文档介绍：数据挖掘在电信客户流失预测中的应用关键词:数据挖掘、时间窗口、属性转换、属性选择、流失预测模型摘要随着中国加入驶氖谐』肪骋G蠊诘墓诘缧旁擞F笠翟诰营管理上向国外先进的电信运营企业看齐,以迎接电信运营业的国际化竞争。电信企业的经营模式和服务体系正以客户的价值取向和消费心理为导向,真正体现“创造需求”、“引导消费”的现代客户服务意识与理念。同时随着电信市场日趋饱和,成功挽留一个即将离网的客户比重新发展一个客户节约大量成本。如何预测:┛突г诓幌Α⒌慕ɡ纯赡芑岽幽玖魇В佣畲蟪潭鹊慕档涂突У牧魇率呢S玫姆椒ㄖ痪褪抢檬萃诰蚣际酢数据挖掘技术是目前数据仓库领域最强大的数据分析手段。它的分析方法是利用已知的数据通过建立数学模型的方法找出隐含的业务规则,在很多的行业己经具有成功的应用。在电信行业的应用领域主要有客户关系管理,客户欺诈分析,客户流失分析,客户消费模式分析,市场推广分析等。本文的目的就是研究数据挖掘的实现技术,并将此技术运用于电信行业客户流失预测系统中。本文首先介绍了数据挖掘的基础理论,其次介绍如何通过数据挖掘算法归纳分类,然后研究运用数据挖掘技术实现电信行业客户流失预警,用流失模型预测客户流失率。本文研究的主要成果有:针对电信客户流失预测的特点建立了流失预测的系统解决方案,将预测过程划分为了鼋锥危谑粜宰;缓褪粜匝≡裾饬礁隽魇预测最为重要的关键阶段,提出了一个全新的完整解决方法,并建立了一个指标体系来衡量不同模型的预测效果,最后,详细阐述了如何利用流失预测结果来提高客户挽留工作的效果。本文介绍的预测模型是通过逐步完善的数据挖掘建模过程建立的,有较高的准确性,为客户挽留活动预留了足够的时间,并提供了大量有价值的信息来帮助市场营销人员制定可行的客户挽留方案,具有广泛的行业应用前景。
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,中国电信事业有了突飞猛进的发展。目前,我国电信运营已经进入“全面竞争时代”В诠谝痪俅蚱埔贫兰衣⒍暇謏在外部环境上,随着中国加入飧稣铰哉呤凳┙蹋泄缧攀谐〗ń徊较蚴界开放,因此电信企业将面临更严峻的市场压力。随着市场竞争越来越激烈,各大运营商都面临着客户状态不稳定,客户生命周期缩短等问题。在通信普及率已经很高的情况下,在继续努力发展新客户的同时,如何维持现有客户群,避免客户流失,成为通信企业越来越关注的焦点。客户流失是移动经营面临的一个基本问题,也是影响经营状况的重要因素。客户流失一方面会造·成收入的下降,市场占有率下降,营销成本增加、收入降低的问题;另一方面,恶意流失会造成客户恶意欠费,带来不必要的经济损失。移动市场竞争日趋激烈,中国移动、中国联通之间对市场的争夺战愈演愈烈,小灵通的异军突起更加剧了市场争夺的残酷性,三家之间的争夺加剧了客户的流失。面对激烈的市场竞争,各大运营商正在寻找一种最有效的方法,通过维护与客户的关系,创造客户价值来保留和竞争优质客户。客户流失预测,就是使用数据挖掘的方法,整合客户历史海量数据,通过对客户基本状态属性与历史行为属性等数据进行深入分析,提炼出已流失客户在流失前具有的特征,建立流失模型,预测出将在近期流失的客户。客户流失预测给电信企业的经营决策提供了大量信息。客户流失预测是一个系统的工程,需要对企业的市场情况进行深入分析,如竞争对手分析、客户群细分,客户心理研究,并对企业的历史经营数据进行深入的数据挖掘。客户流失预测提供给企业的并不仅仅是一个流失预测名单,还会给企业带来大量有价值的市场信息、。客户流失预测能显著提高企业的赢利能力。通过客户流失预测,通信企业开展有针对性的市场营销活动,可以提高大客户挽留的成功率,降低客户流失率,降低挽留服务的成本,做到有的放矢,减少由于客户流失带来的收入损失。客户流失预测能显著的提高企业的市场竞争力。通过客户流失预测,企业能北京邮电大学数据挖掘在电信客户流失预测中的应用第彻
.萃诰蛟诘缧趴突Я魇гげ庵械挠τ孟肿各种业务支撑系统中,其数据量是非常惊人的。此外,电信业务众多,多改进的算法。但是我们知道,数据挖据是一个与行业实际情况紧密相连的应用,开展有真独行的市场营销活动,能极大地提高客户满意度,从而提高企业的市场竞争力。电信行业有着自己的特殊性,主要有以下悖全程全网作业,产品与销售一体化电信行业是一个全程全网的作业,需要一个完善的网络支撑。电信企业的产品就是企业提供的电信服务。这些服务提供给客户的同时也就销售了出去,具有不可逆转性。数据量大、数据结构复杂电信企业的用户数量巨大。信息产业部年卤ū硐允尽浚ü固定电话用户达到万户,移动电话用户达到万户。每一个客户每天都会发生各种业务行为,所有这些数据都保存在电信企业的市场营销活动频繁,导致数了客户数据结构复杂。电信行业的这些特点对数据挖据的应用提出了远高于