本文關(guān)鍵詞：基于數(shù)據(jù)挖掘的電信客戶保留和流失研究

  更多相關(guān)文章： 數(shù)據(jù)挖掘 聚類算法 決策樹 電信客戶挖掘

【摘要】：4G時(shí)代的到來,三大電信運(yùn)營商在管理4G客戶和集團(tuán)客戶的關(guān)鍵由過去的“以拓帶存”改為“以存帶拓”的轉(zhuǎn)變,發(fā)展電信運(yùn)營商工作的重中之重是存量客戶,因此存量客戶及存量客戶的價(jià)值的保有及經(jīng)營直接影響了各運(yùn)營商的業(yè)績(jī)保障。提高存量客戶的忠誠度,挖掘和提升存量客戶的價(jià)值,是提高運(yùn)營商規(guī)模發(fā)展的必要條件。電信運(yùn)營商不僅要以傳統(tǒng)的存量客戶管理和維護(hù),還要快速適應(yīng)4G時(shí)代下的存量客戶管理的需求,掌握新的存量客戶的管理方式才能更好地挖掘及提升客戶的價(jià)值.基于數(shù)據(jù)挖掘的電信客戶保留和流失的研究是對(duì)電信累積的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘預(yù)測(cè)出電信企業(yè)客戶流失原因,針對(duì)預(yù)測(cè)的原因得出各類流失原因?qū)?yīng)客戶的保留策略和方法。本文的工作是以電信行業(yè)中累積的客戶基本資料、客戶消費(fèi)資料等為依據(jù)按照CRISP-DM數(shù)據(jù)挖掘過程分成六個(gè)階段:商業(yè)理解、數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、建模、模型評(píng)估、模型發(fā)布,利用統(tǒng)計(jì)分析軟件SPSS和數(shù)據(jù)挖掘工具Clementine建立預(yù)測(cè)模型。本文介紹電信業(yè)務(wù)中數(shù)據(jù)挖掘發(fā)展背景及數(shù)據(jù)挖掘的理論知識(shí),并詳細(xì)描述了聚類算法和決策樹算法,在建模過程中,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了有效的數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換等工作,最終建立以聚類算法和決策樹算法對(duì)模型進(jìn)行了相關(guān)指標(biāo)的評(píng)估。在維系挽留工作初步分析客戶流失的原因并評(píng)定客戶價(jià)值,對(duì)不同的流失原因給出針對(duì)性的挽留策略,減少挽留成本并提高保存的成功率。
【關(guān)鍵詞】：數(shù)據(jù)挖掘 聚類算法 決策樹 電信客戶挖掘
【學(xué)位授予單位】：南昌大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：F626;TP311.13
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-6
• 第1章 引言6-9
• 1.1 研究背景6-7
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀7-8
• 1.3 研究的主要內(nèi)容及取得的成果8
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)8-9
• 第2章 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)理論9-15
• 2.1 數(shù)據(jù)挖掘概念9
• 2.2 數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)9-10
• 2.3 數(shù)據(jù)挖掘研究方向10-11
• 2.4 數(shù)據(jù)挖掘算法11-12
• 2.4.1 基于K-mean算法的聚類分析11-12
• 2.4.2 基于C5.0 決策樹算法12
• 2.5 數(shù)據(jù)挖掘過程12-15
• 第3章 客戶細(xì)分15-20
• 3.1 客戶細(xì)分的意義15-16
• 3.2 客戶分群方法16
• 3.3 客戶細(xì)分模型建立16-20
• 3.3.1 細(xì)分變量的選擇16
• 3.3.2 客戶細(xì)分的數(shù)據(jù)挖掘過程16-20
• 第4章 客戶流失監(jiān)控20-37
• 4.1 業(yè)務(wù)理解21
• 4.2 數(shù)據(jù)理解21-26
• 4.3 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、清理和預(yù)處理26-33
• 4.4 建立模型33-34
• 4.5 模型評(píng)估34-36
• 4.6 模型發(fā)布36-37
• 第5章 結(jié)論與展望37-38
• 5.1 結(jié)論37
• 5.2 進(jìn)一步工作的方向37-38
• 致謝38-39
• 參考文獻(xiàn)39-41

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