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数据挖掘在电信行业客户流失分析中的应用 总被引:6,自引:0,他引:6
阐明了数据挖掘技术是电信行业提高客户的忠诚度,防止客户流失发生的重要手段,介绍了数据挖掘技术应用于电信行业客户流失分析中的方法、步骤及具体实现过程。 相似文献
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许恺 《数字社区&智能家居》2009,(13)
电信客户流失是我国电信企业发展中所面临的一个严重的问题,为此需要在客户流失之前作出预测,并通过相应营销手段挽留客户,该文主要讨论通过数据挖掘技术建立客户流失预测模型,以此获取即将离网的用户,并通过预测分析过程中的相关数据确定用户类型,作为营销手段选择的主要依据。 相似文献
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许恺 《数字社区&智能家居》2009,5(5):3437-3438
电信客户流失是我国电信企业发展中所面临的一个严重的问题,为此需要在客户流失之前作出预测,并通过相应营销手段挽留客户,该文主要讨论通过数据挖掘技术建立客户流失预测模型,以此获取即将离网的用户,并通过预测分析过程中的相关数据确定用户类型,作为营销手段选择的主要依据。 相似文献
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数据挖掘就是从海量的数据中挖掘出可能有潜在价值的信息的技术。它可以从大量、杂乱无章的数据中发现规律,再将这些规律为我们所用。如对客户进行信用度评估、分析易流失用户等,以便为向用户开展针对性的市场营销提供支持。本文的目的就是借助数据挖掘技术软件Clementine,通过研究固原市电信小灵通用户的消费行为特征、欠费特征、通话特征等,建立数据挖掘模型,预测出信用度差的易流失小灵通用户,从而解决固原电信分公司小灵通客户流失的问题,以便提高本企业在固原市通信行业竞争中的竞争力,从而使企业取得更大发展、获得更多利润。 相似文献
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基于数据挖掘的电信客户流失模型的建立与实现 总被引:20,自引:0,他引:20
文章介绍了利用数据挖掘技术处理电信行业中的客户流失问题,包括建立客户流失预测模型的过程及对模型的评价,并且使用数据挖掘工具SAS/EM实现了整个建模过程。 相似文献
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陈立乌伟顾炜伦朱军 《电脑编程技巧与维护》2023,(5):160-162
随着互联网的高速发展,电信市场竞争激烈,因此运用数据挖掘技术构建电信客户流失预测模型显得极为重要。基于Stacking集成算法,以梯度提升迭代(GBDT)、决策树、随机森林为基学习器,以逻辑回归模型为次学习器,构建了电信客户流失预测模型。通过与单一预测模型进行对比,Stacking集成模型有更好的预测效果,对电信客户流失预测具有重要意义。 相似文献
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客户流失预测模型设计与实现 总被引:3,自引:1,他引:2
有效地防止用户流失,降低流失率成为目前各个电信运营商急需解决的难题。本模型依据数据挖掘原理,以CRISP_DM(Cross-industry Standard Process for Data Mining)建模过程为框架,以与某地联通公司合作的“电信客户流失预测系统”项目为依托,利用挖掘软件SPSS Clementine 8.0 逐步建模,实现了电信行业客户流失预测系统。 相似文献
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本文主要研究了数据挖掘在电信顾客关系管理中的应用,构建了基于数据挖掘的电信CRM框架体系,将数据挖掘技术应用到客户细分、流失预测以及交叉营销等方面,实现客户全生命周期的科学化管理。最后,以XX电信公司的彩铃业务为例,采用Apriori算法来挖掘与分析其交叉销售的策略。 相似文献