数据挖掘在电信客户流失分析中的应用

随着电信市场竞争越来越激烈,电信行业面临的一个严重的问题就是客户频繁流失.而数据挖掘技术是提取海量数据和分析数据的重要工具.以“陕西联通公司铜川分公司”作为研究对象,利用数据挖掘的技术,建立模型,分析流失客户的数据,制定相应的决策避免客户流失.     

结合K-means的分类方法在电信客户流失中的应用

通过对电信业客户流失预测的国内外研究成果的分析,我们发现造成电信业客户流失原因种类比较多、难以用一种通用的划分标准对流失客户的流失特征进行刻画,因此本文提出了将K-means算法与传统的分类算法相结合的方法进行客户流失分析,并进行了应用实验.该实验以中国联通湖南某地区X分公司的客户数据为基础,利用数据挖掘软件Clementine8.1建立了客户流失分类预测模型,模型的应用结果表明:新方法对客户流失预测的命中率高于传统的分类预测算法.     

基于RS_RBF的电信企业客户流失预测

针对电信企业客户流失的不规律性,提出以粗糙集（RS）_RBF神经网络作为电信企业客户流失的预测模型.首先利用粗糙集理论对客户属性约简,简化了网络结构.其次提出以约简后的决策表的规则支持度作为径向基函数的响应宽度基准,此种赋值方法相比传统方法更具合理性和科学性.最后利用正交最小二乘法（OLS）求得对网络输出贡献度较大的条件属性集和网络权值.把本模型与其它RBF预测模型应用于电信企业客户流失预测并且进行效果比较,实验结果证明了本模型的有效性和高效性.     

基于ParetoNBD模型的电子商务网站客户流失预测研究

非契约情景下的客户流失问题越来越引起各方重视.作为此情景下的典型--电子商务网站而言,因其特殊性使得网站客户流失问题更难判断.Pareto/NBD模型是描述非契约客户关系情景下首个考虑到客户流失现象的客户重复购买预测模型,它通过预测客户的活跃程度P(active),较好的解决了客户流失预测问题.以Pareto/NBD模型为基础模型对某电子商务网站进行实证研究以此来验证模型解决非契约情景下流失预测问题的有效性.     

移动通信中V2．5．1流失预测模型的建立

V2.5.1流失预测模型是移动公司进行客户流失预测的模型.采用数据挖掘技术,从数据理解、数据准备、建立模型、模型评估和模型发布等五个阶段,详细介绍了移动通信企业中客户流失预测模型的建立过程和方法.     

向量空间模型在电信企业中的应用

本文提出了一种向量空间模型,利用TFIDF算法的基本思想,构造出了一种适合于电信企业的TFIDF算法。可以利用此算法找出流失的客户去向与新入网的客户来源,通过对比分析出客户的消费行为以及客户流失的原因,为制定营销策略提供了理论依据。     

数据挖掘中SVM模型与贝叶斯模型的比较分析——基于电信客户的流失分析

对电信客户流失数据分别构建贝叶斯模型和SVM模型,进行电信客户流失的可能性预测.在实验过程中改变数据量和特征字段,借助clementine 12.0的可视化实验平台直观、有效地观察5种模型的预测结果,并对贝叶斯和SVM的5种模型进行比较,得出结论:在属性值较多的情况下,采用贝叶斯Markov-FS模型;在属性值较少且与预测结果高度相关的情况下,SVM中多项式核函数模型预测结果的正确率和稳定性都比较好.     

基于语言评估标度和OWA算子的酒店客户流失因素的分析

由于酒店行业的竞争激烈,酒店客户的分流越来越明显了.酒店的客户流失给酒店带来了严重损失,为了挽回损失,研究分析造成酒店客户流失的因素,并在基于语言信息理论的基础上,通过改进语言评估标度来提高两者评价之间的敏感度,以及改变有序加权平均的权重的计算方法,然后利用这两个的计算式子对酒店客户流失因素进行分析与综合计算,得出影响酒店客户流失的几个因素严重程度,通过改变这几个因素,来减少酒店客户的流失,为酒店带来可观的利润收入和良好的长期发展,最终使酒店在同行业中具有很强的竞争力.     

基于决策树技术的预离网客户识别模型

客户流失将直接影响到通信运营企业的生存与发展.对此,需要利用数据挖掘技术通过建立预测模型,将有离网倾向的客户（预离网客户）识别出来,并采用有效措施进行保有.以CRISP-DM（跨行业数据挖掘过程标准）为工具,从商业理解、数据理解、数据准备、建立模型、模型评估和结果部署6个阶段,详细阐述了预离网客户识别模型的构建方法,并...     

