改进的ID3算法在客户流失预测中的应用

对分类预测中广泛使用的ID3决策树算法进行了分析,指出了该算法的取值偏向性以及运算效率不高等缺点,在此基础上提出了一种改进的ID3算法并将其应用于某移动通信公司的客户流失预测。改进的算法通过属性加权克服取值偏向性,运用熵函数的递推性质并通过二元熵函数查表法显著地提高运算效率。应用结果表明,提出的改进算法性能明显改善。     

数据挖掘技术下的银行客户流失决策树预测算法

在银行客户流失预测系统中经常要通过客户数据对未知客户的服务信息进行预测,以对银行今后的经营策略提供依据。在对客户的预测中,经常需要对他们的某种分类属性进行分类规则挖掘。该文主要探讨使用决策树这种常用的有效的方法来对客户数据进行分类规则挖掘。     

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。     

SVM在移动通信客户流失预测中的应用研究

使用支持向量机(SVM,Support Vector Machine)数据挖掘方法对移动通信行业客户流失倾向进行预测,对支持向量机同决策树算法预测的结果进行对比,结果表明支持向量机对本文所选取的属性数据具有更强的分类能力,而且在不同训练数据规模情况下预测模型有较好的稳定性。实验证实,运用本研究模型选取全体客户的22.31%,可以预测出50.07%流失的客户,表明本研究中提出的预测模型具有实际应用价值。     

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。     

基于联合决策树的客户流失预测模型设计

为了解决电信行业客户流失预测模型中流失者和未流失者比例偏斜问题,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,采用了多基决策树联合决策的思想。模型避免了训练出一棵“空”决策树,把所有客户都预测为未流失的问题。与单个分类器相比,提高了预测模型的查准率和泛化能力。     

C4.5算法在移动通信行业客户流失分析中的应用

稳定客户和吸引客户是移动通信企业提高竞争力的关键.基于大量实验数据将数据挖掘的决策树方法引入移动通信行业客户流失分析中,通过对数据的预处理,利用C4.5算法创建决策树,通过测试流失的与未流失的客户,平均正确识别率为91.6%.决策树体现的规则与经验基本一致,为移动通信企业建立客户流失的预警机制提供了决策支持.     

数据挖掘在信用卡客户流失分析中的应用

银行信用卡业务属于高收益、高风险的业务,如何实现对信用卡的客户流失控制是发卡银行迫切需要解决的问题。目前,随着银行积累了大量的数据,并建立了数据仓库,使得采用数据挖掘技术来实现信用卡客户流失分析成为了可能。本文提出了银行信用卡领域内基于数据挖掘的决策分析流程:包括数据准备,数据理解和商业理解阶段,帮助信用卡业务部门分析和控制客户流失。     

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。     

基于并行C4.5的铁路零散白货客户流失预测研究

为了提高铁路零散白货客户流失预测的准确性和高效性,根据铁路零散白货客户的流失特征,提出了基于CDL模型的客户流失识别方法,在此基础上,针对数据量大的问题,提出了基于Hadoop并行框架的C4.5决策树客户流失预测模型。通过仿真实验,证明该模型具有较好的准确性和预测能力,并且随着样本数量的增加,Hadoop并行框架的效率得到了明显的提升,且不影响客户流失预测模型的准确性和预测能力。     

基于贝叶斯方法的决策树分类算法

针对数据挖掘的特点和本质,充分利用贝叶斯方法和决策树分类的优点,将贝叶斯的先验信息方法与决策树分类的信息增益方法相结合,提出了一种新的数据挖掘分类算法(BD1.0算法),并对此算法进行了设计和分析。实验分析表明,该算法可以处理不一致或者不完整数据等“脏数据”,比单纯使用贝叶斯方法或决策树方法具有更高的准确率,而且与C4.5算法具有近似的时间复杂度。     

Detecting the change of customer behavior based on decision tree analysis

Abstract: Understanding and adapting to changes in customer behavior is an important aspect for survival in a continuously changing environment. This paper develops a methodology based on decision tree analysis to detect the change in classified customer segments automatically between two data sets collected over time. We first define three types of changes as the emerging pattern, the unexpected change and the added/perished rule. Then, similarity and difference measures are developed for rule matching to detect all types of change. Finally, the degree of change is developed to evaluate the amount of change. Our suggested methodology based on decision tree analysis in the change detection problem can be used in more structured situations in which the manager has a specific research question and it also detects the change of classification criteria in a dynamically changing environment. A Korean Internet shopping mall case is evaluated to represent the performance of our suggested methodology, and practical business implications for this methodology are also provided. We believe that the change detection problem and the suggested methodology will become increasingly important as more data mining applications are implemented.     

基于新的条件熵的决策树规则提取方法

分析了知识约简过程中现有信息熵反映决策表“决策能力”的局限性，定义了一种新的条件熵，以弥补现有信息熵的不足；然后对传统启发式方法中选择属性的标准进行改进，由此给出了新的属性重要性定义；以新的属性重要性为启发式信息设计决策树规则提取方法。该方法的优点在于构造决策树及提取决策规则前不进行属性约简，计算直观，时间复杂度较低。应用实例分析的结果表明，该方法能提取更为简洁有效的决策规则。     

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。     

决策树算法在饰品营销中的应用

阐述了饰品企业营销的现状,提出了将数据挖掘技术应用到饰品营销中的方案.在分析决策树算法的基础上,介绍了决策树算法及决策树的构造,并使用该算法对企业客户进行分类及对新客户类型预测,实现对商业数据中隐藏信息的挖掘,且对该挖掘模型进行了验证.     

一种改进的决策树分类属性选择方法

分析了ID3算法的基本原理、实现步骤及现有两种改进分类算法的优缺点,针对ID3算法的取值偏向问题和现有两种改进算法在分类时间、分类精确度方面存在的不足,提出了一种新的分类属性选择方案,并利用数学知识对其进行了优化。经实验证明,优化后的方案克服了ID3算法的取值偏向问题,同时在分类时间及分类精确度方面优于ID3算法及现有两种改进的分类算法。