本文關(guān)鍵詞：基于數(shù)據(jù)挖掘的移動(dòng)客戶流失量預(yù)測(cè)模型

  更多相關(guān)文章： 移動(dòng)客戶 預(yù)測(cè)模型 數(shù)據(jù)挖掘 貝葉斯決策樹(shù)

【摘要】：為了解決移動(dòng)客戶流失量建模與預(yù)測(cè)中的一些難題,結(jié)合移動(dòng)客戶流失量的變化特點(diǎn),提出一種基于數(shù)據(jù)挖掘的移動(dòng)客戶流失量預(yù)測(cè)算法.首先收集移動(dòng)客戶流失量的歷史樣本,并通過(guò)預(yù)處理消除一些無(wú)用樣本,然后根據(jù)貝葉斯決策樹(shù)算法對(duì)移動(dòng)客戶類(lèi)型進(jìn)行分類(lèi),最后針對(duì)具體的移動(dòng)客戶預(yù)測(cè)流失量.結(jié)果表明,該算法建模速度優(yōu)于其他移動(dòng)客戶流失量預(yù)測(cè)模型,可以獲得更優(yōu)的移動(dòng)客戶流失量預(yù)測(cè)結(jié)果.
【作者單位】： 內(nèi)蒙古財(cái)經(jīng)大學(xué)計(jì)算機(jī)系;
【關(guān)鍵詞】： 移動(dòng)客戶 預(yù)測(cè)模型 數(shù)據(jù)挖掘 貝葉斯決策樹(shù)
【基金】：國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金資助項(xiàng)目(BCA060016)
【分類(lèi)號(hào)】：F626;TP311.13
【正文快照】： 隨著移動(dòng)技術(shù)的不斷發(fā)展,客戶選擇產(chǎn)品及服務(wù)的方式越來(lái)越多,如何對(duì)移動(dòng)客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘,從而發(fā)現(xiàn)新的客戶群,減少現(xiàn)有客戶群流失顯得十分重要.因此,移動(dòng)客戶流失量預(yù)測(cè)與分析成為各大運(yùn)營(yíng)商關(guān)注的焦點(diǎn)[1].移動(dòng)客戶預(yù)測(cè)可以分為基于統(tǒng)計(jì)理論的預(yù)測(cè)算法和基于人工智能的預(yù)

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1049012