基于數(shù)據(jù)挖掘的電信客戶流失模型分析與設計.pdf

1、基于數(shù)據(jù)挖掘的客戶流失預測這項研究，是在數(shù)據(jù)倉庫技術和數(shù)據(jù)挖掘技術迅速發(fā)展的基礎上，針對電信企業(yè)客戶關系管理的迫切需要而提出的。為進一步發(fā)展客戶關系管理，本文基于數(shù)據(jù)挖掘的思想，將幾種挖掘算法相結合，建立一種客戶流失預測模型。該模型能夠有效提高分類精度和識別效率，充分利用聚類和Logistic回歸的各自優(yōu)點。本文中采用的分析方法是利用己知的數(shù)據(jù)通過建立模型的方法找出隱含的業(yè)務規(guī)則，再利用這些規(guī)則進行預測，指導決策。 本論文主要研

2、究數(shù)據(jù)挖掘中的決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡以及Logistic回歸算法具體在電信業(yè)客戶流失分析中的應用。首先介紹了數(shù)據(jù)挖掘的理論及相關算法。之后，對所采用的三種算法做了詳細的描述。從電信企業(yè)的實際情況出發(fā)，分析探討了電信企業(yè)運用數(shù)據(jù)挖掘的重要性。根據(jù)其實際需求，給出預測系統(tǒng)的基本描述。最后，針對電信業(yè)客戶流失問題，并以實際項目為依托，通過數(shù)據(jù)挖掘技術在大量的歷史數(shù)據(jù)中進行挖掘分析。以CRISP_DM(Cross-industry Process f

3、or DataMining)方法論為建模過程框架，按照商業(yè)理解、數(shù)據(jù)準備、建立模型、模型評估、模型發(fā)布的步驟，在建模過程中對三種算法的效率和精度進行分析和對比。最終選擇了評估指標最好的Logistic回歸算法建立的模型。利用數(shù)據(jù)挖掘工具Clementine實現(xiàn)了電信客戶流失預測模型的設計。在上述研究的基礎上，構建電信客戶流失預測模型，并結合預測系統(tǒng)的自身特點，給出電信企業(yè)客戶流失預測的解決方案。 本文把數(shù)據(jù)挖掘理論與實際項目相