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数据挖掘分类技术在健身会所管理系统中的应用研究

作　者: 孙喜洲
导　师: 魏振钢
学　校: 中国海洋大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 数据挖掘分类技术 C4.5分类算法会员续期预测
分类号: TP311.13
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 40次
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内容摘要

随着信息化飞速发展,各行各业每天都有大量的数据产生。在以前我们对待这些数据,只是简单的查询、删除、统计等操作,并没有对这些数据进行更深入的分析,从中寻找利于企业、社会发展的信息。这完全是对信息资源的一种浪费。随着计算机技术,特别是数据挖掘技术的发展,这个问题的解决得到了行之有效的方法。数据挖掘技术是一门新兴的交叉学科,经过几十年努的力,数据挖掘技术在许多领域得到广泛的应用,并取得了良好的效果。分类技术是数据挖掘中使用比较多的一种方法,通过分类从数据集中提取描述数据类别的一个模型(一般通过决策树或者规则表示出来),并把数据集中的每个对象影射到给定类别的某一个中,进而可以预测未来数据的归类。本文通过对各种分类算法的学习研究,从中总结它们的优缺点,为我们选择C4.5算法提供了依据。C4.5分类算法改进了ID3算法不能处理连续数据和多值偏向的问题。本文以健身会所的需求为背景,建立一套科学的信息管理系统并导入历史数据,重点讨论决策树分类技术的应用,并把C4.5决策树分类算法应用到系统中会员续期预测功能中。通过管理者的经验分析,选择几个对会员续期有影响的因素,从数据库中选择近期续费的会员信息,并对这些数据做了消除噪声、离散化等相应的处理,使其成为适合数据挖掘的数据。利用C4.5分类算法对处理过的会员续期记录进行分类,从中提取分类规则,用于预测将来会员续期的情况,协助管理者制定相应的保持客源的策略,为会所的健康发展提供有力的支持。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-10
1 绪论  10-14
  1.1 研究背景及意义  10-11
  1.2 数据挖掘国内外研究现状  11-12
  1.3 研究内容和论文的组织结构  12-14
2 数据挖掘技术概述  14-22
  2.1 数据挖掘的定义  14-15
  2.2 数据挖掘的过程  15-16
  2.3 数据挖掘的任务  16-17
  2.4 数据挖掘的对象  17-20
  2.5 数据挖掘的应用  20-22
3 数据挖掘分类技术的研究  22-34
  3.1 数据分类技术  22-25
    3.1.1 数据分类的步骤  22-24
    3.1.2 分类数据预处理  24
    3.1.3 分类模型准确率的评估  24-25
  3.2 决策树分类算法  25-31
    3.2.1 决策树概念  25-26
    3.2.2 决策树的构造  26-27
    3.2.3 常用的决策树算法  27-29
    3.2.4 决策树剪枝  29-30
    3.2.5 决策树提取规则  30-31
  3.3 贝叶斯分类  31-32
  3.4 神经网络分类  32-34
4 健身管理系统的设计与实现  34-46
  4.1 系统需求分析  34-37
  4.2 系统设计实现  37-42
  4.3 数据库设计  42-45
  4.4 开发环境  45-46
5 决策树 C4.5 算法在健身会所管理系统中的应用  46-57
  5.1 C4.5 算法  46-48
  5.2 数据的预处理  48-51
  5.3 决策树的建立  51-55
  5.4 结果分析  55-56
  5.5 本章小结  56-57
6 总结  57-58
参考文献  58-60
致谢  60-61
个人简历  61
攻读学位期间发表的论文  61

数据挖掘分类技术在健身会所管理系统中的应用研究

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