文档介绍：、
研究与开发
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基于回归的模具行业订单流失分析半
胡常伟’,危虎
.巨轮股份有限公司, 广东揭阳;.广东工业大学广东省计算机集成制造重点实验室, 广东广州
摘要:模具行业客户数量相对较少但订单较多,针对用客户人口学数据进行客户流失分析的不足,基于订单信息建立模具业的
订单流失预测模型。针对模具业订单样本分布极不平衡及其产生的不同错分代价的问题,提出一种基于回归的多元分
类器方法,将此方法应用于某大型模具企业的订单流失分析,并与传统的回归预测算法进行比较,实验结果表明该方
法能有效解决模具行业的订单流失分析问题。
关键词:模具行业;订单流失;回归;多元分类器
中图分类号: 文献标识码: 文章编号:———
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前言大型数据库中抽取以前未知的、有效的和可控的
模具行业产品更新频繁,随着技术的进步客模式或知识的过程嘲。分类作为数据挖掘中的一种
户对产品要求也在不断提高,多元化的市场需求重要技术,已被广泛用于金融、电信等行业的客
使得模具企业对客户的争夺也越来越激烈。对模户流失预测,且都取得了较好的预测效果。这类
具企业而言,开发一个新客户的成本往往比保留研究主要采用决策树、回归、神经网络、
一个老客户的成本要大得多,因此减少客户流失支持向量机等方法建立客户流失模型。然而采用
对模具企业至关重要。另一方面,模具产品大多这些方法建立模具行业客户流失模型则会存在一
是定制的,模具企业在实际生产过程中积累了大些不足。首先,不同于常见的金融、电信等行
量的订单信息主要包括客户的合同信息和生产业,模具企业客户数量往往比较少,但一个客户
过程中的业务数据,它们实时地反映了市场需求往往会带来多个订单;且模具客户流失往往不会
的变动和企业的运营隋况。基于这些数据从企业是一次性彻底终止往来,通常是逐渐减少订单,
内部挖掘出导致客户流失的因素对模具企业赢得降低订单交易的频率和金额,此时,同一个客户
市场具有十分重要的意义。不同订单流失的可能性往往大不相同,因而导致
数据挖掘是为了建立商务决策支持系统,从对客户流失状态的划分很难准确。其次,模具企
国家科技支撑计划项目编号:
收稿日期:。一。一。。【:::圈
胡常伟等:基才回归的模具行业订单流失分析研究与
业对客户的人口学信息收集得
模型分类输出决策支持
较少,而且很多都不精准如
数据输入
客户的区域分布、客户的信誉
合同信息预测模回型归未流订失单的流失特订点单的
等级等,因此,基于客户信息
来进行数据挖掘很难找出对模
具业客户流失有着显著影响的业务数据多预元测分模类型器的流订失单属流性失对的订影单响
因素。最后,客户流失预测是程度
二分类问题,上述方法在追求
较高预测精度的同时往往忽略图订单流失分析架构
两类样本数据分布不平衡的差
异,而普适分类方法对这种不平衡数据集进行预型、配件类型、返修类型等,并根据实际情况可
测时会产生较大的错分代价。进一步细分为若干小类。各个行业对客户流失的
考虑客户人口学数据建立模具业客户流失预定义都有所不同,结