数据挖掘方法在客户流失管理中的应用

发布时间：2017-08-08 15:12

  本文关键词：数据挖掘方法在客户流失管理中的应用

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【摘要】：随着经济全球化的程度日益加深，各行业间的竞争日趋激烈，电信行业尤为如此。信息时代的数据量越来越大，企业必须从大量数据中发掘出有价值的信息，才能抓住机遇，凸显企业的核心优势。企业尤其是电信企业的利润来源于客户，将数据挖掘思想和技术应用到客户关系管理中，不仅能为企业的经营和决策摆脱经验主义，提供科学量化依据，也可以帮助企业更加有效的利用有限的资源，最大限度地挖掘新的利润增长点。任何企业都面临着客户流失预测与管理的难题，客户流失让企业难以在短期内实现利润，带来巨大的损失。目前电信企业对客户流失的管理一般是采用的通行方法是：对客户提供个性化的服务、根据客户的数据来对客户满意度和忠诚度分析等方法，然而这些方法属于经验做法，很大程度上取决于业务员的个人主观认识，其有效性和科学性带有很大的主观性，并不能帮助企业根本解决客户流失问题。 本文以A市某电信企业的客户流失问题为例，研究和分析了数据挖掘技术和方法在电信企业客户流失预警中的运用。利用R软件构建了客户流失预警模型，提出了电信企业客户流失预警的新方法。论文取得了如下成果： （1）在研究、分析客户流失基本理论、预警建模基本原理之后，提出了常用的客户流失预警模型的算法。 （2）对本文的核心部分客户流失预警模型进行了实现与评估。数据挖掘工具R软件来构建客户流失预警模型：K-means聚类、Logistic回归模型、决策树模型、关联规则分析模型。对它们之间进行了相互对比评估以选择最佳模型，为企业客户流失提供多角度、更加有效的预警。 （3）采用强有力的数据挖掘与可视化工具R软件，，给出了本文所有工作实现的代码。
【关键词】：客户流失 数据挖掘 决策树 关联规则 R语言 Logistic回归
【学位授予单位】：华中科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：F626;F274;F224
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1. 绪论9-14
• 1.1 研究的背景9
• 1.2 研究的意义9-10
• 1.3 文献综述10-12
• 1.4 论文的组织12-14
• 2. 客户流失理论概述14-18
• 2.1 客户关系管理14-15
• 2.2 客户流失15-18
• 3. 数据挖掘理论概述18-21
• 3.1 数据挖掘的定义18-19
• 3.2 数据挖掘的实施步骤及过程19-21
• 4. 客户流失预警技术与方法21-30
• 4.1 K-means 聚类21-22
• 4.2 Logistic 回归算法22-24
• 4.3 决策树算法24-27
• 4.4 关联规则算法27-30
• 5. 电信客户流失模型的建立30-64
• 5.1 R 语言简介30
• 5.2 数据理解与选择30-32
• 5.3 数据的预处理32
• 5.4 探索性数据分析32-38
• 5.5 模型的建立38-39
• 5.6 基于 K-means 算法的电信客户聚类39-40
• 5.7 基于 logistic 回归算法的电信客户流失模型40-48
• 5.8 基于决策树算法的电信客户流失模型48-52
• 5.9 基于关联规则算法的电信客户流失模型52-60
• 5.10 客户流失模型的评估标准60-61
• 5.11 各算法之间的对比分析61-62
• 5.12 解释模型与应用模型62-64
• 6 结论64-65
• 致谢65-66
• 参考文献66-69

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本文编号：640614