【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,越來(lái)越多的企業(yè)運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行線上客戶流失預(yù)測(cè)分析。當(dāng)前線上客戶的流失預(yù)測(cè)大多采用單一的預(yù)測(cè)模型,這樣很難對(duì)線上客戶流失實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。鑒于此,結(jié)合決策樹(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果和置信度,構(gòu)建線上會(huì)員客戶流失預(yù)測(cè)綜合模型。結(jié)果驗(yàn)證了該組合模型在客戶流失預(yù)測(cè)上的準(zhǔn)確率。
[Abstract]:With the rapid development of Internet, more and more enterprises use data mining technology to predict online customer turnover. At present, a single forecasting model is used to predict the loss of online customers, so it is difficult to accurately predict the loss of online customers. In view of this, combined with the prediction results and confidence of decision tree and neural network model, a comprehensive model of online customer turnover prediction is constructed. The results verify the accuracy of the combined model in customer churn prediction.
【作者單位】： 福州大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院;
【基金】：福建省社會(huì)科學(xué)規(guī)劃項(xiàng)目(2014B217)
【分類(lèi)號(hào)】：F274;F224

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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3 吳U，

本文編號(hào)：2247745