使用情况的调查
致谢
