【摘要】： 針對(duì)當(dāng)前電信行業(yè)嚴(yán)重的客戶流失問題,文章在以前研究的基礎(chǔ)上,以構(gòu)建穩(wěn)定性好、精確度高的客戶流失預(yù)測(cè)模型為目標(biāo),基于C5.0、Neural Net、Logistic和SVM四種基本算法,從以下四個(gè)方面做了深入研究,并得到一套適合于省級(jí)電信運(yùn)營(yíng)企業(yè)的客戶流失預(yù)測(cè)解決方案。 采用編碼方法生成衍生變量提升客戶流失預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)效果。在以前的研究中,流失預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)變量集一般都直接來自于客戶數(shù)據(jù)庫字段或經(jīng)過簡(jiǎn)單計(jì)算得到,這些變量不能跟蹤客戶消費(fèi)行為變化對(duì)客戶流失傾向的影響。鑒于此,本文采用編碼的方法跟蹤客戶消費(fèi)行為的變化,并生成衍生變量作為預(yù)測(cè)變量集的部分變量,通過與不含這些衍生變量的變量集數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比研究,結(jié)果表明:含有這些衍生變量的變量集的預(yù)測(cè)效果更好。 提出基于不同細(xì)分標(biāo)準(zhǔn)的客戶流失預(yù)測(cè)混合模型構(gòu)建方法。由于省級(jí)電信運(yùn)營(yíng)企業(yè)客戶數(shù)達(dá)到千萬級(jí),各個(gè)地區(qū)的營(yíng)銷策略有很大差異,并且客戶的品牌、消費(fèi)額、網(wǎng)齡等都有很大的不同。由于同類客戶往往具有相同的消費(fèi)傾向,有必要選取不同的細(xì)分變量將客戶分成不同的客戶子集,從而構(gòu)建客戶流失預(yù)測(cè)混合模型。通過實(shí)證結(jié)果表明,以地區(qū)為客戶細(xì)分變量的混合模型預(yù)測(cè)效果最佳,以賬單為客戶細(xì)分變量的混合模型預(yù)測(cè)效果其次,以網(wǎng)齡和品牌為客戶細(xì)分變量的混合模型預(yù)測(cè)效果較差的結(jié)論。 提出能夠提高客戶流失預(yù)測(cè)效果的最優(yōu)模型投票(VBBA)方法。對(duì)于電信客戶流失預(yù)測(cè)問題,由于流失客戶相對(duì)于非流失客戶來說比例很小,這種比例的失衡通常會(huì)污染模型,導(dǎo)致模型預(yù)測(cè)效果大幅下降。本文提出采用最優(yōu)模型投票方法來解決此問題,通過實(shí)證研究結(jié)果表明:最優(yōu)模型投票方法優(yōu)于任何單一模型的預(yù)測(cè)效果,是一種穩(wěn)定可靠的提升客戶流失預(yù)測(cè)效果的方法。 通過對(duì)準(zhǔn)確率、命中率、收益圖、提升圖和ROC曲線等多種分類評(píng)估方法的比較分析和實(shí)證研究,結(jié)果表明:ROC曲線用于多個(gè)電信客戶流失預(yù)測(cè)模型的比較評(píng)估時(shí),具有圖形直觀、綜合性強(qiáng)和評(píng)估結(jié)果唯一的優(yōu)點(diǎn)。因此,建議采用ROC曲線進(jìn)行電信客戶流失預(yù)測(cè)模型的評(píng)估。
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2009
【分類號(hào)】：F274;F626;F224
【圖文】：

.2.2 客戶流失預(yù)測(cè)模型客戶流失預(yù)測(cè)模型是基于客戶數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)，如客戶的基本資料、消費(fèi)行費(fèi)行為等數(shù)據(jù)，采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)而構(gòu)建的預(yù)測(cè)客戶在預(yù)定時(shí)間內(nèi)停止使用產(chǎn)品或服務(wù)的可能性模型�？蛻袅魇ьA(yù)測(cè)模型一般分為兩種：預(yù)測(cè)初始客戶流失人數(shù)和預(yù)測(cè)流失目標(biāo)[2]。初始客戶流失人數(shù)預(yù)測(cè)模型這種預(yù)測(cè)模型可以預(yù)測(cè)在預(yù)定時(shí)間范圍內(nèi)流失的客戶總數(shù)，但不會(huì)確定要的個(gè)人是誰。這種模型簡(jiǎn)單而準(zhǔn)確，其提供的信息能夠?yàn)椴煌块T的能力計(jì)算管理提供援助。生成初始客戶流失人數(shù)預(yù)測(cè)模型一般分為以下3個(gè)步驟：(1)戶流失活動(dòng)（流失率）的歷史記錄進(jìn)行繪圖；(2) 對(duì)特別指示的起因進(jìn)行調(diào)查) 根據(jù)發(fā)現(xiàn)的起因預(yù)測(cè)將來的客戶群。初始客戶流失人數(shù)預(yù)測(cè)結(jié)果示例見圖 示。單位

圖 2-11 邏輯函數(shù)圖形邏輯回歸方法的優(yōu)缺點(diǎn)優(yōu)點(diǎn)：模型通常較為準(zhǔn)確；它們可處理符號(hào)和數(shù)字類型的輸入字段；它們可以給出所有目標(biāo)類別的預(yù)測(cè)概率，從而能夠輕松識(shí)別出第二最佳推測(cè)值。缺點(diǎn)：處理高維數(shù)據(jù)的效果不理想。2.3.3 數(shù)據(jù)挖掘過程模型數(shù)據(jù)挖掘需要從大量數(shù)據(jù)中抽取有價(jià)值的信息或知識(shí)以提供決策依據(jù)。成功的應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)以達(dá)到最終目標(biāo)需要分析人員對(duì)業(yè)務(wù)流程、數(shù)據(jù)集、以及分析方法都非常了解。同時(shí)數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)反復(fù)進(jìn)行的過程，應(yīng)用工程化的方法實(shí)現(xiàn)分析任務(wù)至關(guān)重要。與其他軟件開發(fā)過程類似，人們也提出了一些數(shù)據(jù)挖掘過程的模型或標(biāo)準(zhǔn)。SPSS 提出了 5A（Assess、Access、Analyze、Act、Automate）；SAS 提出了 SEMMA（Sample、Explore、Modify、Model、Assess）；數(shù)據(jù)挖掘特別興趣小組(SIP)提出了 CRISP-DM[17]（Cross-Industry Standard

圖 3-1 ROC 曲線范例 收益圖模型預(yù)測(cè)值及預(yù)測(cè)的置信度對(duì)所有記錄排序，將記錄分割為大數(shù)）并按由高到低順序?yàn)槊總�(gè)分位數(shù)繪制業(yè)務(wù)標(biāo)準(zhǔn)值。通過將定義為匹配，處理結(jié)果。對(duì)于流失預(yù)測(cè)問題來說，匹配即是流為流失。圖即相對(duì)于全部匹配，發(fā)生于每個(gè)分位數(shù)中的匹配百分比。其數(shù)中的匹配數(shù)量 /全部匹配數(shù)量)×100%。收益圖范例如圖 3-

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本文編號(hào)：2744607