电信预付费用户流失预测系统的研究与实现

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1、RESEARCHANDIMPLEMENTATIONoFTELECOMPREPAIDUSERERoSIONForthe东南大学学位论文使用授权声明东南大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外，允许论文被查阅和借阅，可以公布(包括刊登)论文的全部或部分内容。论文的公布(包括刊登)授权东南大学研究生院办理。研究生签名：燧2妙吲巍中文摘要本文的主要研究目的是通过数据挖掘技

2、术建立电信预付费客户流失预测系统，以此来获取即将离网的用户，同时通过该系统预测分析过程中得到的相关数据确定流失用户的类型，并将其作为营销手段选择的主要依据。论文首先对预测系统的理论基础进行了阐述，其中主要包括数据挖掘的概念、分类和任务，并以预测流失客户为例对相关算法理论进行了详细描述。在此后的章节中，论文设计了一个以决策树算法为基础的预测系统，对其架构、组件及预测流程进行了描述，其中重点阐述了如何建立数据仓库和基于SQL建立决策树算法预测模型。通过相应的建模实例，论文展示了模型建立的流程。最后本文通过讨论算法在实际

3、应用中训练的时间、规模以及综合归并模式等问题，给出了诸如采用决策周期、改进训练样本选择比例等方法，作为优化预测系统的手段。关键词：数据挖掘、客户流失、决策树、预测模型、SQLAbstractThemain呻。se。fthisarticleistobuildateleComprepaiduser咖sionpredictionsystembasedondataminingtechnologyandthroughthissystemwecangainthedataofusererosion．Atthes锄etimebyt

4、herelev觚tdatawecaIl枷nevheuser帅eintheprocess。fpredictingwhichisabasisofmarketingtools'sIn“spaper，wedesc曲edthetheoreticalbasisofthepredictionsyst锄whlcnmainlvincludetheconceptofdatamining，classificationandthetaskfirstanddescmedalgorimmtheoryindetailbyanexampleofp

5、redictingtheusereroslon．Inthesubsequentsectionswedesignedadecisiontreealgorithmbasedpredicfionsvstemanddiscusseditsstructure，componentsandpredictionprocesseswhlcnfocusedonbuildingthedatawarehouseandthepredictionmodelofdeclslon懒algo池bySQL．Throughthemodelinginst

6、ancethepapersh01wedthep∞黜otbuildingmodel．Finally，thep印erdisCussedthepraCticalapplicationofalgonthnlm佩ning觚，train吨size，modelintegratingandSOOn，andproposed也emeansofimprovingthepredictionsystemsuchasusingdecision-makingcycle，1mproVlngtheproportionofsampleselectio

7、n·Kevwords：datamining，usererosion，decisiontree，predictionmodel，sQL．11．目录中文摘要ABSTRACT目录．IⅡl第一章绪论1．1课题研究背景⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．11．2论文的研究目标与主要研究内容⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。21．3论文的章节安排⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．2第二章数据挖掘技术42．1数据挖掘的定义

8、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯42．2数据挖掘的分类、任务及应用⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。42．3决策树算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。62．4本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