基于Clementine神经网络的电信客户流失模型应用

本文针对目前电信行业中一个日益严峻的问题：客户离网进行期究,以电信行业为背景,通过收集客户的基本教据、消费数据和缴费行为等数据,建立离网客户的流失预测模型．进行客户流失的因素分析以及流失预测。以某电信分公司决策支撑系统为背景,通过在电信一年半时间的领域调研和开发实践,以此为基础,使用了统计分析和数据挖掘的技术,对PAS客户流失主题进行了较为完善、深入的分析与研究,为电信经营分析系统作了有益的尝试与探索．针对PAS客户流失分祈主题,本文选取了3个月的PAS在网用户和流失用户及其流失前的历史消费信息为样本,确定了个体样本影响流失的基本特征向量和目标变量．通过对大量相关技术和统计方法的研究,最终确定了Clementine的神经网络模型来作为电信客户流失的预测模型．实践证明,本论文整体的技术路线是可行的,神经网络模型对电信客户流失预测有较高的准确性,所发现的知识具有一定的合理性和参考价值,对相关领域的研充起到了一定的推动作用．     

基于组合预测的电信客户流失预测

利用数据挖掘技术,对电信行业客户信息进行了分析,对用户进行关联、分类、聚类分析,给出了解决问题的模型和方法并在实践中得到评估和检验,本文提出了一种基于组合预测理论的预测算法,在实际客户流失预测分析的应用结果表明,该算法的流失预测的准确率高于传统的分类预测算法所得到的预测准确率.构建的预测模型对解决电信客户流失预测方面的问题具有应用价值.     

改进支持向量机在电信客户流失预测的应用

电信流失客户数据精确预测是挽留客户的有效手段.电信业的管理中对收费、投诉、业务受理等问题,显然是一种典型的非平衡样本,传统用标准的支持向量机没有考虑样本分布不平衡问题,虽然在样本数据平衡前提下具有较好的预测精度,但对于不平衡电信客户数据,预测精度大大下降.为提高预测精度,针对支持向量机处理不平衡样本时的缺陷,提出了基于代价敏感学习的支持向量机模型.模型利用代价敏感学习对不平衡样本集分别采用不同惩罚系数,然后建立电信客户流失预测模型,最后对实际电信客户流失数据进行测试.通过与标准支持向量机、神经网络对比,结果表示模型提高了预测精度,有效地解决了数据集非平衡性问题,是一种有效的电信客户流失预测方法.     

基于信息融合的电信客户流失预测研究

针对数据挖掘方法在电信客户流失预测中的局限性,提出将信息融合与数据挖掘相结合,分别从数据层、特征层、决策层构建客户流失预测模型。确定客户流失预测指标;根据客户样本在特征空间分布的差异性对客户进行划分,得到不同特征的客户群;不同客户群采用不同算法构建客户流失预测模型,再通过人工蚁群算法求得模型融合权重,将各模型的预测结果加权得到预测最终结果。实验结果表明,基于信息融合的客户流失预测模型确实比传统模型更优。     

基于客户细分的客户流失预测研究

分析了电信行业客户关系管理系统的数据独有特点,提出基于客户细分的客户流失预测模型.首先,采用模糊核C-均值聚类算法用于客户细分并对细分结果进行分析,发现高价值客户的群体特征.再利用企业历史数据建立基于SAS数据挖掘技术的客户流失预测模型.最后,把高价值客户作为预测目标数据应用于该模型当中预测出有流失倾向的客户.实验结果表明,该方法有效可行,可以为企业提供准确、有流失倾向的客户名单.     

