基于決策樹(shù)算法的客戶流失預(yù)測(cè)系統(tǒng)的分析與研究.pdf

1、數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中提取人們感興趣的信息和知識(shí)，這些往往是隱含的、有用的、尚未發(fā)現(xiàn)的信息和知識(shí)。數(shù)據(jù)挖掘致力于數(shù)據(jù)分析和理解，揭示數(shù)據(jù)內(nèi)部蘊(yùn)藏的知識(shí)，它是未來(lái)信息技術(shù)應(yīng)用的重要目標(biāo)之一。經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域研究工作者十幾年的努力，出現(xiàn)了許多數(shù)據(jù)挖掘的新概念、新方法，特別是最近幾年，一些基本概念和方法趨于清晰，數(shù)據(jù)挖掘研究正朝著更加深入的方向發(fā)展。
　　 隨著電信改革進(jìn)一步深入，通信市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)已經(jīng)十分激烈?？蛻羰枪咀钪匾馁Y產(chǎn)，是

2、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的焦點(diǎn)，客戶保持對(duì)公司的利潤(rùn)底線有著驚人的影響，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)公司規(guī)模市場(chǎng)份額單位成本和其它許多通常認(rèn)為與競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)有關(guān)的因素的影響。特別是對(duì)電信而言，全球幾乎每一家電信公司都正在或?qū)⒁⒖蛻袅魇Ｐ停瑳](méi)有或不準(zhǔn)備建立流失模型的公司是缺乏競(jìng)爭(zhēng)力的。
　　 本文采用了決策樹(shù)C5.0算法，并以CRISP-DM(Cross-industry StandardProcess for Data Mining)建模過(guò)程為框架，逐步按照商業(yè)

3、理解，數(shù)據(jù)理解，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，建立模型，模型評(píng)估與發(fā)布的步驟，從電信企業(yè)的實(shí)際情況出發(fā)，分析探討了電信企業(yè)運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘的重要性。根據(jù)其實(shí)際需求，給出預(yù)測(cè)系統(tǒng)的基本描述。最后，針對(duì)電信業(yè)客戶流失問(wèn)題，并以實(shí)際數(shù)據(jù)為依托，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在大量的歷史數(shù)據(jù)中進(jìn)行挖掘分析。
　　 在國(guó)內(nèi)隨著對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重視，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用研究也越來(lái)越廣，其中對(duì)電信行業(yè)的客戶流失分析就是一大熱點(diǎn)?？蛻袅魇Х治鍪峭ㄟ^(guò)對(duì)以往流失客戶的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，找