基于数据挖掘的电信行业中客户流失模型的分析与实现

基于数据挖掘的电信行业中客户流失模型的分析与实现

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时间:2019-01-30

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1、浙江理工大学硕士学位论文基于数据挖掘的电信行业中客户流失模型的研究与实现AbstractInrecentyears,customerchumintelecombecomesserious.ForthethreeoperatorsincludingMobile,ChinaUnicornandTelcomwhoCallassuretheircustomersnottoabandonthedefaultgotoanotherone,atthesametimecangetthelostfromothers,wil

2、lbethefinalwinnerAbittercontesthaslaunchedamongoperatorswhodoalltheycouldtogainmorecustomers.However,operatorspaymuchmoreattentiontocustomerschurnedratherthanthosewhoarereducingtheirconsumption.Hardlyrealizethatthosepeoplearerunningoffgraduallyaspotential

3、lOSScustomers.Telecommunicationsindus仃),hasamassofdataanddiversitywhichmeansthateverycustomerhasalargenumberofattributeswhichcalledvariablesinthedataminingmodel,suchasARPU,chargeway,downtimesetc.Inordertobettermodel,thispaperdesignswidesheetfromthreeaspec

4、tsofoperatorsendsmessagestoremindcustomer,customerperceptivevalueandvaluebehaviorofcustomerbasedontheassumptionthatthereasonsforcustomerschum.Thendividesthesevariablesintodifferentgroupstodecidewhichvariablestoparticipateinmodelmodeling.Combinedthecustome

5、r’Sowncharacteristicsandthegroupingvariablesthensubdivideallofthecustomers.Customer-chummodelbecomesmoreandmoreintelecommunicationsindustry,inordertoimprovethehitrateofthemodel,thispaperproposesacombinedmodelphilosophy.Thecombinedmodelisbasedontheconstrai

6、ntmodel,predictionmodel,markmodel.Constraintmodelselectsvariableshaslargedistinctiontobeconstraintconditions,predictionmodelscreensvisiblelossandrelativelyobviousvariables,markmodelselectsimplicitcustomerchumvariablestomakeupsmallamountofsamplestoidentify

7、customermorecomprehensively.Eachmodelhasitsownspecialvariables,asaresult,thecombinationmodelproposedinthispaperplaysasignificantroleincustomer-chummodel.ThismodelusesIBMSPSSStatistics,putsforwardtheconceptofpheromonedifferenceinantcolonyalgorithm,usingthe

8、improvedantcolonyalgorithmtosubdividethecustomertoimprovethecustomerclusteringeffect.Canonicaltransformationeliminatetheimpactofthedimensionlesscoefficientstomakethemodelmoreregular.Usinglogisticregressionalgorithmi

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