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基于决策树的数据挖掘算法的研究及其在实际中的应用

作　者: 徐路
导　师: 罗惠琼；邬亮
学　校: 电子科技大学
专　业: 计算机科学
关键词: 数据挖掘决策树算法 ID3算法客户管理
分类号: TP311.13
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 434次
引　用: 2次
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内容摘要

数据挖掘是指从数据库中抽取隐含的、具有潜在使用价值信息的过程,是一种新型的数据分析技术。它从大量的数据中抽取出潜在的、不为人知的有用信息、模式和趋势。其目的是提高市场决策能力、检测异常模式、在过去的经验基础上预言未来趋势等等。目前,已被广泛应用于金融、保险、政府、教育、运输以及国防等领域。本文主要是研究数据挖掘中的决策树算法以及决策树算法在具体的客户关系管理系统中的研究与分析。首先对数据挖掘技术的产生和发展现状做了概括性的阐述,介绍了数据挖掘的概念、主要内容、模式和主要问题,以及数据挖掘的应用和发展;接着对数据挖掘中的决策树技术做了详细的描述,介绍了决策树中的经典挖掘算法。最后,针对现代企业管理中客户关系管理的问题,通过数据挖掘技术在大量的历史数据中进行挖掘分析,结合ID3算法对客户进行细分,挖掘出不同客户群的业务特征,向公司建议,针对流失倾向较高的群体,并结合这些客户对应的客户群特征,采取有针对性的客户挽留策略。在理论知识商业化应用方面,本论文进行了一次有意义的探索和尝试。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-8
第一章绪论  8-13
  1.1 研究的背景及意义  8-9
  1.2 国内外研究现状  9-11
    1.2.1 国外研究现状  9-10
    1.2.2 国内研究现状  10-11
  1.3 数据挖掘实际应用  11-12
  1.4 研究的主要内容  12
  1.5 论文安排  12-13
第二章相关技术的理论综述  13-35
  2.1 数据挖掘的相关理论  13-24
    2.1.1 数据挖掘的概念  13-15
    2.1.2 数据挖掘的步骤  15-16
    2.1.3 数据挖掘的功能  16-21
      2.1.3.1 数据抽取  17-18
      2.1.3.2 分类发现  18-19
      2.1.3.3 聚类  19-20
      2.1.3.4 关联规则发现  20-21
    2.1.4 数据挖掘的常用技术  21-24
  2.2 决策树相关理论  24-33
    2.2.1 决策树的概念  24-25
    2.2.2 决策树的信息论原理  25-26
    2.2.3 决策树的主要步骤  26-28
    2.2.4 决策树的分类算法  28-33
  2.3 本章小结  33-35
第三章基于决策树的数据挖掘在实际中的应用  35-66
  3.1 数据挖掘技术在管理项目中的应用  35
  3.2 以数据挖掘为核心的系统架构  35-37
  3.3 客户关系管理  37-41
    3.3.1 客户关系管理的概念  37-38
    3.3.2 客户关系管理的作用  38-40
    3.3.3 客户服务的发展方向  40-41
  3.4 客户的分类  41-44
    3.4.1 客户分类的概念  41
    3.4.2 客户分类的作用  41-42
    3.4.3 分类开发及过程  42-44
  3.5 系统数据结构的设计与实现  44-63
    3.5.1 数据的选择  44-45
    3.5.2 数据预处理  45-47
    3.5.3 数据建模  47-49
    3.5.4 数据挖掘的实现  49-63
      3.5.4.1 算法核心数据结构  49-50
      3.5.4.2 建树算法  50-52
      3.5.4.3 熵函数的实现  52-55
      3.5.4.4 利用DSO 创建数据挖掘模型  55-60
      3.5.4.5 ID3 算法  60-61
      3.5.4.6 SLIQ 算法  61-63
  3.6 算法评估  63-65
  3.7 本章小结  65-66
第四章结论与展望  66-68
致谢  68-69
参考文献  69-71

基于决策树的数据挖掘算法的研究及其在实际中的应用

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