基于数据挖掘技术的电信客户流失预测模型的研究与应用

苏州大学硕士学位论文基于数据挖掘技术的电信客户流失预测模型的研究与应用姓名：罗烨申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：吕强20080501基于数据挖掘技术的电信客户流失预测模型的研究与应用作者：罗烨学位授予单位：苏州大学相似文献(10条)1.学位论文郭明基于数据挖掘的电信客户流失分析2005本文结合实际项目，应用“数据挖掘”技术，并充分利用现有的电信运营数据，从多角度、多层面分析电信客户的流失问题。通过贝叶斯网络、决策树等分类模型，进行离网客户的流失预测，对流失预测模型的时效性进行定量的分析，评价数据挖掘模型的商业价值。通过客户历史消费的序列分析，有效识别业务流失客户，并且对业务流失进行了进一步的流失分析。应用聚类算法模型，通过客户的消费行为信息进行流失客户的细分，以便对于不同的流失客户群体，采取有针对性的营销策略。2.学位论文孙源泽朴素贝叶斯算法及其在电信客户流失分析中的应用研究2008随着国内外电信市场竞争的加剧，客户流失现象成为企业关注的问题之一。面对日益严重的客户流失状况，电信企业需要用数据挖掘技术来分析客户的流失特性，以便采取措施挽留有价值的客户，从而减少客户流失以降低企业的经济损失。因此电信客户流失预测已成为电信行业面临的重要问题。本文重点研究数据挖掘中的朴素贝叶斯分类算法，并将该算法应用到电信行业的客户流失分析中。其主要内容如下：(1)针对属性冗余而导致朴素贝叶斯分类性能降低这一问题，提出了一种改进的选择性朴素贝叶斯算法。该算法先按照属性信息增益值的大小对属性进行排序，然后再对属性进行选择，从而提高了分类的准确率。(2)针对不同级别、不同数量的客户离网后给电信企业带来的离网预测的问题，提出了一种基于最大价值量的朴素贝叶斯算法。该算法通过建立价值量的概念，调整价值敏感属性的价值系数因子，使得离网客户名单中的价值量达到最大。实验仿真结果表明该算法在保持一定的准确率的同时，能预测更多高价值的离网客户。(3)以上述两算法为基础，数据挖掘过程为线索，构建了电信客户流失预测模型。该模型通过改进的选择性朴素贝叶斯算法对属性进行选择，然后利用基于最大价值量的朴素贝叶斯算法进行分类预测，实验仿真结果表明该模型具有较好的分类预测性能。3.期刊论文仇春芳.李卫卫在电信客户流失分析中的应用-通信世界A2007,(5)数据挖掘是近年来伴随着人工智能和数据库技术发展而出现的一门新兴技术.它的核心功能是从巨大的数据集或数据仓库中获取有用信息,以供企业分析和处理各种复杂的数据关系.随着电信市场竞争的日益加剧,运营商普遍开始向客户驱动管理模式转变.最近几年,数据挖掘技术以其强大的数据分析功能被普遍应用到电信运营商客户管理之中.4.学位论文陈黎力基于数据挖掘的电信客户流失模型分析与设计2007基于数据挖掘的客户流失预测这项研究，是在数据仓库技术和数据挖掘技术迅速发展的基础上，针对电信企业客户关系管理的迫切需要而提出的。为进一步发展客户关系管理，本文基于数据挖掘的思想，将几种挖掘算法相结合，建立一种客户流失预测模型。该模型能够有效提高分类精度和识别效率，充分利用聚类和Logistic回归的各自优点。本文中采用的分析方法是利用己知的数据通过建立模型的方法找出隐含的业务规则，再利用这些规则进行预测，指导决策。本论文主要研究数据挖掘中的决策树、神经网络以及Logistic回归算法具体在电信业客户流失分析中的应用。首先介绍了数据挖掘的理论及相关算法。之后，对所采用的三种算法做了详细的描述。从电信企业的实际情况出发，分析探讨了电信企业运用数据挖掘的重要性。根据其实际需求，给出预测系统的基本描述。最后，针对电信业客户流失问题，并以实际项目为依托，通过数据挖掘技术在大量的历史数据中进行挖掘分析。以CRISP_DM(Cross-industryProcessforDataMining)方法论为建模过程框架，按照商业理解、数据准备、建立模型、模型评估、模型发布的步骤，在建模过程中对三种算法的效率和精度进行分析和对比。