基于数据挖掘的电信客户流失预测分析

针对电信客户日益严重地流失问题,通过某电信运营商的历史资料,对电信PAS流失客户的自然属性和行为属性进行研究,利用决策树算法建立了客户流失预测模型。通过对模型进行评估分析,得到预测效果较好的模型,最后加入成本因素,进一步优化了模型。     

基于数据挖掘的移动通信客户流失预测模型研究与应用

客户流失是移动通信运营商面临的重大难题,基于当前客户的基本信息及交易行为记录,通过数据挖掘进行建模及客户流失预测分析,不仅可以挽留潜在流失客户,也可以使运营商有针对性地优化产品和服务,提升客户管理策略。文章将统计学理论和数据挖掘技术通入金融管理理论,对移动通信运营行业的客户流失情况进行分析,构建高效的流失预测模型,优化客户服务管理体系,为解决用户流失问题和构建个性化用户运营机制提供了新的研究思路和分析方法。     

基于数据挖掘的电信客户流失研究综述

文章首先分别介绍了流失客户与数据挖掘的概念,总结了近年来数据挖掘技术在电信客户流失方面的研究,然后详细分析了客户流失数据挖掘的几种基本方法,最后探讨了进一步的研究方向。     

数据挖掘在客户流失管理中的应用

客户流失是通信行业的难题。阐述了数据挖掘技术的数据分析、信息处理和预测功能,并举例介绍了数据挖掘在客户流失管理中的应用。     

基于数据挖掘技术的电信业客户流失管理框架

本文首先阐述了客户资源的重要性,然后对客户流失这一当今运营商普遍遭遇的难题进行了分析.接着从理论上指出了过去客户保持手段的弊端,分析了防止客户流失的新思路和途径,并总结和归纳了电信业以客户流失管理为主题的数据挖掘项目的几个关键点.在此基础上,提出了基于数据挖掘的客户流失解决方案框架.     

数据挖掘在电信客户流失分析中的应用

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。     

广电客户流失分析

随着三网融合业务的深入开展,有线电视业务面临前所未有的竞争局面,一方面基础业务发展缓慢甚至是负增长,增值业务的盈利方式还在摸索中,另一方面在电信运营商的竞争压力下,客户流失趋势明显。同时随着网络上免费视频等新业务形态的出现,广电原有业务对年轻一代的吸引力逐渐减弱。以广电客户流失为例,给出广电现有业务形态下客户流失的指标定义、分类以及分析方法,为进一步发现并挽留潜在流失客户提供依据。     

利用数据挖掘实现电信行业客户流失分析

分析我国电信运营企业发展目前所面临的一系列挑战,提出了一套解决电信行业客户流失分析的数据挖掘技术应用解决方案,同时提出这一技术解决方案实施的步骤及建模方法。     

移动通讯行业客户流失预警及挽留模型构建与应用

文章以移动通信业为例,讨论企业如何分析客户的基本数据、交易数据和行为模式,建立客户流失预测模型,并在此基础上进行初步的流失原因分析和流失趋势预测,给出有效控制客户流失的建议。     

用数据挖掘法分析电信客户流失

客户流失分析概述 随着中国电信企业的进一步拆分,市场竞争日趋激烈,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。国外调查机构的分析表明:每年有高达 1/3 左右的客户流失到竞争对手那里,而争取、吸引一个新客户的费用是保住现有客户费用的 5~15倍。客户流失已经成为电信企业最关注的问题之一。 客户流失的原因总体可以划分为两类:一类是非自愿流失,指电信企业由于某种原因主动取消客户服务;另一类是自愿流失,现有的客户流失大多属于该类型,往往是受到一个或者多个因素的影响,而最终导致客户的流失。…     

基于决策树的客户流失分析

决策树是数据挖掘中分类的一种基本方法,本文结合实际数据分布的特征,通过量抽样,进行决策树C4.5建模,进一步分析流失客户的相关特征以及决策树模型的时效性,得出一些有效的规则,为移动通信客户流失分析提供了一类新方法。     

南京移动客户流失分析

用户是移动通信运营商激烈竞争的焦点,而如何有效地控制客户流失,降低离网率、改变用户数负增长已成为各运营商亟待解决的难题。针对以上问题,根据数据挖掘原理,着重从业务理解、数据准备、建立模型、模型评估和应用等环节,对南京移动抽样用户的消费行为进行详细研究,建立客户流失概率的预测模型,挖掘流失客户的消费特征。所建立的离网预测模型覆盖率较高,具有较强的适用性,能较科学地发掘出离网客户,有助于公司针对性地开展客户挽留工作,从而降低离网率,降低挽留成本。     

基于数据挖掘的通信业客户挽留系统研究

简单的客户流失预测并不能减少客户的流失,要降低客户流失率,关键在于对流失客户的挽留。到目前为止,通信行业对客户流失预警的研究大多集中在提高客户流失预测的准确率上;而对如何针对不同离网用户制定合适的挽留策略这方面的研究还是比较的少。基于数据挖掘技术,建立了一个针对通信行业的客户挽留系统。该挽留系统由两个模型组成:客户流失预测模型和挽留策略制定模型。文章着重分析了离网客户的离网特征和离网原因,并依据客户离网率和客户价值,将离网客户分为4类,并参考客户分割矩阵,提出离网客户挽留建议。期望对通信行业的客户挽留问题有实用价值。     

基于贝叶斯网络的客户流失分析

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＂.     

移动通信客户流失分析

文章分析了移动通信客户流失的原因,提出了建立移动通信客户流失分析模型的方法,讨论了基于SASEnterpriseMiner数据平台的客户流失解决方案和分析方法。     

基于WEKA的客户流失预测研究

针对电信企业客户流失问题,提出一种基于Weka平台知识自动获取的客户流失预测模型。针对决策树算法偏向于选择取值较多的属性作为测试属性的缺点,结合OIR算法选择相关属性子集进行分类,降低相关度较小属性与重复属性对分类的影响。通过在Weka平台上使用6个UCI数据集和移动公司客户数据的实验结果表明,优化后的决策树算法克服了决策树算法的取值偏置问题,从而获得比J48算法更高分类准确率。     

基于多重线性回归的客户价值流失模型研究

根据市场运营及客户价值保有的要求,采用多重线性回归方法构建客户价值流失模型,对不同价值流失预警等级的客户,采取不同的营销策略进行维系。研究通过收集客户样本、数据清洗和样本抽样构造建模数据,并采用逐步回归将变量逐个引入模型,并从40个变量中选择25个变量用于建立客户价值流失模型。最后利用显著性检验验证模型具有较好的准确性。     

基于数据挖掘技术的通信业客户挽留系统研究

基于数据挖掘技术，建立了一个针对通信行业的客户挽留系统。首先运用数据挖掘的C5．0分类技术建立了客户流失预测模型，接着运用K—means聚类技术分析离网客户的离网特征，聚类产生了4个离网客户群，分别分析每个客户群离网的主要原因，然后参照无线通信行业客户分割矩阵分别为每个聚类制定了客户挽留建议。     

数据挖掘在移动通信业客户流失管理中的应用

介绍了利用数据挖掘技术处理移动通信业中的客户流失问题,包括建立客户流失预测模型的过程,对模型的评价及与营销活动的关系,其中针对传统ID3算法的不足,提出了一种加权熵的思想,对ID3算法进行了改进,并运用该改进的算法实现了整个建模过程。