基于集成分类算法的电信客户流失预测研究

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1、摘要客户频繁流失是苏州电信发展中所面临的一个严重问题，为减少或避免客户的流失所带来的高额利润损失，论文介绍了一种行之有效的解决方案：首先，利用分类算法建立客户流失预测模型，然后用此模型挖掘出哪些客户将会流失，并分析出为什么他们要流失，最后，根据这些客户的特征采取针对性的措施加以挽留。在数据处理阶段，从苏州电信的业务模型中梳理出流失相关业务表，通过合适的ETL处理，运行存储过程实现把数据经过抽取、转换和加载后自动导入需要的数据挖掘来源表。然后对数据进行预处理，经过数据集成、数据清洗、数据规约等处理，把基础数据经过预处理后得到

2、试验数据。选择决策树和神经网络作为基本分类算法，通过Bagging或者Boosting算法进行集成，产生的集成分类算法能显著提高分类性能，并将其应用在苏州电信经营分析系统的客户流失预测主题上。在分别对C4．5、C4．5+Bagging、C4．5+AdaBoost、BPN、BPN+Bagging、BPN+AdaBoost这六种分类算法的混淆矩阵与ROC曲线进行比较分析的基础上，使用性能较好的集成分类算法C4．5+AdaBoost建模。把试验数据输入Weka系统，由C4．5+AdaBoost算法生成模型，产生多个决策树。利用存

3、储过程实现这些决策树的功能，预测出客户流失状态，列出高流失趋向客户名单，制定相应的营销策略挽留客户。关键词：分类算法，决策树，神经网络，Bagging，Boosting，ETL，数据预处理东南大学硕士学位论文AbsCractF僦luCntcustome!rchumisaserio鹏problemthatSuzhouTelecomfacedwith．inordertodecreaseortoavoidthehi醢lossofprofits，alleffectivesolutioniSintroduced：firstly,ut

4、ilizeclassificationtechniquetoforecastthecustomerchurn,andthenusethismodeltofredoutthelossofclients，andanalyzewhytheyshouldlose，finally，takepropermeasurestoholdthecus[omcrs．FirstlychoosethemainpredicablefieldsfTomcertainSuzhouTelecomdatabase．automaticallyfilldataw

5、hichhavebeenextracted、thinsformedandloadedbypl删l玳programinthedatalniningsourcetablebypmperETLprocess．Andthenthroughthetreatmentwithdataintegration,damcleaning,datareduction,itcangainbetterresultsbysievingthebasicdata．Itpreferentiallychoosesthealgorithmstocreatemod

6、elinthefoundationofhavinganalyzedseveralkindsofclassification,whichbasedondecisiontreeandneuralnetwork,USeSBaggingorBoostingcombinedtogeneratoensembleclassification,andappliesitintothesystemtoforecastthecustomerchumofSuzhouTelecom．Havingcompariedtheconfusionmatrix

7、andROCcuffveofthesixkindofclassification,therelativelybestalgorithmCA．5+AdaBoostinthefollowingalgorithmsC4．5、C4．5+Bagging、C4．5+AdaBoost，BPN、BPN+Bagging、BPN+AdaBoostischoosed．ChooseC4．5+AdaBoostalgorithmtobuildmodelinWekasystem．useproceduretoachievetheoperationofmu

8、hiOedecisionurecs，gettheprocedureautomaticallyrunningtoforecastthecustomerchurn．Finally,SuzhouTclecomcanlistthecustomerofhighdrainingUend,andu∞propermes