本文選題：客戶流失 + 預(yù)測��； 參考：《西北大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：隨著全球的商業(yè)競爭愈來愈激烈,客戶流失預(yù)測已經(jīng)成為客戶關(guān)系管理中非常重要的內(nèi)容。預(yù)測即將流失的客戶,并制定相應(yīng)的措施挽留客戶已經(jīng)成為促進(jìn)企業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵性因素。本文從對電信和信用卡客戶的行為數(shù)據(jù)分析入手,針對其中的冗余特征和正負(fù)類樣本不均衡等特點,提出一種新的特征選擇算法和非均衡數(shù)據(jù)處理算法,以此建立一種新的客戶流失預(yù)測模型。本文的主要工作內(nèi)容如下:1.針對客戶信息數(shù)據(jù)量大且特征冗余的問題,提出一種多指標(biāo)融合的mRMR特征選擇算法(MIF-mRMR)。該算法對mRMR算法進(jìn)行改進(jìn),將馬氏距離和最大信息系數(shù)相結(jié)合來綜合評定特征和類別、特征和特征之間的相關(guān)性。實驗結(jié)果證明,該算法所選擇的特征子集維度較小,且與mRMR算法相比準(zhǔn)確率提高3%左右。2.針對客戶數(shù)據(jù)中流失客戶與正�？蛻舯壤嗖钶^大的問題,提出一種基于邊界混合采樣的非均衡數(shù)據(jù)處理算法(BMS)。該方法首先通過引進(jìn)“變異系數(shù)”找出樣本的邊界域和非邊界域,然后對邊界域中的少數(shù)類樣本進(jìn)行過采樣處理,非邊界域中的多數(shù)類樣本進(jìn)行欠采樣處理,從而實現(xiàn)原始樣本的均衡化。實驗結(jié)果證明,該算法與其它3種流行的非均衡數(shù)據(jù)處理算法相比均能有效地提升少數(shù)類樣本的識別性能。3.基于以上內(nèi)容,提出一種新的客戶流失預(yù)測模型。該模型首先分別使用MIF-mRMR算法和BMS算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行特征選擇和均衡化,然后將均衡化后的數(shù)據(jù)送入SVM、C4.5和隨機(jī)森林3種分類器進(jìn)行流失客戶的預(yù)測。實驗結(jié)果表明,使用該模型能夠得到較好的客戶流失預(yù)測結(jié)果,同時SVM分類器相較其他兩種分類器更適合客戶流失預(yù)測的研究。
[Abstract]:With the global business competition becoming more and more fierce, customer churn prediction has become a very important part of customer relationship management. It is a key factor to promote the development of enterprises to predict the customers that will soon be lost and to formulate corresponding measures to retain them. Based on the analysis of behavior data of telecom and credit card customers, a new feature selection algorithm and unbalanced data processing algorithm are proposed in this paper. Based on this, a new customer churn prediction model is established. The main work of this paper is as follows: 1. Aiming at the problem of large amount of data and redundant features of customer information, a multi-index fusion mRMR feature selection algorithm (MIF-mRMRA) is proposed. The algorithm improves the mRMR algorithm and combines Markov distance with the maximum information coefficient to evaluate the correlation between features and categories, features and features. Experimental results show that the feature subset dimension chosen by the algorithm is small and the accuracy of the proposed algorithm is about 3% higher than that of mRMR algorithm. In order to solve the problem that the ratio of customer loss and normal customer is different from that of normal customer, a non-equilibrium data processing algorithm based on boundary mixed sampling is proposed. First, the "coefficient of variation" is introduced to find out the boundary and non-boundary regions of the samples, then a few kinds of samples in the boundary domain are oversampled, and most of the samples in the non-boundary domain are under-sampled. In order to realize the equalization of the original samples. Experimental results show that the proposed algorithm can effectively improve the recognition performance of a small number of samples compared with the other three popular unbalanced data processing algorithms. Based on the above, a new customer churn prediction model is proposed. The model firstly uses MIF-mRMR algorithm and BMS algorithm to select and equalize the data, and then the equalized data are sent into SVMC4.5 and random forest classifier to predict the loss of customers. The experimental results show that the model can get better customer churn prediction results, and the SVM classifier is more suitable for customer churn prediction than the other two classifiers.
【學(xué)位授予單位】：西北大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：F274;TP301.6

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本文編號：1864433