最终选择了评估指标最好的Logistic回归算法建立的模型。利用数据挖掘工具Clementine实现了电信客户流失预测模型的设计。在上述研究的基础上，构建电信客户流失预测模型，并结合预测系统的自身特点，给出电信企业客户流失预测的解决方案。本文把数据挖掘理论与实际项目相结合，最终实现了将预测系统应用于流失客户的识别，体现了巨大的应用价值。应用结果表明所建立的预测模型是科学的、基本上符合实际情况，能够给决策人员提供必要的预测信息并给出解决方案，该预测模型对解决电信客户流失行为预测方面的问题具有重要意义。5.期刊论文李爱群.乔晗.王汝传.邓松.LIAi-qun.QIAOHan.WANGRu-chuan.DENGSong基于分布式混合数据挖掘的电信客户流失分析-计算机技术与发展2010,20(10)CORBA技术庞大而复杂,且技术和标准的更新相对较慢.电信运营企业应用系统是客户流失分析的主要数据来源,而传统的客户流失分析由于该系统数据的集中式存储继而采用集中式挖掘,对海量数据的挖掘效率低下.为进一步提高挖掘效率,提出网格下基于分布式混合数据挖掘的电信客户流失分析(CustomerChurnAnalysisuponDistributedHybridDataMininginGrid,CCA-DHDM),并借助GridSphere门户,在该平台上实现了BP神经网络算法和K_Means聚类算法.仿真实验表明,与单机环境相比,随着网格节点数增加,算法的平均耗时明显下降65%到75%,同时算法的效率得以较明显地提高.6.学位论文张战胜复杂网络特征分析及其在电信客户流失分析中的应用2007客户是电信运营商的战略资源，由于发展一个客户的成本是保持一个客户成本的三到五倍，所以，在大力发展客户的同时，预防现有客户流失越来越受到电信运营商的重视。客户流失分析就是利用数据仓库与数据挖掘等技术分析已经流失或具有流失倾向客户的行为特征，再将这些特征应用于现有客户，预测具有类似行为的客户名单，从而采取相应的营销手段做到客户保持。传统的客户流失分析采用诸如用户年龄、性别、每月收入、每月通信次数、每月出帐费用等个体属性，提炼出流失或有流失倾向客户的行为特征。这种方法只考虑了个体本身或者个体与企业之间的关系，忽略了个体与个体之间的联系，从而忽略了个体与个体之间的关联信息。电信社群网络是一种以用户为节点、用户之间的通话为边构造的网络，该网络既体现了电信用户之间的通信关联关系，又在一定程度上体现了社会中人与人之间的社交关系。为了在电信呼叫图中获取可以区分稳定客户和易流失客户的静态特征，本文通过采集4种网络15组数据，对非加权、加权网络静态特征进行比较分析。最后将静态特征与用户自然属性相结合进行客户流失分析，经过与传统客户流失分析方法进行对比，引入复杂网络静态特征的客户流失分析方法收到了很好的效果。7.学位论文祝晓静数据挖掘技术在电信客户流失分析上的研究与应用2008随着信息技术的发展和人民生活水平的不断提高，电脑的普及率越来越高，许多人都使用了数据接入业务。数据接入业务(例如ADSL/LAN宽带接入)正在成为电信运营商新的利润增长点。广东省全省的用户数已经达到数百万级别，用户渗透率已经接近发达国家的水平。市场的激烈竞争导致“发展新用户、保持旧用户”成为ISP运营商的重点话题，随之而来的就是面向市场营销和客户服务的数据仓库的建设以及数据挖掘技术的应用。本文从数据挖掘的角度，根据流失的客户和没有流失的客户特征和消费行为，建立客户流失预测模型，分析哪些客户的流失概率较大，流失客户的消费行为如何，为市场经营和决策人员制定相应的策略和留住客户提供决策依据。本文以CRISP-DM(Cross—IndustryStandardProcessforDataMining)作为数据挖掘方法论的参考模型，主要围绕客户流失预测模型的六个步骤进行了分析，包括：商业理解、数据理解、数据准备、模型建立、模型评估、模型改进。