隨著電信業(yè)的發(fā)展,大量的客戶流失讓運(yùn)營商蒙受巨大損失,從而使得現(xiàn)有客戶的維系與保持逐漸成為國內(nèi)移動(dòng)通信運(yùn)營商關(guān)注的焦點(diǎn)。本文針對(duì)客戶的日益流失問題,以國內(nèi)某移動(dòng)通信分公司的客戶流失數(shù)據(jù)為研究樣本,提出了將Cox模型運(yùn)用于客戶流失預(yù)測研究中,通過實(shí)證角度闡述了通信行業(yè)如何應(yīng)用定性和定量相結(jié)合的方法對(duì)中低端客戶進(jìn)行流失預(yù)測。本文首先分析可能影響客戶流失的各種因素,檢驗(yàn)它們與客戶流失之間的相關(guān)性并指出單變量分析的不足;在這個(gè)基礎(chǔ)之上,進(jìn)行多因素的分析,篩選出具有顯著預(yù)測能力的協(xié)變量,并檢驗(yàn)這些協(xié)變量是否滿足比例危險(xiǎn)假定,進(jìn)而建立客戶流失預(yù)測模型,并用驗(yàn)證樣本對(duì)模型的預(yù)測能力進(jìn)行檢驗(yàn)。研究結(jié)果表明,年齡、是否本地身份證、是否有聯(lián)系方式、月均短信費(fèi)用、網(wǎng)間通話比、IP長話費(fèi)等十個(gè)協(xié)變量都對(duì)流失行為有顯著的影響。利用這些協(xié)變量,通過訓(xùn)練樣本建立Cox比例危險(xiǎn)模型,同時(shí)對(duì)驗(yàn)證樣本中86330（其中在網(wǎng)79042個(gè),離網(wǎng)7287個(gè)）個(gè)客戶進(jìn)行預(yù)測,可以明確得到每一個(gè)客戶的離網(wǎng)概率,然后按離網(wǎng)概率從大到小排序,排在前面百分之十的客戶8663個(gè),其中流失客戶有6517個(gè),占流失總數(shù)的89.43%,也就是說... 

【文章來源】：合肥工業(yè)大學(xué)安徽省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：60 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

決策樹示意圖

的生存分析中的 Cox 比例危險(xiǎn)模型對(duì)移動(dòng)通信類型的行業(yè)的中低端客戶進(jìn)行預(yù)測研究是最合乎邏輯的。4 本文研究的主要內(nèi)容論文以國內(nèi)某移動(dòng)通信行業(yè)某分公司的客戶流失數(shù)據(jù)信息為樣本，具地分析了移動(dòng)通信行業(yè)通過定量和定性相互結(jié)合的方法對(duì)中低端客戶進(jìn)預(yù)測。本文首先通過單變量對(duì)客戶流失的影響的顯著性大小挑選出具有測能力的預(yù)測變量，然后，在此基礎(chǔ)上建立 Cox 比例風(fēng)險(xiǎn)模型，對(duì)移動(dòng)業(yè)的中低端客戶的流失進(jìn)行預(yù)測分析。本論文遵循從發(fā)現(xiàn)問題、分析問題到解決問題的研究思路。具體思路所示。

戶流失的影響立體的直方圖描述客戶流失按各個(gè)變量分類時(shí)取值測變量與客戶流失之間的獨(dú)立性以及用單變量相關(guān)與客戶流失之間的相關(guān)性。預(yù)測變量的直方圖檢驗(yàn)及數(shù)據(jù)分析體直方圖來說明流失率按各個(gè)協(xié)變量分類時(shí)的取值以很清楚的觀察到各個(gè)預(yù)測變量對(duì)流失率的影響是預(yù)測變量取某個(gè)屬性值的時(shí)候，流失率是指具有該占具有該屬性樣本總個(gè)數(shù)的百分比。在圖中我們還本整體流失率 8.44%的參考線以供看圖參考比較。先要進(jìn)行分組操作，把它們轉(zhuǎn)化為多個(gè)不同的類別各個(gè)協(xié)變量對(duì)客戶流失率的圖形顯示。

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：2965328