在競爭日益加劇的電信市場環(huán)境下,移動運營商從技術(shù)引導型向客戶主導型的轉(zhuǎn)變中,如何準確預(yù)警中高端價值客戶的流失,如何有效挽留和維系中高端價值客戶,已經(jīng)成為移動通信行業(yè)亟待解決的問題�；谶@樣的研究背景,本文以客戶關(guān)系管理理論（CRM）為切入點,以國內(nèi)外通信行業(yè)的現(xiàn)狀及客戶流失情況為參照,采用理論與實證相結(jié)合的方式,進行了以下主要研究工作:首先解決移動通信行業(yè)中高端客戶劃分問題。采用數(shù)據(jù)挖掘中的決策樹等分析技術(shù)、對移動用戶賬單數(shù)據(jù)探索和分析歸納出中高端用戶普遍特征,確立中高端客戶分析范圍。其次建立中高端客戶流失預(yù)測模型。提出了基于核心交往圈通話行為的分析方法,通過內(nèi)江地市用戶數(shù)據(jù)進行訓練集分析,建立中高端客戶核心交往圈通話特征庫分析指標、并確立指標異動判定臨界值。再次基于預(yù)警模型綜合公司營銷、服務(wù)資源,確立全面中高端保有思路及營銷服務(wù)各環(huán)節(jié)的中高端保有策略,實現(xiàn)中高端客戶流失預(yù)警、客戶保有、客戶挽留一套完整的流失預(yù)警管理流程。最后,本文將建立的中高端客戶核心通話客戶流失預(yù)警模型及中高端客戶保有策略,運用到地市移動公司的中高端業(yè)務(wù)運營管理中、取得了理想的預(yù)警效果。 

【文章來源】：電子科技大學四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：55 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

005-2009年移動電話用戶所占比重

圖 2-1 典型決策樹 buys computerID3 算法（Iterative Dichotomiser）是最早的決策樹算法，起源于 Hunt 等設(shè)計的概念學習系統(tǒng)（Concept Learning System，CLS），并于20世紀80年代初由Quinla提出并改進。ID3 算法很多優(yōu)點，如分類和測試速度快等，特別適用于大型數(shù)據(jù)庫與當時 IT 技術(shù)的結(jié)合起來，得到很好的推廣和運用。但 ID3 算法也存在一些不足和問題，如決策樹的知識表示沒有規(guī)則好，很難理解一棵大分類樹。因此 ID3 算法逐步演變和改進，在原基礎(chǔ)上 Quinlan 又提出的 C4.5（ID3 的后續(xù)版本），C4.實現(xiàn)了將決策樹轉(zhuǎn)變?yōu)榈葍r規(guī)則的功能，解決了連續(xù)取值等一系列問題，后來Quinlan 又開發(fā)了 C5.0 算法，當然還存在一些其他有名的決策樹方法，如 CART、CHAID。ID3，C4.5，C5.0 和 CART 都運用了貪心方法，都采用自頂向下遞歸的分治方式來構(gòu)造決策樹，當然這也是大多數(shù)決策樹歸納算法所沿用的方法，訓練元組集訓練和它們的相關(guān)聯(lián)的類標號，由此構(gòu)造決策樹，在樹的構(gòu)建過程中，訓練集遞歸地逐步被劃分成較小的字集。選擇屬性和剪枝機制是各決策樹算法的主要差別，通過對決策樹相關(guān)文獻閱

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network，ANN）簡稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這是心理學家和神經(jīng)學家開創(chuàng)的，目的在于研究開發(fā)和測試神經(jīng)的計算模擬，大量神經(jīng)元通過極其豐富和完善的聯(lián)接而構(gòu)成的自適應(yīng)非線性動態(tài)系統(tǒng)就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這是系統(tǒng)觀點角度出發(fā)的一種看法。神經(jīng)元（神經(jīng)細胞）是神經(jīng)系統(tǒng)的基本構(gòu)造，神經(jīng)元（神經(jīng)細胞）是處理人體各部分之間相互信息傳遞的基本單元，后向傳播是目前最為流行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，由 Rumelhart 等在 1986 年提出。后向傳播算法通過多層前饋（multi-layer feedforward）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行學習。多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 一個輸入層、一個或多個隱藏層、一個輸出層組成多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它迭代地學習用于元組類標號預(yù)測的一組權(quán)重，如圖 2-2 所示。

【參考文獻】：
期刊論文
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