基于记忆聚类方法的电信客户流失挖掘及策略开发

发布时间：2017-05-07 14:05

  本文关键词：基于记忆聚类方法的电信客户流失挖掘及策略开发，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着市场竞争的日益激烈,客户流失已经成为电信行业客户关系管理和客户维系的关键问题,因此,流失预测对于挽留客户、降低损失是极具价值且非常必要的。数据挖掘中的各种分类算法是客户流失预测中最常使用的分类技术,而分类方法即为数据挖掘中的监督性学习方法,因此,正如以往的大多数研究,多种监督学习技术被用来研究客户流失问题。然而,有关流失预测中非监督学习技术使用的研究却非常有限。聚类是非监督学习技术中最常见的一种,通过聚类,具有相似行为特征的客户被聚集在一起,因此,我们就可以对特定客户群体的特征进行刻画及衍生构造。基于以上论述,本文研究通过采用数据挖掘技术和知识发现过程旨在定义出流失/非流失客户。为此,本文提出了一种包括预处理、聚类和分类阶段的混合方法,并在每个阶段运用了合适的工具。具体而言,在聚类阶段结合了SOM和K-Means算法,并在分类阶段分别检验了决策树(DT)、神经网络(NN)和支持向量机(SVM)三种单一分类器以及装袋(Bagging)、提升(Boosting)、堆栈(Stacking)和多数表决(Vote)四种集成方法。除了使用聚类来细分客户,也有可能通过定义新的特征变量来保存聚类阶段的结果并将它带入到分类阶段中,对此,本文将其定义为记忆聚类方法。记忆聚类方法的采用将有助于得到更好的分类结果。本文采用了一个真实的电信数据集来验证本文所提出方法的有效性。这些技术的高效协同使用显著地提高了预测精度。所有的单一和集成分类器都基于多种性能指标进行评价并进行统计检验比较,实验结果表明,单一分类器中的支持向量机(SVM)以及集成方法中的Bagging trees在所有评价指标上表现出了最佳的性能。最后,出于现存研究对分类结果的可实施性关注很少,文章基于模型结果开发并讨论了一套简单的流失管理营销策略,以提高其在现实世界中的实用性。研究结果表明,基于记忆聚类方法的流失模型具有较高的精度,而所得到的结果在理论上和实践上都是有意义的。
【关键词】：数据挖掘 聚类分析 分类分析 客户流失预测
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：F626;F274
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第一章 绪论9-16
• 1.1 研究背景及意义9-11
• 1.2 相关的工作11-13
• 1.3 主要研究内容13-14
• 1.4 论文结构安排14-16
• 第二章 数据挖掘相关理论16-20
• 2.1 监督学习技术16-18
• 2.1.1 判别分析和逻辑回归16-17
• 2.1.2 神经网络17
• 2.1.3 决策树17
• 2.1.4 支持向量机17-18
• 2.2 非监督学习技术18-19
• 2.3 本章小结19-20
• 第三章 基于记忆聚类方法的电信客户流失集成预测模型20-27
• 3.1 数据预处理阶段20-23
• 3.2 非监督学习阶段23-24
• 3.3 监督学习阶段及性能评估24-26
• 3.4 本章小结26-27
• 第四章 实证及结果讨论27-54
• 4.1 实验数据27-39
• 4.1.1 数据描述27
• 4.1.2 数据集探索性分析27-31
• 4.1.3 数据预处理31-35
• 4.1.4 PLS最佳子集选择35-39
• 4.2 非监督学习阶段—记忆聚类方法39-42
• 4.3 监督学习阶段—流失客户分类探索42-53
• 4.3.1 参数设置42-43
• 4.3.2 单一分类方法验证——有/无聚类特征变量43-47
• 4.3.3 模型性能比较——有/无聚类特征变量47
• 4.3.4 集成分类方法验证47-49
• 4.3.5 分类器成对比较49
• 4.3.6 模型的有效性检验49-53
• 4.4 本章小结53-54
• 第五章 流失管理营销策略54-60
• 5.1 流失管理营销策略开发54-57
• 5.2 流失管理营销细分57-58
• 5.3 流失管理营销评估58-59
• 5.4 本章小结59-60
• 第六章 总结60-62
• 致谢62-63
• 参考文献63-70
• 攻读硕士学位期间取得的成果70-71

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本文编号：349976