大客户流失原因及其影响因素分析

依据相关客户流失研究文献,通过分析具有顾客资产属性大客户特征,对这类客户流失的原因及其影响因素进行了系统分析,并进行了实证分析论证.本文的研究结果对于企业认清客户流失的主要原因,采取针对性措施以提升客户管理水平,进而增加顾客资产价值具有一定参考价值.     

电信客户流失的组合预测模型

针对电信行业客户流失的问题,设计基于决策树C5.0、BP神经网络及 Logistic 回归算法的组合预测模型,并对某电信企业进行客户流失预测.预测结果表明:与单一客户流失预测模型相比,组合预测模型命中准确率高,预测效果好,更能直观地显示出流失客户的基本特征.     

面向电信的客户流失预测模型研究

针对现有客户流失预测模型预测准确率低下的问题,本文结合基于统计学习的客户聚类分析和分类预测技术来构建客户流失预测模型。根据模型计算结果,可以辨别出客户类别及流失倾向,并在此基础上提出了预防客户流失的保持措施,从而为电信企业运营商的客户关系管理提供决策依据。     

社群网络中基于链接分类的研究与应用

由于在互联网、电信、生物信息、社会网络分析等领域可获得的链接丰富的数据日益增多,链接挖掘已经成为数据挖掘的研究热点。基于链接分类是链接挖掘的一个重要方向。在此以电信领域用户通话特征数据为对象,研究了基于链接分类技术及其在电信客户流失预测的应用方法,在提取并分析大规模客户呼叫图的极大团、结点膨胀率、结点聚集度等与节点稳定性相关的链接属性及其时变特征的基础上,提出了一种适合海量数据的基于链接的电信客户流失预测算法。实验结果表明,此算法较传统分类算法能提高客户流失预测性能,实现了基于链接分类方法的成功应用。     

基于改进GA-BP的移动通信用户流失预测算法

BP神经网络(BPNN)模型对移动通信用户流失的预测有较好的效果,但其全局搜索能力相对较弱,对初始网络权重非常敏感,因此本文通过对用户通信行为的分析,提出一种基于改进GA-BP的移动用户流失预测算法:用改进的遗传算法对BPNN的权值和阈值进行初始化,从而提高预测模型的准确率.改进的遗传算法采用一种自适应的交叉概率和变异概率计算策略,提高了遗传算法寻找全局最优解的能力.通过对比实验发现,本文构建的移动用户流失预测模型,在预测准确率上有着很好的表现.     

基于贝叶斯网络的客户流失分析

随着电信市场竞争加剧,客户流失现象成为电信运营商关注的问题。文中基于数据挖掘手段,采用贝叶斯网络分类器,进行电信客户流失分析。在贝叶斯网络构造过程中,结合采用K2和MC-MC算法构建网络。根据贝叶斯网络的拓扑结构,筛选出客户流失相关的显著指标;由条件概率表确定客户的流失规则,进而确定高流失的客户群。考虑分类的误判损失函数,给出不同分类临界值下,贝叶斯网络模型的分类效果。与其它分类算法相比,比如决策树和人工神经网络,在客户流失率很低的情况下,该算法不需要进行“过量抽样”。     

基于进化理论的用户流失预测分析

针对移动通信公司的经营分析系统, 结合数据挖掘技 术, 阐述了客户流失预测的过程, 并探讨了进化理论和连续数据离散化的相关问题, 提出了 EACA（Evolutionary Algorithm for Churning Analysis）算法, 用于解决移动通信这样一个有庞大离网规则数据库中规则的发现问题.     

社交网络中分类推荐用户的设计与实现

社交网络中存在密切的朋友圈子关系,而目前社交网络由于用户推荐方法单一,出现用户流失、朋友圈不明确等问题,通过用户标签的语义相似度的计算,对用户与其关注者之间的关系程度进行分析并按兴趣分类,根据分类进行关联关注用户的再推荐。通过实验验证了分类的有效性,提高了推荐效率。     

客户生命周期价值模型扩展及在客户细分中的应用

在分析客户生命周期价值模型研究现状及模型参数变化影响的基础上,通过引入动态客户保持率及相关的客户生命周期时间,探讨了客户生命周期价值模型的扩展,并将扩展模型应用于企业客户细分,提出了基于客户价值的企业客户细分及客户关系管理策略。