数据挖掘在电信行业客户流失管理中的研究与应用

客户频繁流失是电信行业发展中所面临的一个严重问题,该文主要是对电信行业客户．流失情况进行教据挖掘,针对运营商的历史数据资料,通过对已流失的客户和在网客户的自然属性和行为属性进行挖掘分析,建立客户流表的预测模型。介绍了建立模型的过程,对模型的评价及与营销活动的关系,其中运用决策树方法实现了整个建模过程。     

基于数据挖掘技术的电信客户流失预测

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。     

一种基于电信客户流失预警的解决方案

本文通过对电信运营商海量数据的统一整合,并对客户的基本属性、呼叫行为、缴费情况、客户服务投诉情况等数据深入研究,分析出已流失或有流失趋势客户的行为特征,建立了客户流失模型,预测具有流失倾向的客户,进行预警.并分析流失原因,针对可能流失的客户设计挽留方案,对挽留方案进行实施、跟踪和评估,形成流失分析和管理的闭环流.     

基于客户细分的客户流失预测研究

分析了电信行业客户关系管理系统的数据独有特点,提出基于客户细分的客户流失预测模型.首先,采用模糊核C-均值聚类算法用于客户细分并对细分结果进行分析,发现高价值客户的群体特征.再利用企业历史数据建立基于SAS数据挖掘技术的客户流失预测模型.最后,把高价值客户作为预测目标数据应用于该模型当中预测出有流失倾向的客户.实验结果表明,该方法有效可行,可以为企业提供准确、有流失倾向的客户名单.     

基于组合预测的电信客户流失预测

利用数据挖掘技术,对电信行业客户信息进行了分析,对用户进行关联、分类、聚类分析,给出了解决问题的模型和方法并在实践中得到评估和检验,本文提出了一种基于组合预测理论的预测算法,在实际客户流失预测分析的应用结果表明,该算法的流失预测的准确率高于传统的分类预测算法所得到的预测准确率.构建的预测模型对解决电信客户流失预测方面的问题具有应用价值.     

客户流失预测的现状与发展研究

根据客户流失预测研究的发展历程和智能化程度的高低,将客户流失预测研究划分为三个阶段,包括基于传统统计学的预测方法、基于人工智能的预测方法和基于统计学习理论的预测方法,并通过分析每个阶段存在的问题提出了未来可研究的方向。     

基于数据挖掘技术的电信客户流失预测

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。     

基于数据挖掘的移动通讯业客户流失管理

在数据挖掘技术的基础上结合目前移动通讯业激烈竞争的现状,提出了基于SASEnterpriseMiner数据挖掘平台的客户流失管理解决方案,以提高客户流失管理的科学性、最大限度地降低客户流失率、保持移动通讯企业的核心资源、增强移动通讯企业市场竞争力。     

基于人工神经网络的银行客户流失分析模型

针对目前中国建设银行存在的客户流失问题,利用BP人工神经网络网络稳定、学习能力强的特点,通过输入变量和输出变量之间的相关性分析,建立银行客户流失分析模型,以此获取即将流失的客户,以便银行做出经营决策,挽留有关用户,确保银行效益不受影响。实验证明,此模型能够很好的对银行客户流失进行预测分析。     

基于CRM探讨电信业的客户流失问题

当前,电信业面临激烈的市场竞争.本文在CRM的基础上,针对电信业客户流失问题的分析方法,强调CRM在经营决策方面的重要性.     

基于谱回归特征降维的客户流失预测

针对于大样本数据的客户流失预测,从特征有效表达的角度,提出了一种基于谱回归特征约简的预测模型.模型在原始客户特征基础上,利用基于谱回归的流形降维,建立可区分性的低维特征空间,在此之上采用支持向量机实现客户流失的二分类.通过在网络客户和传统电信客户两种不同数据集上的大样本实验,并与不同分类器、不同特征约简或选择方法的对比...     

基于代价敏感的决策树的电信离网分析模型

随着电信行业竞争的加剧,客户流失率日益攀升,因此提高客户流失的预测精度将直接关系到电信企业的生存和发展.而电信客户数据集中存在严重的数据不平衡问题,会导致两类错分代价明显不等同.而基于传统决策树的客户流失模型却是在两类错分代价相等的前提下建立的,与实际情况不符.因此引入代价敏感学习理论,该理论将不同的错分代价纳入建模过程,以建立一个基于代价敏感的决策树的电信客户离网分析模型.该方法有效地提高了模型对流失客户的预测性能.这对促进电信业的发展具有相当重要的意义.     

