基于客户细分的客户流失预测研究

发布时间：2018-12-27 15:54

【摘要】：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。
[Abstract]:This paper analyzes the unique characteristics of customer relationship management system in telecom industry, and puts forward a customer churn prediction model based on customer segmentation. Firstly, the fuzzy kernel C-means clustering algorithm is applied to customer segmentation and the segmentation results are analyzed to find the group characteristics of high-value customers. Then the customer churn prediction model based on SAS data mining technology is established by using enterprise history data. Finally, high value customers are used as predictive target data in this model to predict customers with a tendency to lose. The experimental results show that this method is effective and feasible, and can provide an accurate list of customers with a tendency to lose.
【作者单位】： 西安工程大学计算机科学学院;
【分类号】：F274

【参考文献】

相关期刊论文 前2条

1 赵宇;李兵;李秀;刘文煌;任守榘;;基于改进支持向量机的客户流失分析研究[J];计算机集成制造系统;2007年01期

2 贾琳,李明;基于数据挖掘的电信客户流失模型的建立与实现[J];计算机工程与应用;2004年04期

【共引文献】

相关期刊论文 前4条

1 高洪歌;赵会群;;关联规则挖掘在乒乓球比赛技战术分析中的应用[J];北方工业大学学报;2006年01期

2 吴丽娜,周支立,刘斌;移动通讯公司流失客户信息分析[J];情报杂志;2005年05期

3 胡丽;张卫国;文俊浩;康治平;;基于离网预警模型的客户管理[J];统计与决策;2006年18期

4 金涛,胡志改;移动通信客户流失分析[J];移动通信;2005年02期

相关会议论文 前1条

1 车平;施刚;;一种基于决策树的用户流失预测分析方法[A];先进制造技术论坛暨第五届制造业自动化与信息化技术交流会论文集[C];2006年

相关博士学位论文 前4条

1 陈金波;面向电信CRM的数据挖掘应用研究[D];东南大学;2006年

2 夏国恩;基于商务智能的客户流失预测模型与算法研究[D];西南交通大学;2007年

3 孙卫祥;基于数据挖掘与信息融合的故障诊断方法研究[D];上海交通大学;2006年

4 胡理增;面向供应链管理的物流企业客户关系管理研究[D];南京理工大学;2007年

相关硕士学位论文 前9条

1 贾春梅;C电信公司CRM研究[D];电子科技大学;2004年

2 毛鑫;东方人寿保险公司南京分公司客户关系管理应用研究[D];南京理工大学;2005年

3 黄丽钦;基于数据挖掘技术的市场营销策略研究[D];福州大学;2005年

4 朱彦;数据挖掘在国税信息化中的应用[D];天津大学;2004年

5 高海燕;基于数据挖掘的银行客户流失预测研究[D];西安理工大学;2007年

6 张捷;基于贝叶斯网络的分布式商务数据挖掘模型研究[D];浙江工商大学;2007年

7 刘伟光;面向电信客户流失管理的数据仓库原型研究与应用[D];大连海事大学;2008年

8 童欣杰;基于信用卡市场的客户流失倾向影响因素研究[D];浙江大学;2008年

9 陈骏武;基于数据挖掘技术的电信客户关系管理研究[D];湖南大学;2005年

【二级参考文献】

相关期刊论文 前7条

1 廖里,余英泽,吴渝,聂能;数据挖掘和数据仓库及其在电信业中的应用[J];重庆邮电学院学报(自然科学版);2000年04期

2 李建平,徐伟宣,刘京礼,石勇;消费者信用评估中支持向量机方法研究[J];系统工程;2004年10期

3 叶进,林士敏;基于贝叶斯网络的推理在移动客户流失分析中的应用[J];计算机应用;2005年03期

4 杨树莲;数据挖掘在电信行业客户流失分析中的应用[J];计算机与现代化;2005年02期

5 许建华,张学工,李衍达;支持向量机的新发展[J];控制与决策;2004年05期

6 陈卫华,朱仲英;数据挖掘在CRM中的应用[J];微型电脑应用;2001年10期

7 叶进,张向利,张润莲;基于数据挖掘的移动客户流失分析系统[J];计算机系统应用;2005年02期

【相似文献】

相关重要报纸文章 前3条

1 特约记者 张珍;肇东销售建章立制促发展[N];中国石油报;2001年

2 记者 瞿剑;重点实验室机制创新带动技术创新[N];科技日报;2000年

3 王翠霞;竣工决算审计中关联方交易问题的查核方法[N];中国审计报;2011年

相关硕士学位论文 前2条

1 薛黎明;数据挖掘在客户分析中的应用[D];大连海事大学;2007年

2 潘玲玲;基于旅客行为的航空旅客细分模型研究及其实现[D];南京航空航天大学;2012年

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本文编号：2393281