基于数据挖掘的电信客户保留和流失研究

发布时间：2017-08-30 13:09

  本文关键词：基于数据挖掘的电信客户保留和流失研究

  更多相关文章： 数据挖掘 聚类算法 决策树 电信客户挖掘

【摘要】：4G时代的到来,三大电信运营商在管理4G客户和集团客户的关键由过去的“以拓带存”改为“以存带拓”的转变,发展电信运营商工作的重中之重是存量客户,因此存量客户及存量客户的价值的保有及经营直接影响了各运营商的业绩保障。提高存量客户的忠诚度,挖掘和提升存量客户的价值,是提高运营商规模发展的必要条件。电信运营商不仅要以传统的存量客户管理和维护,还要快速适应4G时代下的存量客户管理的需求,掌握新的存量客户的管理方式才能更好地挖掘及提升客户的价值.基于数据挖掘的电信客户保留和流失的研究是对电信累积的海量数据进行挖掘预测出电信企业客户流失原因,针对预测的原因得出各类流失原因对应客户的保留策略和方法。本文的工作是以电信行业中累积的客户基本资料、客户消费资料等为依据按照CRISP-DM数据挖掘过程分成六个阶段:商业理解、数据理解、数据准备、建模、模型评估、模型发布,利用统计分析软件SPSS和数据挖掘工具Clementine建立预测模型。本文介绍电信业务中数据挖掘发展背景及数据挖掘的理论知识,并详细描述了聚类算法和决策树算法,在建模过程中,对数据进行了有效的数据清洗、转换等工作,最终建立以聚类算法和决策树算法对模型进行了相关指标的评估。在维系挽留工作初步分析客户流失的原因并评定客户价值,对不同的流失原因给出针对性的挽留策略,减少挽留成本并提高保存的成功率。
【关键词】：数据挖掘 聚类算法 决策树 电信客户挖掘
【学位授予单位】：南昌大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F626;TP311.13
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-6
• 第1章 引言6-9
• 1.1 研究背景6-7
• 1.2 国内外研究现状7-8
• 1.3 研究的主要内容及取得的成果8
• 1.4 论文组织结构8-9
• 第2章 数据挖掘技术理论9-15
• 2.1 数据挖掘概念9
• 2.2 数据挖掘的任务9-10
• 2.3 数据挖掘研究方向10-11
• 2.4 数据挖掘算法11-12
• 2.4.1 基于K-mean算法的聚类分析11-12
• 2.4.2 基于C5.0 决策树算法12
• 2.5 数据挖掘过程12-15
• 第3章 客户细分15-20
• 3.1 客户细分的意义15-16
• 3.2 客户分群方法16
• 3.3 客户细分模型建立16-20
• 3.3.1 细分变量的选择16
• 3.3.2 客户细分的数据挖掘过程16-20
• 第4章 客户流失监控20-37
• 4.1 业务理解21
• 4.2 数据理解21-26
• 4.3 数据准备、清理和预处理26-33
• 4.4 建立模型33-34
• 4.5 模型评估34-36
• 4.6 模型发布36-37
• 第5章 结论与展望37-38
• 5.1 结论37
• 5.2 进一步工作的方向37-38
• 致谢38-39
• 参考文献39-41

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本文编号：759467