【摘要】：過去的十年里,國際國內通信市場發(fā)生巨大改變,4G網(wǎng)絡的普及加快了市場的重新洗牌。當前國內通信市場趨于飽和,對任何一家運營商,想要新增客戶數(shù)量,已越來越困難,成本也越來越高。如何保有存量客戶顯得越來越重要。隨著市場的更加開放,以及人們對攜號轉網(wǎng)的要求日益強烈,用戶流失問題在如今越來越被運營商所重視。每月的用戶流失哪怕2%,公司也會遭受巨大的利潤損失�？蛻袅魇沁\營商面臨的一個非常大的問題,實施一個有效的客戶保留計劃顯得勢在必行。本研究就是創(chuàng)建一個模型,用于發(fā)現(xiàn)用戶流失,并確定導致該客戶流失的最重要因素。本研究的目的是開發(fā)一個系統(tǒng)模型來預測客戶流失,預測出哪些客戶將會流失是公司實施保留計劃的第一步。我們可以利用該系統(tǒng)生成的客戶名單,針對這些名單實施個性化的保留計劃。本文總結前人研究,以實際數(shù)據(jù)為基礎,利用數(shù)據(jù)挖掘技術,如決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡等,建立客戶流失預測模型,用來有效挖掘出流失客戶,并進行挽留。數(shù)據(jù)挖掘包含大量技術,用于分析客戶流失的可能性。改變用于建模的分類器,再進行大量的模擬,就可以從中找出最好的方案。本研究在進行數(shù)據(jù)挖掘時,采用數(shù)據(jù)挖掘標準流程CRISP-DM。
[Abstract]:In the past decade, the international and domestic communications market has undergone tremendous changes. The popularity of 4G networks has accelerated the reshuffle of the market. At present, the domestic communication market tends to be saturated, and it is becoming more and more difficult and costly for any operator to increase the number of customers. How to maintain a stock of customers is becoming increasingly important. With the opening of the market and the increasingly strong demand for mobile networks, the problem of user loss has been paid more and more attention by operators. Even if you lose 2 users a month, the company will suffer a huge loss of profits. Customer churn is a very big problem faced by operators. It is imperative to implement an effective customer retention plan. The purpose of this study is to create a model to detect user churn and determine the most important factors leading to customer churn. The purpose of this study is to develop a systematic model to predict customer churn, and to predict which customers will be lost is the first step to implement retention plan. We can use the list of customers generated by the system to implement personalized retention plans for these lists. This paper summarizes the previous research, based on the actual data, using data mining technology, such as decision tree, neural network, to establish a customer churn prediction model, to effectively mining lost customers, and to retain. Data mining includes a large number of techniques used to analyze the possibility of customer churn. The best scheme can be found by changing the classifier used for modeling and doing a lot of simulation. In this study, the standard process of data mining, CRISP-DM, is adopted in the process of data mining.
【學位授予單位】：湖南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：F626;TP311.13

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