本文選題：客戶流失 + 預測�。� 參考：《西北大學》2017年碩士論文

【摘要】：隨著全球的商業(yè)競爭愈來愈激烈,客戶流失預測已經(jīng)成為客戶關系管理中非常重要的內(nèi)容。預測即將流失的客戶,并制定相應的措施挽留客戶已經(jīng)成為促進企業(yè)發(fā)展的關鍵性因素。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,提出一種多指標融合的mRMR特征選擇算法(MIF-mRMR)。該算法對mRMR算法進行改進,將馬氏距離和最大信息系數(shù)相結合來綜合評定特征和類別、特征和特征之間的相關性。實驗結果證明,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“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)類樣本進行過采樣處理,非邊界域中的多數(shù)類樣本進行欠采樣處理,從而實現(xiàn)原始樣本的均衡化。實驗結果證明,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和隨機森林3種分類器進行流失客戶的預測。實驗結果表明,使用該模型能夠得到較好的客戶流失預測結果,同時SVM分類器相較其他兩種分類器更適合客戶流失預測的研究。
[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.
【學位授予單位】：西北大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：F274;TP301.6

【相似文獻】

相關期刊論文 前10條

1 V.庫馬爾;;美國公司如何避免客戶流失[J];IT時代周刊;2010年11期

2 李睿仙;龐潔;胡建華;王清心;汪偉;;一種基于電信客戶流失預警的解決方案[J];電腦知識與技術(學術交流);2007年02期

3 夏國恩;邵培基;;改進的支持向量分類機在客戶流失預測中的應用[J];計算機應用研究;2009年06期

4 夏國恩;;基于簡易支持向量機的客戶流失預測研究[J];計算機應用研究;2010年03期

5 于小兵;曹杰;鞏在武;;客戶流失問題研究綜述[J];計算機集成制造系統(tǒng);2012年10期

6 丁旭;電信大客戶流失原因分析及對策[J];現(xiàn)代電信科技;2003年01期

7 孔f3;探究電信行業(yè)客戶流失[J];信息網(wǎng)絡;2004年01期

8 牛琨;張舒博;;基于數(shù)據(jù)挖掘技術的電信業(yè)客戶流失管理框架[J];電信工程技術與標準化;2006年01期

9 ;貼身咨詢助營銷精準實施——北京移動成功化解拍照客戶流失危機[J];每周電腦報;2007年25期

10 蔣盛益;王連喜;;面向電信的客戶流失預測模型研究[J];山東大學學報(理學版);2011年05期

相關會議論文 前10條

1 司學峰;蔣國瑞;李英毅;;基于數(shù)據(jù)挖掘技術的客戶流失預測研究綜述[A];第三屆中國智能計算大會論文集[C];2009年

2 李紅霞;;電信客戶流失與客戶保持分析[A];中國企業(yè)運籌學[C];2009年

3 張俊巍;;電信行業(yè)客戶流失管理模型淺析[A];黑龍江省通信學會學術年會論文集[C];2005年

4 段巍巍;;電信客戶流失預測主題建模[A];第十屆中國科協(xié)年會信息化與社會發(fā)展學術討論會分會場論文集[C];2008年

5 張海波;趙煥成;;電信移動客戶流失的預測模型——基于社會網(wǎng)絡分析的實證研究[A];21世紀數(shù)量經(jīng)濟學（第11卷）[C];2010年

6 蘇小龍;;基于消費行為認知的固網(wǎng)大客戶流失研究[A];中國創(chuàng)新與企業(yè)成長（CI&G）2013年度會議論文集[C];2013年

7 余力濤;黨延忠;楊光飛;;基于遷移學習的客戶流失預測模型[A];第六屆（2011）中國管理學年會——商務智能分會場論文集[C];2011年

8 李保升;陸煒穎;呂廷杰;;移動客戶流失預測模型研究[A];2006中國控制與決策學術年會論文集[C];2006年

9 柳炳祥;盛昭翰;;一種基于Rough集的客戶流失風險分析方法[A];2002年中國管理科學學術會議論文集[C];2002年

10 李萍;齊佳音;舒華英;;歸因理論在移動客戶流失管理中的應用探討[A];全國第八屆工業(yè)工程與企業(yè)信息化學術會議論文集[C];2004年

相關重要報紙文章 前10條

1 冰藍;如何防止客戶流失[N];電腦商報;2005年

2 ;揭開客戶流失真相[N];計算機世界;2005年

3 吳U，

本文編號：1864433