發(fā)布時間：2021-10-14 16:49

　　隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的深入發(fā)展,人們的上網(wǎng)方式逐漸由PC端轉(zhuǎn)移到了移動端,手機(jī)成為人們生活中的必備產(chǎn)品,成為人類新的器官。同時手機(jī)應(yīng)用市場變的日益火爆,各類APP之間為了爭奪用戶流量展開了激烈的競爭。激烈的競爭一方面促進(jìn)了各類手機(jī)應(yīng)用的開發(fā),豐富了用戶的選擇,同時也提高了用戶流失的概率。用戶對于互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)而言,是最重要的資源,有了用戶企業(yè)就有了流量,有了生命力,防止用戶流失是企業(yè)必須要考慮的一個問題。企業(yè)為了確保在激烈的市場競爭中不被淘汰,不僅要不斷的對產(chǎn)品進(jìn)行迭代保持對用戶的吸引力,讓自身產(chǎn)品保持競爭力,同時也要深入了解用戶的偏好,發(fā)現(xiàn)用戶行為與流失之間的隱藏聯(lián)系。新用戶拉新成本較高,流失特征不明顯,流失率也不低,如果能對用戶是否流失做出準(zhǔn)確預(yù)測,對不同流失概率的用戶有針對性的設(shè)計(jì)挽留策略,保持用戶留存,對于企業(yè)來說有著重大的意義。數(shù)據(jù)挖掘中的模型預(yù)測可以很好的滿足需求。本文基于數(shù)據(jù)挖掘?qū)δ吧松缃活I(lǐng)域的用戶流失預(yù)測模型進(jìn)行研究,介紹了用戶流失的研究背景和現(xiàn)狀,使用探索性數(shù)據(jù)分析方法探索用戶不同屬性及不同行為與用戶流失之間的關(guān)系,對比了決策樹模型、隨機(jī)森林模型、邏輯斯蒂回歸模型與XGBoo... 

【文章來源】：首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)北京市

【文章頁數(shù)】：59 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖2-1分類器模型工作示例

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于SMOTE和GBDT的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測方法研究[J]. 封化民,李明偉,侯曉蓮,徐治理.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2017(12)
[2]基于移動社交用戶的流失預(yù)警研究[J]. 杜鎮(zhèn)澤.  電腦迷. 2016(07)
[3]在線游戲用戶的流失預(yù)測:基于不平衡數(shù)據(jù)的采樣方法比較和分析[J]. 吳悅昕,趙鑫,過巖巍,閆宏飛.  中文信息學(xué)報. 2016(04)
[4]基于分步特征提取和組合分類器的電信客戶流失預(yù)測模型[J]. 徐子偉,王傳啟,王鵬,黃海.  微型機(jī)與應(yīng)用. 2016(13)
[5]一種基于C5.0決策樹算法的票房預(yù)測研究[J]. 吳發(fā)翔,錢佳威,劉江帆.  科技廣場. 2016(04)
[6]C5.0決策樹算法在移動閱讀用戶流失中的應(yīng)用[J]. 馮秀榮,冷靜,劉海.  北京信息科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2016(01)
[7]一種基于C5.0決策樹的客戶流失預(yù)測模型研究[J]. 張宇,張之明.  統(tǒng)計(jì)與信息論壇. 2015(01)
[8]基于決策樹的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電信用戶流失預(yù)測的應(yīng)用與研究[J]. 張獻(xiàn)華,田亮,葉幸春.  中國新通信. 2007(14)
[9]發(fā)展和留住核心用戶——電信業(yè)用戶流失分析[J]. 蔣晨.  郵電企業(yè)管理. 2001(13)

碩士論文
[1]基于數(shù)據(jù)挖掘的網(wǎng)購用戶流失預(yù)測研究[D]. 郭成蹊.吉林大學(xué) 2016
[2]基于數(shù)據(jù)挖掘的電信LTE用戶上網(wǎng)數(shù)據(jù)的用戶流失算法研究[D]. 代曉菊.西南交通大學(xué) 2016
[3]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法構(gòu)建電信用戶流失預(yù)測模型的研究[D]. 孫碧穎.蘭州大學(xué) 2016
[4]基于決策樹的移動通信用戶流失預(yù)警模型研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 楊孝成.中國海洋大學(xué) 2014
[5]基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的客戶流失分析[D]. 茍茹辛.重慶大學(xué) 2004
[6]利用數(shù)據(jù)挖掘?qū)崿F(xiàn)電信業(yè)的客戶流失預(yù)測分析[D]. 王平.西南交通大學(xué) 2003



本文編號：3436495