在实施数据挖掘过程中，优选预测模型的建模算法，根据神经网络和决策树方法各自固有的优点，将神经网络和决策树用于产生预测模型，并对属性进行约简。并根据实际改进模型，使建立的模型无论在生成速度上，还是在预测的准确性以及易理解方面都得到了进一步的改进。8.期刊论文郭明.郑惠莉.卢毓伟.GUOMing.ZHENGHui-li.LUYu-wei基于贝叶斯网络的客户流失分析-南京邮电学院学报2005,25(5)随着电信市场竞争加剧,客户流失现象成为电信运营商关注的问题.文中基于数据挖掘手段,采用贝叶斯网络分类器,进行电信客户流失分析.在贝叶斯网络构造过程中,结合采用K2和MC-MC算法构建网络.根据贝叶斯网络的拓扑结构,筛选出客户流失相关的显著指标;由条件概率表确定客户的流失规则,进而确定高流失的客户群.考虑分类的误判损失函数,给出不同分类临界值下,贝叶斯网络模型的分类效果.与其它分类算法相比,比如决策树和人工神经网络,在客户流失率很低的情况下,该算法不需要进行过量抽样.9.学位论文王敏基于商业智能的电信客户流失分析2006随着电信市场竞争的发展，客户选择电信产品及电信企业的余地越来越大，电信企业之间对客户的争夺也越来越激烈。在这种情况下各大电信运营商越来越认识到了客户流失分析对于企业发展的重要性和必要性。本文以四川电信为主要研究对象，通过对四川电信近一年时间的领域调研和电信项目的研发及大量的商业智能相关理论如数据仓库、OLAP分析和数据挖掘以及KPI理论的学习，通过对以往客户流失分析建模方法的缺陷总结，提出了基于商业智能的客户流失分析方法，拟从整体商业智能应用这一全新的思路来初步探讨电信行业客户流失分析模型的建构。本模型克服了以往建模过程中，因仅由业务人员提供影响客户流失的关键属性，建模人员以这些属性作为建模的输入变量构建模型而造成的模型缺乏客观性的缺陷。本文引入了管理学中的KPI的思想，将计算客户流失度归结为寻找影响客户流失的KPI。方法为：首先对客户流失问题进行商业定义，找出客户流失的所有可能影响属性，然后建立客户流失分析主题数据仓库，在数据仓库的基础上进行OLAP分析，剔除掉一些同客户流失相关度比较小的属性。以OLAP分析提取出的属性作为输入，构建神经网络，采用敏感度分析法来计算OLAP分析出的各属性对客户流失度的贡献率大小，根据80/20法则，计算出影响客户流失的关键属性，以这些关键属性作为输入、以客户流失度作为输出构建计算客户流失度的神经网络模型。本文在第五章使用了四川电信某分公司的真实数据对模型进行了验证和评估，评估结果证明，本论文的技术路线是可行的，其结果将会对四川电信的客户流失分析起到一定的作用。10.学位论文沈燕卿基于数据挖掘的电信业客户流失分析与应用2005当今，随着国内电信业的改革，各运营商在企业大客户、长途业务、IP业务、移动业务等领域展开了激烈的竞争。传统的以技术为驱动、以销售产品为目的的市场战略逐渐被以客户为中心、以满足客户需求为目的的市场战略所取代，客户资源成为了企业竞争的焦点。激烈的竞争必然导致客户处于不稳定状态，各运营商都面临严重的客户流失问题。大量而频繁的客户流失延长了企业利润回收的周期，给企业造成了巨大的损失。在这种形势下，如何防止客户流失、实施客户保持工作，已成为运营商关注的焦点之一。如何根据客户的特性和客户行为预测客户的流失，并结合竞争环境的变化制定有效的客户挽留和赢回策略并实现赢利，是电信运营企业正常运营的重要任务，也是电信客户研究咨询领域的一个重要课题。论文首先对客户价值作了初步的探讨，将客户价值分析引入客户流失预测和控制；同时，根据客户背景资料、消费/支付数据、行为资料及相关推导指标等历史数据，本文将RBF神经网络、最近邻聚类、时间序列等多种数据挖掘技术应用于客户流失研究，针对目前相关研究中存在的问题，给出了客户流失研究中涉及的主要问题的解决方案，包括客户描述、属性规约、流失原因分析以及流失预测与控制策略等，重点解决流失模型的建立问题，并利用基于梯度下