【摘 要】
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数据挖掘技术是目前数据仓库领域最强大的数据分析手段。它的分析方法是利用已知的数据通过建立数学模型的方法找出隐含的业务规则,再利用这些规则为我们所用,如进行预测,为
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数据挖掘技术是目前数据仓库领域最强大的数据分析手段。它的分析方法是利用已知的数据通过建立数学模型的方法找出隐含的业务规则,再利用这些规则为我们所用,如进行预测,为指定决策服务。本课题的目的就是研究数据挖掘技术的实现,并将此技术运用于电信行业客户流失预警系统中。使电信企业提高自身的竞争力,获得更多的利润。本文首先介绍了数据挖掘的基础理论,及相关的算法。随后以实际项目为依托,以CRISP_DM(Cross-industry Standard Process for DataMining)建模过程为框架,逐步按照:商业理解,数据理解,数据准备,建立模型,模型选择与评估,模型发布的步骤,利用工具数理统计工具SPSS和数据挖掘软件Clementine,实现电信行业客户流失预警系统设计与实现。
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