CART算法在客戶分類中的應用

信息計算科學論文編號:XXLW052 論文字數:13212,頁數:29

目 錄
摘   要 I
Abstract II
目 錄 III
第一章  緒論 1
1.1  引言 1
1.2  研究背景 1
1.2.1電子商務的客戶特征 1
1.2.2電子商務客戶操作流程 2
1.3  需求分析 3
1.3.1客戶現狀及問題描述 3
1.3.2研究目標 3
1.3.3研究方法 3
第二章  數據挖掘與分析理論簡介 5
2.1  數據挖掘與分析理論與技術簡介 5
2.1.1數據挖掘概念 5
2.1.2 數據挖掘流程 5
2.1.3 數據挖掘方法 7
2．2  CART算法簡介 8
2.2.1 CART 算法概念 8
2.2.2構建樹 9
2.2.3數據預處理 9
2.2.4樹的生成 9
2.2.5修剪（Pruning） 10
2.3 CART算法的優缺點及適用性 12
第三章 目標客戶尋找模型的實現 13
3.1問題定義 13
3.2 數據準備 13
3.3 數據重構 14
3.3.1數據字段符號化 14
3.3.2數據符號化判斷規則 15
3.4 CART 算法的模型建立 16
3.4.1建立模型 16
3.4.2.評估 17
第四章  結論及建議 23
4.1模型實現結構分析 23
4.2 CART算法的不足 23
4.3進一步工作 23
致  謝 24
參考文獻 25

摘   要

 基于數據倉庫和數據挖掘技術的快速發展，電子商務平臺中的客戶日趨增加，針對電子商務平臺的客戶管理成為首要解決的問題。
 本文基于數據挖掘的理論方法和技術，以分類樹為建模的主要思想。把電子商務平臺客戶信息轉換成屬性-結論式形式，采用分類樹中基于最小基尼指數的CART算法，通過構建樹、修剪樹、評估三步驟，把客戶進行分類，快速準確地區分目標客戶和非目標客戶。
 在數據挖掘模型建立的基礎上，結合企業發展的實際情況和各區域的自身特點，針對電子商務平臺的目標客戶尋找模型做部分的調整，最終得到最優模型。該模型結合數據倉庫，運用到實際生活中可以大幅度地提高企業效率。

關鍵詞：目標客戶尋找  數據挖掘  分類樹  CART

Abstract
    Based on  the rapid development of the data warehouse and data mining tachnoligy, customers in e-commerce platform increase day by day. So customer management  become the most important issues.
 This paper , based on the theory and methods of data mining and get classification tree for the main ideas of the modeling. Made the customer information of e-commerce platform into the properties - the Conclusion form, Using the CART algorithm of  classification tree  which based on the smallest of Gini index. By building the tree, pruning the tree and  assess the tree to classify the customer. At last ,distinguish target and non-target customers rapidly and accurately .
 Based on the data mining , combined with the actual situation of enterprise development and regional characteristics, the objectives of e-commerce platform for customers looking for models to do some adjustments. The combination of data warehouse model, applied to real life can greatly improve efficiency.

Key words: seach for Target customers   Data Mining   Classification Tree   CART