用戶流失預(yù)測一直是客戶關(guān)系管理中核心的一環(huán),對保證客戶量、增強(qiáng)企業(yè)競爭力而言有著重要意義。隨著互聯(lián)網(wǎng)和信息技術(shù)的飛速發(fā)展,海量用戶數(shù)據(jù)的收集、存儲與分析為用戶關(guān)系管理提供了全新的思路與方法,越來越多運(yùn)營策略需要使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)現(xiàn)用戶的行為習(xí)慣、識別具有流失傾向的用戶�？蛻袅魇ьA(yù)測的難點(diǎn)在于用戶數(shù)據(jù)龐雜、噪聲多、結(jié)構(gòu)化程度低且類別不平衡,因此,構(gòu)建合適的預(yù)測模型需要從海量數(shù)據(jù)中提取與用戶流失相關(guān)的指標(biāo)并且選擇合適的分類算法。本文基于大量真實(shí)的用戶數(shù)據(jù),結(jié)合數(shù)據(jù)可視化方法完成了數(shù)據(jù)清洗和特征抽提,最終從原始數(shù)據(jù)中構(gòu)造了 13個自變量用于流失預(yù)測,分別采用欠采樣和代價(jià)敏感學(xué)習(xí)解決不平衡問題,構(gòu)建了三種用戶流失預(yù)測模型:基于欠采樣的Logistic回歸模型、基于欠采樣的隨機(jī)森林模型和基于代價(jià)敏感的AdaCost模型,三種方法均很好的解決了類別不平衡問題,在訓(xùn)練集和測試集上均獲得了較好的分類效果,達(dá)到了較高的查全率。結(jié)合三種流失預(yù)測模型,較長的續(xù)費(fèi)“間隔期”和近期取消交易的行為都預(yù)示著用戶的高流失傾向;用戶的歷史交易信息,如交易頻率、累計(jì)取消比例等對用戶是否流失的影響較小,相關(guān)結(jié)論為付費(fèi)訂閱類... 

【文章來源】：南京師范大學(xué)江蘇省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：51 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．１用戶年齡分布密度圖??

圖２．２性別與年齡缺失模式圖??

圖２．３數(shù)據(jù)集ｍｅｍｂｅｒ所有觀測各個變量的取值情況??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3084188