發(fā)布時間：2017-09-13 19:33

  本文關(guān)鍵詞：基于數(shù)據(jù)挖掘的上海電信分公司客戶流失問題實(shí)證研究

  更多相關(guān)文章： 數(shù)據(jù)挖掘 聚類算法 集成算法 電信數(shù)據(jù) R語言

【摘要】：客戶流失問題一直是電信公司最重視的問題之一,客戶的流失會對企業(yè)造成極大的損失。數(shù)據(jù)挖掘在電信行業(yè)運(yùn)用越來越廣泛,挖掘的方法逐漸豐富,挖掘的深度也正在逐步加深。為減少客戶流失,基于數(shù)據(jù)挖掘知識的精準(zhǔn)營銷備受電信企業(yè)的重視。數(shù)據(jù)量的大爆發(fā)使得數(shù)據(jù)挖掘成為企業(yè)競逐市場的重要手段,本文正式基于此背景下研究電信行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘的方法。本文著重研究基于R語言實(shí)現(xiàn)電信數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)、高維不平衡數(shù)據(jù)的分類算法、流失客戶聚類技術(shù)并分析流失原因。電信行業(yè)數(shù)據(jù)的高維度性和不平衡性是造成模型不穩(wěn)定,準(zhǔn)確率不高的一個重要原因,一直困擾著挖掘工作者。本文重點(diǎn)研究了處理高維不平衡電信數(shù)據(jù)和建立客戶流失分類模型中的Bagging和Ada Boost以及隨機(jī)森林算法。實(shí)證結(jié)果表明,Ada Boost分類模型較Bagging分類模型的覆蓋率提高6%。優(yōu)化后的隨機(jī)森林模型誤判率由原來的86.96%降低到39.64%,此時模型處于最優(yōu)狀態(tài)。本文研究了流失客戶的指標(biāo)特征,對比分析了流失客戶在通信指標(biāo)上與非流失客戶的區(qū)別,分析了總通話次數(shù)、總計(jì)費(fèi)時長、上網(wǎng)總流量等通信指標(biāo)對流失用戶起到關(guān)鍵性作用,最后從用戶使用的套餐系列角度具體分析了流失原因,為后續(xù)模型研究和公司決策提供了依據(jù)和方向。
【關(guān)鍵詞】：數(shù)據(jù)挖掘 聚類算法 集成算法 電信數(shù)據(jù) R語言
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：F274;F626
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-7
• 1 緒論7-10
• 1.1 論文研究背景7
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀7-8
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀7-8
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀8
• 1.3 本文研究目的與內(nèi)容結(jié)構(gòu)8-10
• 1.3.1 研究目的8-9
• 1.3.2 研究內(nèi)容結(jié)構(gòu)9-10
• 2 數(shù)據(jù)的預(yù)處理技術(shù)10-21
• 2.1 數(shù)據(jù)清洗10-11
• 2.1.1 NA處理10-11
• 2.1.2 噪聲去除11
• 2.1.3 數(shù)據(jù)一致性檢測11
• 2.2 數(shù)據(jù)集成11-12
• 2.3 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換12
• 2.4 數(shù)據(jù)歸約12
• 2.5 數(shù)據(jù)理解12
• 2.6 數(shù)據(jù)預(yù)處理實(shí)例分析12-21
• 2.6.1 缺失數(shù)據(jù)的檢查14-16
• 2.6.2 相關(guān)性分析16-17
• 2.6.3 主成分分析（PCA）17-19
• 2.6.4 探索性分析19-21
• 3 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與工具21-29
• 3.1 聚類方法21-25
• 3.1.1 K-Means（K-均值聚類法）21
• 3.1.2 DBSCAN（基于密度聚類）21-22
• 3.1.3 K-Medoids（K-中心點(diǎn)聚類）22
• 3.1.4 EM（期望最大化聚類）22
• 3.1.5 兩步聚類原理22-23
• 3.1.6 聚類實(shí)例分析23-25
• 3.2 分類方法25
• 3.3 關(guān)聯(lián)規(guī)則25
• 3.4 時間序列25-26
• 3.5 數(shù)據(jù)挖掘的一般過程26
• 3.6 R語言-數(shù)據(jù)挖掘工具26-29
• 4 客戶流失分類模型研究29-46
• 4.1 基于數(shù)據(jù)樣本的集成學(xué)習(xí)29-30
• 4.2 基于特征的集成學(xué)習(xí)30-31
• 4.3 高維不平衡數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)研究31-46
• 4.3.1 Bagging算法實(shí)現(xiàn)32-35
• 4.3.2 基于特征選擇的Adaboost算法實(shí)現(xiàn)35-37
• 4.3.3 隨機(jī)森林的算法實(shí)現(xiàn)37-46
• 5 用戶流失分析與研究46-58
• 5.1 套餐系列（等級）分析46-48
• 5.2 通信指標(biāo)特征研究48-50
• 5.3 指標(biāo)間相關(guān)性分析50-51
• 5.4 流失指標(biāo)的因子分析51-54
• 5.5 流失用戶聚類研究54-56
• 5.6 流失原因分析56-58
• 6 結(jié)論與展望58-60
• 6.1 本文總結(jié)58-59
• 6.2 展望59-60
• 致謝60-61
• 參考文獻(xiàn)61-62

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：845494