【摘 要】
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在电信行业中,每天都产生大量的数据,在这些数据中,可能有潜在的信息存在。运用数据挖掘技术对这些数据进行分析,建立数据模型,以提取出有用的、潜在的信息。决策树模型和神
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在电信行业中,每天都产生大量的数据,在这些数据中,可能有潜在的信息存在。运用数据挖掘技术对这些数据进行分析,建立数据模型,以提取出有用的、潜在的信息。决策树模型和神经网络模型,作为数据挖掘的两种重要的分类预测模型,已被广泛应用于电信行业领域。本文所做的主要工作有：第一,介绍和比较三种决策树算法：C4.5(基于信息增益理论而产生的决策树),CART(分类回归树),CHAID(基于卡方检验而产生的决策树),在此基础上提出一个新的想法。第二,介绍一种典型的神经网络算法：三层后传神经网络。第三,实证分析。首先描述某市电信数据的结构及其具体的组成情况,然后对数据进行抽取、转换、加载等预处理,之后运用CHAID决策树模型和神经网络模型对预处理过的数据进行建模,最后运用评估图对产生的模型进行评估、比较,筛选出比较好的模型,并加以解释。
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