電信客戶流失分析與預(yù)測.pdf

1、 中文圖書分類號： 中文圖書分類號：G353.12 G353.12 電信客戶流失分析與預(yù)測 電信客戶流失分析與預(yù)測 學生姓名： 所在院系： 專業(yè)名稱： 研究方向： 屆 別： 導師姓名： 論文完成時間： 年 月 安徽財經(jīng)大學碩士學位論文 i 電信客戶流失分析與預(yù)測 電信客戶流失分析與預(yù)測 內(nèi)容摘要 內(nèi)容摘要 隨著市場的開放，我國電信體制的改革的不斷深入和用戶需求的豐富多樣化，國內(nèi)電信行業(yè)各運營商之間的競爭日益激烈

2、。運營商為了獲取更多的利潤以及占有更多的市場份額，不斷地推出了新的產(chǎn)品和優(yōu)化自己服務(wù)。統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明，發(fā)展一個新客戶的代價是維持一個老用戶代價的 7 倍，而用戶保持率增加 5%，將有望為運營商帶來85%的利潤增長。因此，對老客戶的保留直接關(guān)系到運營商的利益，無論是客戶流失還是話務(wù)量流失都將對運營商的經(jīng)營產(chǎn)生深遠的影響。目前數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域已經(jīng)出現(xiàn)了與海量數(shù)據(jù)不同的大數(shù)據(jù)現(xiàn)象，在電信等信息服務(wù)行業(yè)中，這些變化快、維度高且數(shù)據(jù)量大的數(shù)據(jù)里隱含著許

3、多重要、有價值的信息，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為了及時發(fā)掘出這些信息作為決策參考提供了有力的支撐。在客戶流失領(lǐng)域，相關(guān)的數(shù)據(jù)挖掘理論和方法一直研究的熱點，研究者們通過不同的方式尋找流失行為發(fā)生時客戶的的特征，利用機器學習和數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)未來客戶的狀態(tài)進行預(yù)測。 本文研究了數(shù)據(jù)挖掘分類方法中的在客戶流失問題上相關(guān)的理論基礎(chǔ)和技術(shù)實現(xiàn)，介紹了數(shù)據(jù)挖掘常用分類技術(shù)中的決策樹和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在前人研究基礎(chǔ)上，提出了一種利用決策樹方法解決多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建和規(guī)則提

4、取等一體化理論框架。結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘標準流程 CRISP-DM，著重介紹了相關(guān)的數(shù)據(jù)準備和模型評估過程與方法。主要內(nèi)容包括：1. 綜述國內(nèi)外在電信客戶流失問題上的研究動態(tài)和思想方法；2. 介紹了大數(shù)據(jù)的概念和數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)理論；3.分析了決策樹和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，介紹基于決策樹構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論基本和基本方法；4.討論了對電信客戶離網(wǎng)業(yè)務(wù)的商業(yè)理解，與數(shù)據(jù)準備相關(guān)的方法以及模型評估指標；5.利用 Python 構(gòu)建了一個客戶離網(wǎng)預(yù)測數(shù)據(jù)挖掘工具包，利