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.     

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．     

客户流失预测模型设计与实现

有效地防止用户流失,降低流失率成为目前各个电信运营商急需解决的难题。本模型依据数据挖掘原理,以CRISP_DM(Cross-industry Standard Process for Data Mining)建模过程为框架,以与某地联通公司合作的“电信客户流失预测系统”项目为依托,利用挖掘软件SPSS Clementine 8.0 逐步建模,实现了电信行业客户流失预测系统。     

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.     

数据挖掘在电信客户流失中的应用

将数据挖掘技术应用到防止电信客户流失中,以某电信运营商的历史资料为对象,建立客户流失预测模型。并对高价值高流失概率的客户进行K-means聚类分析,同时对不同流失客户群提供相应的营销策略。     

利用ClementineC5.0模型预测CDMA客户流失

该文针对目前电信行业中一个日益严峻的问题:客户离网进行研究,通过收集客户的基本数据、消费数据和缴费行为等数据,建立客户流失预测模型,进行客户流失分析及预测.通过对大量相关技术和统计方法的研究,最终确定了clementine的C5.0模型作为电信客户流失的预测模型.此模型对客户流失预测有较高的准确性,为电信经营分析系统作...     

基于数据挖掘的客户营销效果分析

利用数据挖掘技术,结合试验设计的思想,采用多种分析方法从两个角度,通过对一家电信增值业务提供商在客户流失危险度模型指导下的针对性营销效果进行实证分析。分析结果表明,在数据挖掘指导下特定的针对性客户营销策略在增加企业用户数量和提高用户质量方面有显著效果。     

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。     

数据挖掘在电信客户关系管理中的应用研究

本文主要研究了数据挖掘在电信顾客关系管理中的应用,构建了基于数据挖掘的电信CRM框架体系,将数据挖掘技术应用到客户细分、流失预测以及交叉营销等方面,实现客户全生命周期的科学化管理。最后,以XX电信公司的彩铃业务为例,采用Apriori算法来挖掘与分析其交叉销售的策略。     

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。     

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。     

采用混合模型的电信领域用户流失预测

用户流失预测能够帮助公司减少客户的流失,对公司的营收和提高竞争力有重要意义。然而,由于电信领域数据的稀疏性和不平衡等问题,国内外对于电信领域的用户流失预测大多处于研究阶段,还没有真正应用到实际生产当中。提出了利用神经网络、机器学习与朴素随机过采样、投票相结合的混合模型来预测电信领域的流失用户。数据集使用的是KDD Cup 2009年比赛数据,该数据由法国电信运行商Orange公司提供。在十折交叉验证下,AdaBoost和Gradient Boosting一次投票分类后AUC值能够达到0.677 1,利用其他模型对混合模型预测出的流失用户清单进行二次投票分类,前200名高危流失用户的预测准确率能够达到31.8%。实验结果表明,朴素随机过采样和投票相结合有效提升了模型的准确性。     

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.     

电信客户流失预测模型研究

以某地市电信企业的客户为目标用户群,结合电信行业的业务规则,利用SPSS公司的数据挖掘工具Clementine,运用数据挖掘中的CRISP—DM模型方法建立了客户流失预测模型,为电信企业对流失客户采取更有效的营销策略提供一些建议。     

基于贝叶斯网络的电信客户流失预测分析

贝叶斯网络技术的提出为科研人员提供了一种非常好的解决不确定领域推测和分析的方式。由于贝叶斯网络自身特有的直观式属性和完善的数学推理逻辑性,使科研人员看到了该技术在不确定领域的重要应用。通过贝叶斯网络,科研人员能建立对未知项的推理模型,从而得到具有参考意义的预测和分析。对电信客户流失的预测分析也是一个这样的不确定性知识推理领域。本文通过对贝叶斯网络的介绍和对电信客户流失分析的说明,运用贝叶斯网络的机制,构建了相应的电信客户流失模型,并对其进行了预测分析。