数据挖掘在电信客户流失预测中的应用

发布时间：2018-07-26 08:30

【摘要】：过去的十年里,国际国内通信市场发生巨大改变,4G网络的普及加快了市场的重新洗牌。当前国内通信市场趋于饱和,对任何一家运营商,想要新增客户数量,已越来越困难,成本也越来越高。如何保有存量客户显得越来越重要。随着市场的更加开放,以及人们对携号转网的要求日益强烈,用户流失问题在如今越来越被运营商所重视。每月的用户流失哪怕2%,公司也会遭受巨大的利润损失。客户流失是运营商面临的一个非常大的问题,实施一个有效的客户保留计划显得势在必行。本研究就是创建一个模型,用于发现用户流失,并确定导致该客户流失的最重要因素。本研究的目的是开发一个系统模型来预测客户流失,预测出哪些客户将会流失是公司实施保留计划的第一步。我们可以利用该系统生成的客户名单,针对这些名单实施个性化的保留计划。本文总结前人研究,以实际数据为基础,利用数据挖掘技术,如决策树、神经网络等,建立客户流失预测模型,用来有效挖掘出流失客户,并进行挽留。数据挖掘包含大量技术,用于分析客户流失的可能性。改变用于建模的分类器,再进行大量的模拟,就可以从中找出最好的方案。本研究在进行数据挖掘时,采用数据挖掘标准流程CRISP-DM。
[Abstract]:In the past decade, the international and domestic communications market has undergone tremendous changes. The popularity of 4G networks has accelerated the reshuffle of the market. At present, the domestic communication market tends to be saturated, and it is becoming more and more difficult and costly for any operator to increase the number of customers. How to maintain a stock of customers is becoming increasingly important. With the opening of the market and the increasingly strong demand for mobile networks, the problem of user loss has been paid more and more attention by operators. Even if you lose 2 users a month, the company will suffer a huge loss of profits. Customer churn is a very big problem faced by operators. It is imperative to implement an effective customer retention plan. The purpose of this study is to create a model to detect user churn and determine the most important factors leading to customer churn. The purpose of this study is to develop a systematic model to predict customer churn, and to predict which customers will be lost is the first step to implement retention plan. We can use the list of customers generated by the system to implement personalized retention plans for these lists. This paper summarizes the previous research, based on the actual data, using data mining technology, such as decision tree, neural network, to establish a customer churn prediction model, to effectively mining lost customers, and to retain. Data mining includes a large number of techniques used to analyze the possibility of customer churn. The best scheme can be found by changing the classifier used for modeling and doing a lot of simulation. In this study, the standard process of data mining, CRISP-DM, is adopted in the process of data mining.
【学位授予单位】：湖南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F626;TP311.13

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本文编号：2145440