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时间:2019-03-21
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2、:所提交的学位论文是本人在导师的指导下,独立进行研巧工作所取得的成果。除文中己经注明引用的内容外,本论文不含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果,也不含为获得苏州大学或其它教育机构的学位化书而使用过的材料。对本文的研巧作出重要贡献的个人和集体,巧已在文中^^Jl明确方式标明。本人承担本声明的法律责任。'。?王化.年论文作者签名:f,钟曰期:牛苏州大学学位论文使用授权声明,本人完全了解苏州大学关于收集、保存和使用学位论文的规定艮。P:学位论文著作权归属苏州大学本学位论文电子文档的内容和纸一质论文的内容相致。苏州大学有权向国家图书馆、中国化科
3、院文献、义信息情报中也、中国科学技术信息研究所(含万方数据电子出版社)子中国学术巧刊(光盘版)电子杂志化送交本学位论文的复他印件和电档,允许论文被查阅和借阅,可!^il采用影印、缩印或其入复制手段有关数保存和汇编学位论文,可臥将学位论文的全部或部分内容编据库进行检索。涉密论文〇适本学位论文属在年^月解密后巧本规定。非涉密论文‘0瓜论文作者签名:(己曰期:王午/〇__辞八化.斗/〇导师签名:j日期:1网络客户流失预测中文摘要网站客户流失预测摘要互联网时代的到来给传统市场赋予了新的生命,新的时代中客户关系管理也步入一个新的阶段。
4、提升客户忠实度,减少客户流失的客户管理正在兴起,优质高效的客户管理能够帮助企业在激烈的市场竞争中获取优势。由于互联网环境的特殊性,经典的契约型关系已不再适用,无法确定的客户状态给客户消费行为预测带来了极大的难度。本文利用客户关系管理理论和数据挖掘理论对顾客历史购买行为数据进行分析并对其未来购买行为进行预测。本文以国外CD零售商CDNOW的顾客购买行为数据集为研究对象,使用较为复杂的客户关系管理理论的Pareto/NBD模型和改进的BG/NBD模型以及数据挖掘的方法SVM模型和LR分类器模型进行实证研究,并比较了各种方法的准确性以及优劣性。为电子商务网站进行顾客流失预测分析提供一些参考。
5、关键词:顾客流失预警Pareto/NBD模型BG/NBD模型SVM模型LR分类器作者:纪祥指导老师:唐煜IAbstract网络客户流失预测CustomerchurnpredictiononwebsiteAbstractInternetmakesthetraditionalmarketanewlife,wherecustomerrelationshipmanagementhasenteredanewstage.Thecustomermanagementforenhancingcustomerloyalty,reducingcustomerchurnisrising.Efficientcu
6、stomermanagementcanhelpenterprisesimprovecompetitiontogainadvantageinthefiercemarket.DuetothespecialtyoftheInternetenvironment,theclassicalrelationalcontractisnolongerapplicable.Unstablestatemakescustomerbehaviorpredictiongreatdifficult.Thispaperanalyzedthedataandpredictsthefuturepurchasebehavio
7、rofcustomerbyusingthetheoryofthehistorycustomerrelationshipmanagementanddatamining.BasedontheforeignCDretailerCDNOWcustomerpurchasedatasetastheresearchobject,weestablishthecustomerrelationshipPareto/NBDmodel,BG/NBDmodel,theS
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