文档介绍：摘要随着中国电信业改革不断深入,电信市场不断拆分,客户选择电信产品和运营商的余地越来越大,电信运营商之间对客户的争夺也越来越激烈。与此同时,电信市场日趋饱和,各大电信运营商都不得不面对日益严峻的客户流失问题。为了维持市场占有率,运营商们运用了各种促销,套餐方案来吸引新客户。然而,根据调查,电信运营商吸引一位新客户所花的成本是维持一位现有客户的叮欢云笠刀裕て诘闹页峡突П榷唐诨袢〉目突Ц有利可图。因此,如何维持现有客户,早期发现潜在的流失客户,并且采取适当的营销措施遏制流失,是当前电信运营商急需解决的课题。本文结合实际项目,应用“数据挖掘”技术,并充分利用现有的电信运营数据,从多角度、多层面分析电信客户的流失问题。通过贝叶斯网络、决策树等分类模型,进行离网客户的流失预测,对流失预测模型的时效性进行定量的分析,评价数据挖掘模型的商业价值。通过客户历史消费的序列分析,有效识别业务流失客户,并且对业务流失进行了进一步的流失分析。应用聚类算法模型,通过客户的消费行为信息进行流失客户的细分,以便对于不同的流失客户群体,采取有针对性的营销策略。南京邮电学院硕士学位论文:基于数据挖掘的电信客户流失分析
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导师签名;——日期:南京邮电学院学位论文独创性声明南京邮电学院学位论文使用授权声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得南京邮电学院或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。南京邮电学院、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相~致。除在保密期内的保密论文外,允许论文被查阅和借阅,可以公布ǹ论文的全部或部分内容。论文的公布ǹ授权南京邮电学院研究生部办理。研究生签名:日期
第一章绪论课题的研究背景与研究动机模式,客观土为曩据挖掘提供了丰富的素材。电信市场开放意味着客户通信消费的选择余地越来越大,但对于电信运营留住一个老客户的花费要高丁?突Я魇Ц缧旁擞I淘斐闪司薮蟮乃国内电信市场自进一步拆分以来,市场竞争日趋激烈,运营商们为了获取面对日益严重的流失问题,在传统市场营销策略实施的同时,不少运营商开始探讨、尝试新的方法一采用“数据挖掘”技术,充分利用现有的运营数算机应用最为密集的部门之一,各类业务系统、的建设,积累、本文的工作正是基于这样一个背景下开展的。以电信行业为背晨,通过收而言,意味着电信市场竞争进一步加剧,伴随而来的是客户平均生命周期不断缩短,客户流失不断增加。电信行业中,国外统计表明¨悍⒄挂桓鲂驴突П失,而许多有价值的客户开始流失的时候,运营商们却一无所知。对企业而言,长期的忠诚客户比短期获取的客户更加有利可图。因为长期顾客较容易挽留,服务成本比新顾客低,而且能够为公司宣传、带来新的客户。蚏指出】,企业若能够将客户流失率减少ィ缶涂商嵘ヒ陨希虼嗽谄业不断投资开发新客户的同时,应当关注如何维持现有客户,减少客户流失,增加客户对企业的贡献度。更大的市场份额,各类优惠措施频频出台;同时为了吸取更多的客户,各运营商的服务申请门槛大大降低,使得客户忠诚度降低,客户流失激增,客户贡献度持续降低。这些以“获取新客户”为焦点的市场策略,往往忽略维持现有的客户,在费尽心思将新客户拉入的同时,原有的客户却流失了。据不完全统计,国内移动通信企业的年离网流失率达到%至%,一些分项的业务流失更是高达%,不少电信运营商在年首次出现负增长,客户流失成为电信运营商们最为关注的问题之一。据,通过深层次的数据分析,来分析和解决运营难题。由于电信行业是国内计了大量的事务型数据,这些数据不仅是历史记录的呈现。也蕴涵了客户的消费簟
国内外研究与应用现状公司的决策树模型、英国曲公司的咖霾呤髂集客户的基本数据、消费数据和缴费行为等数据,建立流失客户的分类预测模据挖掘案例,尤其是竞争更为激烈的移动通信市场领域,通过建立流失客户的关联性分析等。其中大多数流失模型采用决策树进行建模,┱埂型等都成功地应用于电信客户流失分析之中。次的数据挖掘大多处于理论探讨和尝试的阶段,主要表现为以下几个方面:现厝狈κ萃诰蛴τ檬凳┑木橐约跋喙氐挠O葜С牛饕1硐为质期的商业模型评估和营销实施,难以具体评估数据挖掘的商业价值。现有型,进行客户流失的因素分析以及流失预测,并且进一步评价模型的商业