近年來(lái),隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,越來(lái)越多的行業(yè)開(kāi)始采用移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù),提供多元化的無(wú)線端服務(wù),進(jìn)一步拓展用戶的活動(dòng)場(chǎng)景。依托移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)背景,電子商務(wù)、住宿餐飲、旅游服務(wù)、出行等行業(yè)紛紛得到發(fā)展,越來(lái)越多的行業(yè)開(kāi)始將重心放在無(wú)線端客戶服務(wù)上。但移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)背景下的行業(yè)面臨激烈的競(jìng)爭(zhēng)、產(chǎn)品或服務(wù)同質(zhì)化嚴(yán)重、服務(wù)質(zhì)量參差不齊等問(wèn)題,共同導(dǎo)致該行業(yè)具有客戶流失較嚴(yán)重的特點(diǎn)。針對(duì)該現(xiàn)象,本文通過(guò)用戶行為數(shù)據(jù)預(yù)處理,挖掘用戶日常行為中反映的偏好和產(chǎn)生流失意愿的因素,實(shí)現(xiàn)有效準(zhǔn)確的客戶流失預(yù)測(cè),并提出相關(guān)建議和措施幫助行業(yè)實(shí)現(xiàn)更好、更完善地發(fā)展。本文研究的客戶流失預(yù)測(cè)問(wèn)題歸根結(jié)底為分類問(wèn)題。目前實(shí)踐中常用的分類算法有很多,但它們無(wú)法同時(shí)滿足分類效果好、運(yùn)行效率高、解釋能力強(qiáng)的要求,因此本文選用更符合要求的Xgboost分類算法。但Xgboost在處理本文研究對(duì)象數(shù)據(jù)時(shí),存在稀疏矩陣的設(shè)定未能填補(bǔ)缺失值影響后期數(shù)據(jù)處理、Xgboost內(nèi)置的不平衡數(shù)據(jù)參數(shù)調(diào)整會(huì)造成預(yù)測(cè)概率沒(méi)有意義、過(guò)多變量會(huì)降低Xgboost分類效率等問(wèn)題,使得數(shù)據(jù)預(yù)處理成為關(guān)鍵前提。為使該算法在本文研究中更可行、更有效,本文嘗試運(yùn)用... 

【文章來(lái)源】：廈門大學(xué)福建省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：88 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－１我國(guó)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)規(guī)模發(fā)展情況??數(shù)據(jù)來(lái)源：易觀智庫(kù)，２０１６??

２０１３?２０１４?２０１５?２０１５?２０１７Ｆ?２０１３Ｆ?２０：９１：??年份??圖２－１我國(guó)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)規(guī)模發(fā)展情況??數(shù)據(jù)來(lái)源：易觀智庫(kù)，２０１６??１４??

?２０１６??年份??圖２－３?２０１２－２０１６年無(wú)線端酒店預(yù)訂市場(chǎng)營(yíng)業(yè)收入規(guī)模??數(shù)據(jù)來(lái)源：艾瑞咨詢，２０１６??因此總結(jié)無(wú)線端酒店預(yù)訂市場(chǎng)目前的發(fā)展，有以下特點(diǎn)：（１）發(fā)展前景大。??目前０ＴＡ市場(chǎng)的發(fā)展不到２０年，無(wú)線端酒店預(yù)訂服務(wù)發(fā)展更是不到１０年，是??一個(gè)仍有發(fā)展?jié)摿Φ氖袌?chǎng)，國(guó)內(nèi)在線旅游行業(yè)的滲透率不到２０％，相對(duì)歐美地區(qū)??７０％的成熟市場(chǎng)，還有很大的開(kāi)拓空間。尤其是在０ＴＡ細(xì)分市場(chǎng)中，酒店預(yù)訂??服務(wù)是目前發(fā)展的重點(diǎn)領(lǐng)域；（２）服務(wù)交叉多。目前０ＴＡ市場(chǎng)主要份額是由攜??程、阿里旅行、螞蜂窩、途牛、藝龍、同程等企業(yè)組成，這些企業(yè)主要通過(guò)核心??旅游業(yè)務(wù)，外加多元化服務(wù)覆蓋來(lái)實(shí)現(xiàn)完整的服務(wù)體系。從服務(wù)形式上看，這些??企業(yè)間還是冇些許區(qū)別。攜程等企業(yè)是直接與合作方簽訂合同


本文編號(hào)：3062840