电子商务客户流失的DBN预测模型研究

在电子商务迅速发展,企业快速抢占市场的背景下,客户成为企业竞争的核心因素。现有相关研究多致力于采用全数据输入模式解析客户流失现象,不同类型客户造成的差异性还有待进一步探讨。鉴于传统RFM模型不能精确解释电子商务客户流失原因,该研究将客户分为活跃与非活跃两个集群,提出一种优化的RFM理论模型与深度信念网络实证模型对电子商务客户流失进行预测。结果表明,不同类型客户流失因素的影响强度不同。对活跃用户而言,客户购买总金额是影响客户流失的主要因素;对非活跃用户而言,客户进入店铺的时间越长越可能留住客户。通过剖析非活跃用户不流失和活跃用户流失的原因,可帮助企业制定有效的客户管理策略,以最大程度地吸引潜在客户及保留现有客户,获取最多的市场利益。     

改进的多层感知机在客户流失预测中的应用

针对在传统的客户流失预测数据预处理中，使用one-hot编码处理离散属性导致数据维度增加及数据过于稀疏的问题，提出了两种基于多层感知机的改进后的客户流失预测模型。其主要思想是分别使用堆叠自编码器和实体嵌入两种方法对多层感知机进行改进，通过将离散属性的高维编码数据向低维空间映射，有效地减少了one-hot编码产生的稀疏数据，增加了离散属性值之间的关联度。在对两份公开的数据集进行交叉验证后的实验结果表明，改进后的模型既有效地提高了预测的准确度，又维持了传统多层感知机模型在并行化计算方面的优势。     

基于RFM模型的随机森林算法对民航客户的流失分析

近几年,随着航空市场的快速发展,对于航空公司而言,如何在增加市场占有率的同时,对客户的流失进行有效的控制也刻不容缓.基于随机森林算法,根据航空客户数据,建立流失预测模型,对客户是否已流失进行预测研究,将传统的RFM客户价值模型进行改进,结合随机森林算法对客户流失进行预测.实验结果表明,基于RFM模型的随机森林算法构建的...     

基于AP聚类与随机森林的客户流失预测研究

利率市场化、大数据迅速发展,银行业均表现出明显的"二八定律"现象,20％的优质客户占据了银行的大部分资产.那么,如何防止银行客户流失,尤其是优质客户的流失,已经成为银行越来越关注的问题.因此,建立优质客户流失预警模型就显得尤为重要.以某商业银行为例,重新对客户流失进行定义,重点关注银行优质客户的流失预警,首先使用AP聚...     

C4.5算法在保险客户流失分析中的应用

保持客户和吸引客户是保险公司提高竞争力的关键,目前保险公司对客户流失的分析是粗略的或根据经验来判断。论文利用面向属性归纳和决策树C4.5算法对保险客户基本信息进行分析,找出客户流失的特征,帮助保险公司有针对性地改善客户关系。     

国内外保健醋生产的发展状况及展望

调查分析了基础科学、生物科学、医药卫生、农业科学、工程技术5大类盯个学科论文引文的类型分布情况.结果表明,包括期刊和图书在内的各种类型文献在不同学科论文引文中的分布数量相差较大,反映出不同类型文献在信息传播和科技交流中的不同作用.为制定不同类型文献信息的开发策略,充分发掘信息资源,开展有针对性的信息服务提供了依据.     

基于贝叶斯网络的电信客户流失预测分析

电信客户流失分析常用的数据挖掘方法有自动聚类、决策树和人工神经网络,它们是采用数据本身来训练模型的,没有利用先验知识。电信客户流失是由客户心理、服务质量和对手竞争等诸多复杂的因素造成的,利用这些已有的先验知识,可以提高预测的精度。该文根据先验知识选取分析变量,采集样本数据,通过贝叶斯网络的结构学习和参数学习,建立客户流失模型并进行客户流失趋势预测,取得了比标准数据集更准确的结果,该结果和决策树方法的预测结果相比还具有较大的优势,说明贝叶斯网络是分析客户流失等不确定性问题的有效工具。     

医院信息系统项目管理的现状与突破

自20世纪90年代以来,我国医院信息系统发展迅速。到目前为止,全国绝大部分医院实现了信息化管理,并且逐步向区域医疗信息资源共享模式迈进。在医院信息化建设进程中,随着信息系统规模日益庞大,信息管理部门对它的驾驭能力捉襟见肘,原有粗放式的管理模式已远不能适应工作需要。有必要重新审视医院信息系统项目管理模式,实现新的突破。本文以医院信息科为视角,探讨将项目管理九大手段运用到医院信息系统项目建设过程中的作用及效果。