移動通信業(yè)客戶流失行為預(yù)測技術(shù)的研究.pdf

1、隨著電信體制改革和不斷深化，以及中國加入WTO后電信行業(yè)逐步放開，國外各大電信運營商不斷地參與到我國的電信運營中來，我國電信行業(yè)競爭將日趨激烈?？茖W(xué)和合理地制定有效的營銷和服務(wù)策略去最大程度地降低客戶的流失率，尤其是優(yōu)質(zhì)客戶和各類大客戶，變得尤為重要。因此預(yù)測客戶在未來一段時期內(nèi)流失傾向和流失原因并有針對性地提供相應(yīng)的關(guān)懷服務(wù)成為降低客戶流失率的關(guān)鍵。 在我國，電信運營商經(jīng)過多年來不斷發(fā)展、壯大，已經(jīng)擁有許多成熟的數(shù)據(jù)庫應(yīng)用系統(tǒng)

2、，并產(chǎn)生大量的業(yè)務(wù)處理數(shù)據(jù)。已經(jīng)具備對客戶關(guān)系分析的物質(zhì)基礎(chǔ)。但是，面對海量的數(shù)據(jù)，想要科學(xué)和合理地分析和預(yù)測出客戶在未來一段時期內(nèi)的流失的傾向性，流失客戶具有哪些特征，以及如何更有針對性地對流失客戶進行關(guān)懷服務(wù)以挽留客戶，傳統(tǒng)意義上的基于人工管理的分析市場和客戶行為的方法已顯得無能為力。因此，必須利用先進的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和機器學(xué)習(xí)技術(shù)，來提高對客戶行為的預(yù)測能力。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、成熟的數(shù)據(jù)挖掘算法對海量數(shù)據(jù)的處理能力，以及人工智能研究領(lǐng)域

3、中機器學(xué)習(xí)技術(shù)研究的不斷深入和發(fā)展，都為研究移動通信業(yè)的客戶流失行為預(yù)測提供了必要的技術(shù)和理論支持。 本文從提高數(shù)據(jù)挖掘的效率和精度的目的出發(fā)，對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型進行了有益的改善，同時給出了基于粗糙集理論的并行遺傳屬性約簡和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的客戶流失預(yù)測方法。通過并行遺傳屬性約簡算法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入屬性空間進行約簡，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對約簡后的數(shù)據(jù)進行挖掘。此方法充分發(fā)揮了粗糙集理論在約簡知識方面的能力和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測精度高的特點