浅析通信行业客户流失与保持

中国自从加入世贸以后,移动通信行业竞争日益加剧,移动运营商正面临严重的客户流失问题,客户保持工作显得更为重要。本文分析了移动通信业客户保持的必要性及客户流失的原因。     

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。     

解迷客户流失

<正> 近段到张裕集团、森隆饲料、南阳红都等企业讲课,听到一些高层管理人员谈:“不久前与客户的关系还好好的,一会儿‘风向’就变了。真不明白为什么。”客户流失已成为企业面临的问题,失去一个老客户的损失,需要企业至少再开发十个新客户才能予以弥补。但当问及企业客户为什么流失时,很多企业老总一脸迷茫,谈到如何防范,他们更是所知不多。客户的需求不能得到切实有效的满足往往是导致企业客户流失的最关键因     

基于Cox模型的移动通信行业中低端客户流失预测研究

文章将Cox模型运用于客户流失预测研究中,通过对中国移动通信某分公司提供的历史数据的研究,计算出每个客户的生存概率,并按照生存概率从小到大排序,等分为10组,实际流失的客户基本上都落在第1组中,覆盖率达到89%以上,运营商只对原来客户的10%进行维护与挽留,大大减少了工作量和挽留成本。该方法用于移动通信行业的客户流失预测中有很好的效果。     

电信客户流失预测的数据挖掘模型及其实现

本文针对如何在不同的数据挖掘工具之间交换数据挖掘结果,以使挖掘结果独立于不同的挖掘工具的问题,采用了数据挖掘语言来描述所建立的客户流失预测模型。     

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.     

基于改进聚类的电信客户流失预测分析

针对电信领域客户流失的问题,提出了改进聚类的客户流失预测模型。根据通信行业中实际客户流失数据的正负样本数量不平衡而且数据量特别大的特点,提出带有不同权重参数的改进聚类算法,并将其用于电信行业的客户流失预测模型中。通过实际电信客户数据集测试,与传统的预测算法比较,证明这种算法适合解决大数据集和不平衡数据,具有更高的精确度,能够取得较好的客户流失预测效果。     

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”。     

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.     

基于数据挖掘技术的CRM系统中客户行为

为了解决在企业中实施客户关系管理（CRM）,CRM系统中客户行为的定量研究问题,利用决策树的数据挖掘相关技术和方法,提出了UPTree数据挖掘算法,并采用UPTree算法对隐藏在大量客户行为中的信息进行挖掘,从而获取了CRM系统中潜在的客户行为规则,并给出这些行为规则的IF-THEN的描述形式,为企业的科学决策提供依据。     

基于数据挖掘的银行业客户关系管理体系结构

面对入世带来的挑战,我国银行必须提高其核心竞争力,而客户关系管理正是提高企业核心竞争力的最好手段。文章论述了银行客户关系管理系统的总体架构和数据仓库及数据挖掘在银行业客户关系管理中的应用,旨在更好地提高银行的竞争力,把客户看作银行资源的一部分,最大限度地获取利润。     

面向CRM的数据挖掘技术在电信行业的应用

以客户流失分析为例介绍了数据挖掘技术在电信行业中的应用,并给出了实现的具体步骤,同时论述了数据挖掘技术的现状和发展方向.     

一种新的发现偏离模式的线性算法

在分析Arning算法和其改进算法的基础上，提出一种新的发现偏离模式的线性算法．该算法将使数据序列突然发生大幅度波动的数据认作例外．已发现的例外被用数据序列平均值代替，在此基础上进行下一例外的发现．实验证明，该算法克服了例外集对数据次序的敏感性，并且下一例外发现不受上一例外发现的影响，从而可以重加有效的发现数据序列中的例外集．     

基于数据挖掘的智能入侵检测系统模型及实现

入侵检测作为主动的安全防御技术,是计算机网络中继防火墙之后的第二道安全防线,是近年来网络安全领域的研究热点.研究了基于数据挖掘的网络入侵检测系统的建模及实现,建立融合简单规则、协议分析、数据挖掘分析为一体的模型,其中着重讨论了基于数据挖掘技术的网络入侵检测系统的实现方法.     

数据挖掘技术在电子商务中的运用

主要分析在电子商务环境下数据挖掘的技术框架、技术实现和具体运用。     

基于神经网络的保险数据挖掘模型

文章研究了神经网络数据挖掘技术在汽车保险业中的应用,并针对汽车保险客户提出了一种理想非线性映射模型费率预测的方法．由实验结果知本方法可用于改善目前汽车保险费率与赔付率不匹配的问题．     

基于Web的挖掘研究

首先描述了数据开采，及Web数据挖掘，最后提出了Web数据挖掘的发展方向和趋势。     

基于数据挖掘的远程教育系统多维数据模型构建

随着电子信息技术的高速发展,人们积累的信息量急剧增长,采用数据挖掘技术便可从大量的信息中提取有价值的知识．数据挖掘技术广泛应用在电信、农业、金融、生物、化工、医药等领域．本文主要探讨将数据挖掘技术引入远程教育系统中,并运用数据挖掘技术构建起远程教育系统中各种多维数据模型．     

数据挖掘技术在网络入侵检测中的应用

研究了系统化的通用入侵检测方法，其核心思想是使用数据挖掘技术去建立正常的系统和用户行为模式，使用Tcpdump抓取网络数据包，采用两种数据挖掘方法对网络数据包进行分析。同时，为了满足有效学习(挖掘)和实时检测的双重挑战，提出了一个构建网络入侵检测系统的基于代理的体系结构。