【摘要】： 隨著通訊工具的日益普及,電信行業(yè)之間爭(zhēng)取客戶、擴(kuò)大市場(chǎng)份額的競(jìng)爭(zhēng)日益激烈。按照最新電信行業(yè)成本結(jié)構(gòu)核算,流失一個(gè)已有客戶的代價(jià)是發(fā)展一個(gè)新客戶所帶來利潤(rùn)的5倍。因此在日趨飽和的客戶市場(chǎng)中,如何預(yù)測(cè)客戶的流失成為工作的重中之重。 電信行業(yè)的數(shù)據(jù)具有海量且隨時(shí)間遞增的特點(diǎn),而隨機(jī)森林(RF,RandomForest)能有效地處理大數(shù)據(jù)集,且具有容噪性較好的特點(diǎn)。因此,本課題將其引入福建移動(dòng)某地區(qū)分公司的客戶流失預(yù)測(cè)中。 本文首先利用隨機(jī)森林算法建立電信行業(yè)客戶流失預(yù)測(cè)的初步模型。在原始數(shù)據(jù)預(yù)處理方面,我們利用RF算法定義的異常樣本度量尺度來檢測(cè)異常樣本,并通過和其他兩種主流異常樣本檢測(cè)方法的對(duì)比,來說明隨機(jī)森林提供的異樣樣本檢測(cè)方法的優(yōu)越性。利用這個(gè)方法剔除電信行業(yè)客戶數(shù)據(jù)中部分明顯異常的樣本,然后利用RF算法建立初步的流失預(yù)測(cè)模型,并與移動(dòng)經(jīng)營(yíng)分析系統(tǒng)自身提供的模型進(jìn)行對(duì)比,證明RF算法的良好性能。 本文還利用RF提供的用于衡量樣本間相似程度的相似性矩陣(proximitymatrix)進(jìn)行特征映射,進(jìn)而得到每個(gè)樣本基于該矩陣的放縮坐標(biāo),并用該坐標(biāo)來近似表示樣本集所包含的信息。結(jié)合轉(zhuǎn)導(dǎo)推理思想,本文提出了一種基于隨機(jī)森林坐標(biāo)放縮的降維轉(zhuǎn)導(dǎo)方法。對(duì)于標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)的實(shí)驗(yàn)表明,這樣的降維轉(zhuǎn)導(dǎo)方法簡(jiǎn)單有效,并且能夠較大程度地表達(dá)出樣本間信息,是一種良好的維歸約方法。 在此基礎(chǔ)上,通過引入基于馬氏距離的超橢球K均值聚類(HCkmean-in-RF)算法,我們進(jìn)一步改進(jìn)客戶流失預(yù)測(cè)模型的性能。大量的仿真結(jié)果表明,改進(jìn)的流失預(yù)測(cè)模型具有較好的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率、以及針對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的部分可解釋性。新模型的預(yù)測(cè)結(jié)果可以進(jìn)行解釋分析,能針對(duì)不同類型的可能流失客戶給出相應(yīng)的挽留措施,從而有望成為電信行業(yè)客戶流失預(yù)測(cè)研究領(lǐng)域的一種強(qiáng)有力的備選方案。
【學(xué)位授予單位】：廈門大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2008
【分類號(hào)】：F626;TP18

【引證文獻(xiàn)】

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1 李素清;王洪禮;;基于規(guī)則集成和RFA的中鐵十三局發(fā)展預(yù)測(cè)研究[J];天津大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版);2012年06期

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1 張艷翠;基于BLB方法的隨機(jī)森林算法研究及應(yīng)用[D];山東科技大學(xué);2017年

2 汪克高;貴州省精準(zhǔn)扶貧中貧困戶的識(shí)別研究[D];貴州財(cái)經(jīng)大學(xué);2016年

3 嚴(yán)蓮;商業(yè)銀信用卡信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究[D];安徽大學(xué);2016年

4 馬永強(qiáng);基于回歸森林的車載INS/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D];北京交通大學(xué);2015年

5 李貞貴;隨機(jī)森林改進(jìn)的若干研究[D];廈門大學(xué);2013年

6 劉程;基于隨機(jī)森林的新聞網(wǎng)頁(yè)分類系統(tǒng)應(yīng)用研究[D];西南財(cái)經(jīng)大學(xué);2013年

7 楊沐f^;基于隨機(jī)森林模型的二手房?jī)r(jià)格評(píng)估研究[D];中南大學(xué);2012年

8 王莉;基于轉(zhuǎn)導(dǎo)推理思想的一致性預(yù)測(cè)器[D];中國(guó)海洋大學(xué);2011年

本文編號(hào)：2721830