數(shù)據(jù)挖掘中決策樹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。其目的是提高市場決策能力、檢測異常模式、在過去的經(jīng)驗基礎(chǔ)上預(yù)言未來趨勢等等。它致力于數(shù)據(jù)分析和理解、揭示數(shù)據(jù)內(nèi)部蘊藏知識的技術(shù)，已成為未來信息技術(shù)應(yīng)用的重要目標之一。經(jīng)過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，

2、可劃為決策樹學(xué)習(xí)、貝葉斯分類、遺傳算法和粗糙集等等。決策樹學(xué)習(xí)是以實例為基礎(chǔ)的歸納學(xué)習(xí)算法。它著眼于從一組無次序、無規(guī)則的事例中推理出決策樹表示形式的分類規(guī)則。它采用自頂向下的遞歸方式，在決策樹的內(nèi)部結(jié)點進行屬性值的比較并根據(jù)不同的屬性值判斷從該結(jié)點向下的分支，在決策樹的葉結(jié)點得到結(jié)論。 本文主要是研究數(shù)據(jù)挖掘中的決策樹算法以及決策樹算法在具體的小靈通流失分析中的研究與分析。首先對數(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、模式和主要問題，以及數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用和發(fā)展；接著對數(shù)據(jù)挖掘中的決策樹技術(shù)做了詳細的描述，介紹了決策樹中的經(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)、性能和特點的基礎(chǔ)上，本文作者對經(jīng)典的C4.5算法進行了一些改進，并分析了改進后的特點和效果。最后，針對電信業(yè)小靈通客戶流失的問題，通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在大量的歷史數(shù)據(jù)中進行挖掘分析，使用SAS等工具，結(jié)合ID3、C4.5以及改進后的C4.5算