文档介绍：者:芗堆芯可硕士学位论文摘要南京邮电大学指导教师董卫奎学科、专业:管理学管理科学与工程研究方向:信息系统与网络管理王红妹目:基于移动通信行业的客户离网模型研究主题词:离网模型客户流失数据挖掘决策树神经网络回归预测聚类题英文题目:作:
摘要随着通信市场的逐渐开放化,通信企业间竞争日趋激烈,客户选择运营商的余地愈来愈大,客户流失情况的日益严重以成为运营商们关注的热点,如何留住有价值的客户已经成为企业降低成本、提高收益的关键因素之一。本文关注移动通信行业客户流失率高这一商业课题,在这样的背景下探索客户流失分析和客户挽留的方法。鉴于通信行业拥有其用户的众多特征数据和庞大的消费数据,本文充分利用这些数据,借助数据挖掘技术,对某地市联通公司的客户消费特征和静态属性特征做了细致的分析,、神经网络年毓樵げ獾乃闹挚突Ю胪げ饽P汀V荚谀芨菰谕没У消费及其他特征,预测其三个月后是否在网的状态,辅助制定价值客户即将离网的预警机制。本文的另一项工作是,细分离网客户。将离网用户分为若干类别,分析各类用户的消费等特征,针对每个类别的用户分析可能离网的原因,提出客户挽留建议。
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绪论第一章课题背景及意义我们现在已经生活在一个网络化的时代,通信、计算机和网络技术正改变着整个人类社会。如果用芯片集成度来衡量微电子技术,用硭俣壤春量计算机技术,用信道传输速率来衡量通信技术,那么摩尔定律告诉我们,它们都是以每个月翻一番的速度在增长,这一势头已经维持了十多年。在美国,广播达到万户用了年;电视用了年;派贤锏户仅用了辍H騃⒄顾俣却锏矫个月翻一番,比摩尔定律快了两倍。网络、通信的迅速发展,带来的问题是数据的膨胀,这种现象尤为显著地体现在了移动通信行业。截至年碌祝泄只没丫锏饺憔啪乓户,按照手机用户增长的规律,目前中国移动电话用户数事实上已经超过四亿户。移动用户的消费数据每天以5ノ谎杆倥蛘汀H嗣腔鄣氖菰嚼丛蕉唷数据大爆炸但知识贫乏,人们希望能从庞大的数据中发现有价值的知识,给企业创造更多的竞争力。因此,知识管理应运而生。所谓知识管理,定义为在组织中建构一个量化与质化的知识系统,让组织中的信息与知识,透过获得、创造、分享、整合、记录、存取、更新、创新等过程,不断的回馈到知识系统内,形成永不间断的累积个人与组织的知识成为组织智慧的循环,在企业组织中成为管理与应用的智慧资本,有助于企业做出正确的决策,以因应市场的变迁。一般来说,知识管理是一种漫长的经营策略,带给企业的好处为:一、创造企业新竞争价值。二、增加企业利润。三、降低企业成本。四、提高企业效率。五、建立企业新文化。知道管理的代表之一数据挖掘,被称为网络技术的下一个热点。人们希望借助数据挖掘这个新兴的工具对庞大数据进行更高层次的分析,发现这些数据隐藏的重要信息,以便更好地利用这些数据,发挥这些数据的作用。随着通信行业的迅速发展,客户选择通信产品的余地越来越大,市场竞争不断加剧,电信企业之间对客户的争夺将越来越激烈。随之而来给运营商带来南京邮电学院硕士研究生学位论文第一章绪论
国内外研究现状以及多种学科之间的相互渗透。年,亚太地区在北京召开的第三届队的难题是客户流失情况严重,而获取新客户的成本比留住现有客户群要昂贵得多。美国技术帮助调研机构的统计结果发现:发展一个新客户的成本是留住一个老客户成本的倍;雎獾墓丝涂梢源隹突У墓郝蛐形#一个忠诚的顾客可以影响个人的行为;顾客的忠诚度提高ィú坷蠊兰瓶商岣ァァ以上的种种数据都表明:为了在新的市场形势下能够培育和创造出新的差异化竞争优势,电信企业应以客户为中心,深入地了解客户,引导客户,留住客户。这就是历史数据发挥余热的时候了,也就是数据挖掘发挥功效的时刻了,做客户离网预测的分析有着极为重要的现实意义。根据流失客户和没有流失的客户性质和消费行为,进行挖掘分析,建立客户流失预测模型,使企业能够预测客户离网的可能性,并通过对客户离网原因的分析,提出相应的挽留政策,从而使客户保有在自己的网上,降低客户离网率,从而减少企业的运营成本、增加收益。从实质上说,客户流失分析研究的是,如何利用通信运营企业拥有的客户数据来预测客户流失的可能性。预测客户离网概率的常用方法之一就是数据挖掘技术。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,在很多的行业已经具有成功的应用。通信企业具备应用数据挖掘技术进行客户流失分析的基础,大量的客户历史数据、大规模并行计算机的出现和多种多样成熟的数据挖掘商业软件包都为通信企业客户流失分析提供了良好的条件。从数据库中发现知识淮适状纬鱿衷昃傩械牡谑唤旃际联合人工智能学术会议上。到目前为止,由美国人工智能协会主办的国际研讨会已经召开了危婺S稍吹淖ㄌ馓致