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1、文章主要研究了基于數(shù)據(jù)挖掘算法在電信行業(yè)中的客戶流失問(wèn)題。如何更準(zhǔn)確的利用海量數(shù)據(jù)通過(guò)挖掘算法建立客戶流失預(yù)測(cè)模型是該課題的關(guān)鍵。即根據(jù)流失客戶和非流失的客戶性質(zhì)和消費(fèi)行為,通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在海量的歷史數(shù)據(jù)中實(shí)施挖掘分析,搭建客戶流失預(yù)測(cè)模型,分析出哪些用戶的流失概率最大,并根據(jù)流失客戶的消費(fèi)行為及客戶流失的其他相關(guān)因素,給市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)提供決策支持。
文章采用理論研究和實(shí)證研究相結(jié)合的方法,以某移動(dòng)分公司的客戶數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),構(gòu)建
2、了基于決策樹(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的D-N混合模型。詳細(xì)闡述了包括屬性、數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備、模型的構(gòu)建以及模型的評(píng)價(jià)和應(yīng)用的整個(gè)過(guò)程。文章采用數(shù)值化指標(biāo)和圖形化指標(biāo)對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估,使評(píng)估更加客觀,研究結(jié)果表明混合模型在預(yù)測(cè)精度和命中率方面都有所改善,從整體性能來(lái)看也要優(yōu)于該公司現(xiàn)有的客戶流失分析方法。文章利用D-N混合模型的結(jié)果,在分析該移動(dòng)分公司在網(wǎng)用戶未來(lái)一個(gè)月的流失概率的基礎(chǔ)上,探討了流失概率高的客戶月消費(fèi)額、在網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)、性別、通話次數(shù)等屬性,總結(jié)了客
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