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电信客户流失预测研究飞,《白摘要的调配了电信业的行业资源,促使其有了跨越式的增长,企业规模迅速扩大。在发展新客户上。数据挖掘技术在客户关系管理中的运用,为上述问题提供了施,减少客户流失率,保持企业的利润源。据在保持原有信息的基础上更为简洁,更有利于分类学衡数据集随着中国企业的全球化,特别是加入螅靡惶寤途赫频囊入,以及国际市场的开拓,中国电信运营业日益成熟,其经过几轮改革重组后,经营和管理方式更为市场化,已形成了相对稳定的竞争格局,使市场有效合理与此同时,电信业发展的瓶颈也日趋明显。统计资料表明,近两年来电信企业客户的数量不断增加,但其业务收入却明显下降。出现这种增量不增收的丰收悖论,主要是服务产品的质量低,服务收费不合理以及相比其它行业而言,电信业客户的转换成本很低,导致客户流失过于频繁,迫使业务收入过多的耗费一个有效的解决方法,它已成为现代客户关系管理的一个重要工具。客户流失分析正是这一工具的实际应用,通过对海量历史数据的建模分析,识别出流失客户及其消费行为特征,进而预测出即将离网的客户,以便采取有力的挽留措本文基于客户流失问题的深入研究,将流失客户与非流失客户看成一个二元结构模式识别的分类问题。客户流失数据是一类特殊的分类数据,它具有庞大的数据量并且具有数据维度高、连续属性值多以及数据分布不均衡的特点。因此,如何做到有效的数据预处理,对其进行精确的分类学习,其关键是要提高少数类魇Э突的识别率,少数类是相对多数类而言的一类特殊的子样本,其错分的代价非常高。文章充分考虑到这点,在数据预处理阶段,根据预处理步骤进行数据预处理并利用粗糙集的方法对抽取的数据进行约简,使得数岢龅牟捎貌煌头R蜃邮闹С窒蛄炕惴ɑ∩希治鱿执娴几种惩罚因子确定法的优缺点,提出了利用样本自身信息熵值来确定不同的惩罚因子的P停⒃诎不漳骋贫ㄐ殴镜牡缧趴突Я魇菡庖环瞧衡数据集中进行了验证。结果表明本文的P痛硭悸泛头椒ń掀渌法更加倾向于提高少数类的识别精度提高,具有很强的实际应用意义。关键词支持向量机信息熵客户流失分类预测
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致谢时光飞逝,岁月如梭,转眼间我已在合肥工业大学度过了两年半的时光,即将步入社会,回首在校园度过的日子,让我终生难忘,我无法忘记那些在我成长过程中给予我无私帮助的人。我的导师,我的同学用他们的智慧和人格教会我了很多,让我终生受用不尽。在这里,值此论文完成之际,我首先要向我的导师马溪骏研究员致以最诚挚的感谢行宦砝鲜υ谖宜妒垦芯可捌诩涠晕业墓鼗澈椭С帧K闹导我的每一项工作,帮我确立了研究方向和目标,并为我提供了良好的学习和实验环境。马老师严谨的治学态度、开阔的学术视野和精益求精的工作作风深深地感染了我。她的谆谆教诲让我受益终身,激励我勇于超越,力求卓越。感谢尊敬的杨善林老师。感谢杨老师在我两年多的学习和生活中给予我的指导与帮助。他敬业的精神、渊博的专业知识以及在学术领域取得的成就,是一盏明亮的航灯,指引我前进的方向。同时,我要感谢合肥工业大学管理学院能够给我提供这样一个学习和提高自己的机会。感谢计算机网络所所有的老师和师兄师弟们以及那些与我共同走过研究生学习生活中的同学朋友们,能够与你们并肩奋斗,共同学习生活是我莫大的荣耀,是你们让我在研究生生活中感受到了充实,感受到了温暖。最后,感谢一直在背后默默支持我的父母和亲人们,你们是