基于R语言的客户回复与效益最大化分析任务书

 2021-08-19 11:08

1. 毕业设计(论文)主要目标:

基于KDD Cup 1998数据,了解R语言所展现的数据处理结果,熟悉其灵活强大的绘图功能,并认识到R语言与数据挖掘的结合在大数据时代对数据处理的优势所在。

并且通过KDD Cup 1998竞赛数据演示如何使用R工具创建决策树预测客户反馈与效益最大化,以及用数据挖掘技术来优化客户选择,提高募捐效率。

2. 毕业设计(论文)主要内容:

通过KDD Cup 1998竞赛来演示如何使用决策树预测客户反馈与效益最大化。

使用R工具创建决策树并基于客户的地理位置和推广历史来建立捐款模型,最终达到预测客户的回复是否与捐款有关,并基于预测得分对客户进行排名,使捐款数额最大化。

3. 主要参考文献

[1]方匡南. 基于数据挖掘的分类和聚类算法研究及R语言实现[D].暨南大学,2007.

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