【摘 要】
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粗糙集理论是处理不精确、不确定和模糊数据的数学工具，它能有效地从数据本身提供的信息中发现有效的、潜在的知识。本文充分利用粗糙集理论来和客户关系库中不完整的信息预测潜在客户。首先，本论文阐述了选题的背景，粗糙集理论以及市场潜在客户的发展和现状；并且研究分析了国内外相关的最新成果。其次，本论文对粗糙集数据预处理、连续数据的离散化处理、知识约简和分类规则进行了研究。对基于粗糙集的市场潜在客户预测模型进行
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粗糙集理论是处理不精确、不确定和模糊数据的数学工具，它能有效地从数据本身提供的信息中发现有效的、潜在的知识。本文充分利用粗糙集理论来和客户关系库中不完整的信息预测潜在客户。首先，本论文阐述了选题的背景，粗糙集理论以及市场潜在客户的发展和现状；并且研究分析了国内外相关的最新成果。其次，本论文对粗糙集数据预处理、连续数据的离散化处理、知识约简和分类规则进行了研究。对基于粗糙集的市场潜在客户预测模型进行设计，从企业中已有的客户关系数据库中获取客户的相关信息。将这些基本的客户信息转化为对应的
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