基于Stacking的电信客户流失预测模型设计研究

随着互联网的高速发展,电信市场竞争激烈,因此运用数据挖掘技术构建电信客户流失预测模型显得极为重要。基于Stacking集成算法,以梯度提升迭代(GBDT)、决策树、随机森林为基学习器,以逻辑回归模型为次学习器,构建了电信客户流失预测模型。通过与单一预测模型进行对比,Stacking集成模型有更好的预测效果,对电信客户流失预测具有重要意义。     

电信客户流失量估计组合模型的仿真研究

研究电信客户流失问题,电信客户流失数据具有模糊性和非线性,单一算法仅能对模糊性或非线性进行预测,为提高电信客户流失估计准确率,提出了一种电信客户流失组合估计模型.首先对客户属性进行清洗并进行离散化处理,接着使用粗糙集方法对离散属性进行约简,刻画电信客户流失数据的模糊性;然后遗传算法优化支持向量机对电信客流失非线性进行描述,建立电信客户流失估计模型.仿真结果表明,粗糙集与支持向量机相融合模型克服单一粗糙集算法或支持向量机存在的缺陷,提高电信客户流失估计模型的估计准确率,可为电信客户管理优化设计提供依据.     

基于数据挖掘技术的电信客户流失预测

电信客户流失是我国电信企业发展中所面临的一个严重的问题,为此需要在客户流失之前作出预测,并通过相应营销手段挽留客户,该文主要讨论通过数据挖掘技术建立客户流失预测模型,以此获取即将离网的用户,并通过预测分析过程中的相关数据确定用户类型,作为营销手段选择的主要依据。     

基于数据挖掘技术的电信客户流失预测

电信客户流失是我国电信企业发展中所面临的一个严重的问题,为此需要在客户流失之前作出预测,并通过相应营销手段挽留客户,该文主要讨论通过数据挖掘技术建立客户流失预测模型,以此获取即将离网的用户,并通过预测分析过程中的相关数据确定用户类型,作为营销手段选择的主要依据。     

一种基于电信客户流失预警的解决方案

本文通过对电信运营商海量数据的统一整合,并对客户的基本属性、呼叫行为、缴费情况、客户服务投诉情况等数据深入研究,分析出已流失或有流失趋势客户的行为特征,建立了客户流失模型,预测具有流失倾向的客户,进行预警.并分析流失原因,针对可能流失的客户设计挽留方案,对挽留方案进行实施、跟踪和评估,形成流失分析和管理的闭环流.     

基于神经网络的电信客户流失预测主题建模及实现

客户流失管理是电信运营商通过对客户需求满意度调查进行有针对性挽留客户的一个重要方法，其中最关键的就是对客户流失行为做出预测。提出了一种基于神经网络的客户流失预测模型。根据行业专家经验值选取分析变量，通过神经网络计算分析变量的权值，建立客户流失预测模型并对客户流失趋势进行预测。该方法与决策树和贝叶斯网络等算法相比，通过使用两次神经网络，从原始数据上千个属性中提炼出与客户流失度相关性较大的属性，分析出的影响流失属性更利于下一步的客户挽留工作。     

支持向量机在电信客户流失预测中的应用研究

客户流失分析与预测是客户关系管理的重要内容.由于电信客户的特征呈高度非线性、严重冗余和高维数,传统方法无法消除数据之间冗余和捕获非线性规律,导致预测精度较低.为了提高电信客户流失预测精度,提出一种基于主成份分析(PCA)支持向量机(SVM)的电信客户流失预测方法(PCA-SVM).首先利用主成分分析对原始数据进行特征降维,消除冗余,然后将得到的主成分作为非线性支持向量机的输入进行学习建模.对某电信公司客户流失数据进行了仿真,实验结果表明,PCA-SVM获得的命中率、覆盖率、准确率和提升系数远远高于其它预测方法.说明主成分分析结合支持向量机的数据挖掘方法具有很好的预测效果,为电信客户流失预测提供了一种新方法.     

电子商务客户流失的建模与预测研究

研究电子商务客户流失预测问题,电子商务客户流失具有非线性、时变等特点,用单一预测模型难以对电子商务客户流失变化规律进行全面、准确预测,导致预测正确率低。为了提高电子商务客户流失预测正确率,提出一种组合的电子商务客户流失预测模型。组合预测模型首先采用遗传算法对影响客户流失因子进行筛选,提取对预测结果影响重要的因子,然后分别采用支持向量机和神经网络对其进行预测,最后采用支持向量机对两种预测结果进行融合,得到组合模型的电子商务客户流失预测结果。仿真结果表明,组合模型提高了电子商务客户流失预测正确率,解决了单一预测模型的缺陷,将为电子商务客户流失研究提供一种新预测思路。     

