Lanzhou University of Finance and Economics. All
| 两种数据挖掘技术在预测顾客满意度中的对比研究 | |
| 郑明超; 李振东 | |
| 2006-07-10 | |
| 发表期刊 | 统计与信息论坛
 |
| 期号 | 4页码:103-107 |
| 摘要 | 分类发现是数据挖掘的重要内容,贝叶斯分类和决策树在数据挖掘中应用相当广泛,它们是生成分类器的两种有效方法。文章分别用两种方法对顾客满意度进行分类及预测,并将两种方法进行比较分析,认为用决策树分类法来预测顾客满意度具有简洁、高效等特点。 |
| 关键词 | 贝叶斯分类 决策树 顾客满意度 |
| URL | 查看原文 |
| ISSN | 1007-3116 |
| 语种 | 中文 |
| 来源期刊等级 | C1类 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://ir.lzufe.edu.cn/handle/39EH0E1M/6819 |
| 专题 | 兰州财经大学 |
| 作者单位 | 1.兰州商学院统计学院; 2.兰州商学院信息工程学院 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 郑明超,李振东. 两种数据挖掘技术在预测顾客满意度中的对比研究[J]. 统计与信息论坛,2006(4):103-107. |
| APA | 郑明超,&李振东.(2006).两种数据挖掘技术在预测顾客满意度中的对比研究.统计与信息论坛(4),103-107. |
| MLA | 郑明超,et al."两种数据挖掘技术在预测顾客满意度中的对比研究".统计与信息论坛 .4(2006):103-107. |
| 条目包含的文件 | 条目无相关文件。 | |||||
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