數(shù)據(jù)挖掘中決策樹(shù)算法在客戶流失中的應(yīng)用研究.pdf

1、數(shù)據(jù)挖掘是從大量的數(shù)據(jù)中抽取出潛在的、不為人知的有用信息、模式和趨勢(shì)。其目的是提高市場(chǎng)決策能力、檢測(cè)異常模式、在過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)上預(yù)言未來(lái)趨勢(shì)等等。它致力于數(shù)據(jù)分析和理解、揭示數(shù)據(jù)內(nèi)部蘊(yùn)藏知識(shí)的技術(shù)，已成為未來(lái)信息技術(shù)應(yīng)用的重要目標(biāo)之一。經(jīng)過(guò)20多年的發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)生了許多新概念和方法。特別是最近幾年，一些基本概念和方法趨于清晰，它的研究正向著更深入的方向發(fā)展。 分類(lèi)模式挖掘是數(shù)據(jù)挖掘中的一種非常重要的方法，可以應(yīng)用于數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)，

2、可劃為決策樹(shù)學(xué)習(xí)、貝葉斯分類(lèi)、遺傳算法和粗糙集等等。決策樹(shù)學(xué)習(xí)是以實(shí)例為基礎(chǔ)的歸納學(xué)習(xí)算法。它著眼于從一組無(wú)次序、無(wú)規(guī)則的事例中推理出決策樹(shù)表示形式的分類(lèi)規(guī)則。它采用自頂向下的遞歸方式，在決策樹(shù)的內(nèi)部結(jié)點(diǎn)進(jìn)行屬性值的比較并根據(jù)不同的屬性值判斷從該結(jié)點(diǎn)向下的分支，在決策樹(shù)的葉結(jié)點(diǎn)得到結(jié)論。 本文主要是研究數(shù)據(jù)挖掘中的決策樹(shù)算法以及決策樹(shù)算法在具體的小靈通流失分析中的研究與分析。首先對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的產(chǎn)生和發(fā)展現(xiàn)狀做了概括性的闡述，介

3、紹了數(shù)據(jù)挖掘的概念、主要內(nèi)容、模式和主要問(wèn)題，以及數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用和發(fā)展；接著對(duì)數(shù)據(jù)挖掘中的決策樹(shù)技術(shù)做了詳細(xì)的描述，介紹了決策樹(shù)中的經(jīng)典挖掘算法ID3算法，在分析和總結(jié)了ID3，C4.5算法的基本性質(zhì)、性能和特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，本文作者對(duì)經(jīng)典的C4.5算法進(jìn)行了一些改進(jìn)，并分析了改進(jìn)后的特點(diǎn)和效果。最后，針對(duì)電信業(yè)小靈通客戶流失的問(wèn)題，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在大量的歷史數(shù)據(jù)中進(jìn)行挖掘分析，使用SAS等工具，結(jié)合ID3、C4.5以及改進(jìn)后的C4.5算