基于代价敏感SVM的电信客户流失预测研究*

针对客户流失数据集的非平衡性问题和错分代价的差异性问题,将代价敏感学习应用于Veropoulos提出的采用不同惩罚系数的支持向量机,建立客户流失预测模型,对实际的电信客户流失数据进行验证。通过与传统SVM、C4.5和ANN对比研究,结果显示此方法在精确度、命中率、覆盖率和提升度均有所改善,表明此方法有效地解决了数据集的非平衡性和错分代价问题,是进行客户流失预测的有效方法。     

基于分步特征提取和组合分类器的电信客户流失预测模型

针对电信客户流失数据集存在的数据维度过高及单一分类器预测效果较弱的问题,结合过滤式和封装式特征选择方法的优点及组合分类器的较高预测能力,提出了一种基于Fisher比率与预测风险准则的分步特征选择方法结合组合分类器的电信客户流失预测模型。首先,基于Fisher比率从原始特征集合中提取具有较高判别能力的特征;其次,采用预测风险准则进一步选取对分类模型预测效果影响较大的特征;最后,构建基于平均概率输出和加权概率输出的组合分类器,以进一步提高客户流失预测效果。实验结果表明,相对于单步特征提取和单分类器模型,该方法能够提高对客户流失预测的效果。     

数据挖掘在电信行业客户流失管理中的研究与应用

客户频繁流失是电信行业发展中所面临的一个严重问题,该文主要是对电信行业客户．流失情况进行教据挖掘,针对运营商的历史数据资料,通过对已流失的客户和在网客户的自然属性和行为属性进行挖掘分析,建立客户流表的预测模型。介绍了建立模型的过程,对模型的评价及与营销活动的关系,其中运用决策树方法实现了整个建模过程。     

流失预测模型的设计与实现

随着市场竞争的日益加剧,客户流失问题是电信运营商都面临并急需解决的问题。要解决这个问题,首先就要对客户进行分析和预测。本文就是介绍利用挖掘软件SPASS Modeler对电信客户进行数据探测与分析,掌握老客户的流失动向,并对流失客户的特征进行归类,为以后电信运营提供有用的数据。     

数据挖掘在电信行业客户流失预测中的应用

客户流失是电信行业发展过程中所面临的一个严重问题,直接影响到运营商的企业效益。本文主要介绍了对电信行业客户流失情况进行数据挖掘的过程,改进了已有模型存在的缺乏灵活性、难以处理高维度数据的缺点,根据运营商的历史数据资料,利用SAS/EM模块对客户的固有特征和行为特征进行挖掘分析,采用决策树分类算法的CART算法建立了聚类分析模型和包括评估模块在内的一套完整的流失预测模型,能够直观地显示出流失客户的基本特征,并且可以对任意的数据集进行分析,有效提高了模型的普遍应用性和准确性。     

基于贝叶斯网络的电信客户流失预测分析

电信客户流失分析常用的数据挖掘方法有自动聚类、决策树和人工神经网络,它们是采用数据本身来训练模型的,没有利用先验知识。电信客户流失是由客户心理、服务质量和对手竞争等诸多复杂的因素造成的,利用这些已有的先验知识,可以提高预测的精度。该文根据先验知识选取分析变量,采集样本数据,通过贝叶斯网络的结构学习和参数学习,建立客户流失模型并进行客户流失趋势预测,取得了比标准数据集更准确的结果,该结果和决策树方法的预测结果相比还具有较大的优势,说明贝叶斯网络是分析客户流失等不确定性问题的有效工具。     

基于自组织模糊规则归纳的电子商务客户流失预测

为提高客户流失预测的精度,构建了基于自组织模糊规则归纳算法FRI(Fuzzy Rule Induction)的电子商务客户流失预测模型.该模型利用数据分组处理技术GMDH(Group method data handling) 从训练样本中自动地提取接近于人类自然语言描述的电子商务客户流失模糊规则,进而对测试样本客户流失状态进行判别.采用某网上商场的1500名客户样本进行电子商务客户流失预测实证研究,结果表明,该方法对测试样本预测精度达到了90%以上,是一种有效和实用的电子商务客户流失预测工具.