基于联合决策树的客户流失预测模型设计

为了解决电信行业客户流失预测模型中流失者和未流失者比例偏斜问题,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,采用了多基决策树联合决策的思想。模型避免了训练出一棵“空”决策树,把所有客户都预测为未流失的问题。与单个分类器相比,提高了预测模型的查准率和泛化能力。     

浅谈办公建筑防火

办公是人类最主要的工作活动之一,关注办公建筑防火也是我们必备的日常工作常识,本文重点介绍了办公建筑引起火灾的主要因素及其防火措施.     

客户流失预测模型设计与实现

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。     

关联规则相关性的度量

用Apriori算法生成的关联规则包含有无用规则，甚至误导规则。为了使生成的规则更有效，引入了统计学中的卡方检验从统计意义上检验规则是否关联，并找到卡方检验值与相关系数的数量关系，实现了两种方法的统一，并用基于相关系数的算法去生成关联规则。