流失预测模型设计和实现

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1、流失预测模型设计和实现　　【摘要】随着市场竞争的日益加剧，客户流失问题是电信运营商都面临并急需解决的问题。要解决这个问题，首先就要对客户进行分析和预测。本文就是介绍利用挖掘软件SPASSModeler对电信客户进行数据探测与分析，掌握老客户的流失动向，并对流失客户的特征进行归类，为以后电信运营提供有用的数据。【关键词】客户；SPASSModeler数据；流失DesignandImplementationofChurnPredictionModelLinKuan-sheng（StatePressandPublicationAdministrationofRadiostation2022X

2、injiangKashgar844000）【Abstract】Withtheincreasingcompetitioninthemarket，customerchurnproblemisandtelecomoperatorsarefacingurgentproblems.Tosolvethisproblem，wemustfirstanalyzeandpredictcustomer，thisarticleistointroducetheuseofminingsoftwarefortelecomcustomersSPASSModelerdataacquisitionandanalysiso

3、ftrendsinthelossofcontrolandoldcustomers，andthelossofcustomer7characteristicsareclassifiedasaftertelecomoperatorstoprovideusefuldata.【Keywords】customers；spassmodelerdata；outflow1引言在电信行业，每个电信运营商都存在客户流失的问题。通常情况下，获取一个新客户的成本往往远高于维系一个老客户的成本，尤其是客户新增市场越来越稀疏的情况下，减少客户流失就意味着用更少的成本减少利润的流失。如何在海量的数据中提取有效的信息，

4、判断用户流失的倾向，从而做到及时、有效地成功维系和挽留老用户成为电信运营商急需解决的问题。为此，本文利用SPASSModeler数据挖掘工具，进行数据探索，预测在未来一段时间内可能流失的客户，为挽留客户提供明细清单。SPASSModeler数据挖掘的工作流程一般采用CRISP-DM（即“跨行业数据挖掘标准流程”的英文缩写）方法，CRISP-DM是一种业界认可的用于指导数据挖掘工作的方法。具体实施步骤包含商业理解、数据理解、数据准备、建立模型、评估模型、结果部署。2数据处理2.1商业理解7客户流失属于数据挖掘中的分类技术问题，其最终目的是把客户分为两类：一类是具有流失倾向的客户；另一类是

5、无流失倾向的客户。根据对历史流失客户的探讨、分析，总结出具有十分明确的流失客户。以此为依托，提取影响客户流失的动态变量因素和静态变量因素。2.2数据理解模型利用SPASSModeler的统计节点、均值节点、特征节点、直方图、分布图等节点初步确定影响客户流失的变量。2.3数据准备数据准备包含数据选择、分析数据。清洗、缺失值和离群值的处理以及相应的数据转化、离散化、抽样、平衡等。数据选择是数据挖掘的前提条件，主要是确定模型的输入变量。因为并不是所有的客户信息都会对客户的流失产生影响，应尽可能降低数据的复杂度，发掘较高关联度的输入变量。利用SPASSModeler的过滤节点过滤所有与流失模型

6、无关的变量。分析数据包括数据清洗、预处理。主要包括数据抽样、数据转化、缺损、离群值数据处理等，通过抽样节点，完成数据抽样，通过数据抽样降低系统的处理量。7数据转化为了保证数据的质量和可用性。比如对连续型数据变量的离散化、数据变形。例如通话次数，数值分布区间范围非常大，而客户分布又比较集中在中低值范围内，数据的极值标准化，有进一步压缩了数据的聚集。对模型的识别的效果不理想，因此可以采用数据转化的方法，使数据分布更好地接近正态分布，即使最终到不到正态分布，但也使数据分布离散化，同时也能消弱极值的影响。数据审核节点处理缺失值和离群值，根据实际情况可以选择丢弃、转化等操作。3G客户流失率一般在

7、5%左右，如果直接采用决策树、神经网络等模型，可能会因为数据概率太小而导致模型的失效。假设月客户的流失率在5%左右，如果全部将客户预测为正常客户，那么预测的整体精度就高达95%。虽然整体精度很高，但是对流失客户的预测精度却为0%，显然这样的预测结果能体现客户流失预测的真正价值。因此在数据准备这一阶段，数据平衡显得格外重要，我们可以利用SPASSModeler数据挖掘工具中的平衡节点，增加流失客户的比例。实际操作过程中，由于过度抽样带来的负面效应