本文關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘方法在客戶流失管理中的應(yīng)用

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【摘要】：隨著經(jīng)濟全球化的程度日益加深，各行業(yè)間的競爭日趨激烈，電信行業(yè)尤為如此。信息時代的數(shù)據(jù)量越來越大，企業(yè)必須從大量數(shù)據(jù)中發(fā)掘出有價值的信息，才能抓住機遇，凸顯企業(yè)的核心優(yōu)勢。企業(yè)尤其是電信企業(yè)的利潤來源于客戶，將數(shù)據(jù)挖掘思想和技術(shù)應(yīng)用到客戶關(guān)系管理中，不僅能為企業(yè)的經(jīng)營和決策擺脫經(jīng)驗主義，提供科學(xué)量化依據(jù)，也可以幫助企業(yè)更加有效的利用有限的資源，最大限度地挖掘新的利潤增長點。任何企業(yè)都面臨著客戶流失預(yù)測與管理的難題，客戶流失讓企業(yè)難以在短期內(nèi)實現(xiàn)利潤，帶來巨大的損失。目前電信企業(yè)對客戶流失的管理一般是采用的通行方法是：對客戶提供個性化的服務(wù)、根據(jù)客戶的數(shù)據(jù)來對客戶滿意度和忠誠度分析等方法，然而這些方法屬于經(jīng)驗做法，很大程度上取決于業(yè)務(wù)員的個人主觀認識，其有效性和科學(xué)性帶有很大的主觀性，并不能幫助企業(yè)根本解決客戶流失問題。 本文以A市某電信企業(yè)的客戶流失問題為例，研究和分析了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和方法在電信企業(yè)客戶流失預(yù)警中的運用。利用R軟件構(gòu)建了客戶流失預(yù)警模型，提出了電信企業(yè)客戶流失預(yù)警的新方法。論文取得了如下成果： （1）在研究、分析客戶流失基本理論、預(yù)警建�；驹碇�，提出了常用的客戶流失預(yù)警模型的算法。 （2）對本文的核心部分客戶流失預(yù)警模型進行了實現(xiàn)與評估。數(shù)據(jù)挖掘工具R軟件來構(gòu)建客戶流失預(yù)警模型：K-means聚類、Logistic回歸模型、決策樹模型、關(guān)聯(lián)規(guī)則分析模型。對它們之間進行了相互對比評估以選擇最佳模型，為企業(yè)客戶流失提供多角度、更加有效的預(yù)警。 （3）采用強有力的數(shù)據(jù)挖掘與可視化工具R軟件，，給出了本文所有工作實現(xiàn)的代碼。
【關(guān)鍵詞】：客戶流失 數(shù)據(jù)挖掘 決策樹 關(guān)聯(lián)規(guī)則 R語言 Logistic回歸
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：F626;F274;F224
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1. 緒論9-14
• 1.1 研究的背景9
• 1.2 研究的意義9-10
• 1.3 文獻綜述10-12
• 1.4 論文的組織12-14
• 2. 客戶流失理論概述14-18
• 2.1 客戶關(guān)系管理14-15
• 2.2 客戶流失15-18
• 3. 數(shù)據(jù)挖掘理論概述18-21
• 3.1 數(shù)據(jù)挖掘的定義18-19
• 3.2 數(shù)據(jù)挖掘的實施步驟及過程19-21
• 4. 客戶流失預(yù)警技術(shù)與方法21-30
• 4.1 K-means 聚類21-22
• 4.2 Logistic 回歸算法22-24
• 4.3 決策樹算法24-27
• 4.4 關(guān)聯(lián)規(guī)則算法27-30
• 5. 電信客戶流失模型的建立30-64
• 5.1 R 語言簡介30
• 5.2 數(shù)據(jù)理解與選擇30-32
• 5.3 數(shù)據(jù)的預(yù)處理32
• 5.4 探索性數(shù)據(jù)分析32-38
• 5.5 模型的建立38-39
• 5.6 基于 K-means 算法的電信客戶聚類39-40
• 5.7 基于 logistic 回歸算法的電信客戶流失模型40-48
• 5.8 基于決策樹算法的電信客戶流失模型48-52
• 5.9 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的電信客戶流失模型52-60
• 5.10 客戶流失模型的評估標準60-61
• 5.11 各算法之間的對比分析61-62
• 5.12 解釋模型與應(yīng)用模型62-64
• 6 結(jié)論64-65
• 致謝65-66
• 參考文獻66-69

【相似文獻】

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本文編號：640614