基于数据挖掘技术的电信客户流失分析

admin · 发表于 2024-2-19 18:25:57

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如今电信行业厂商之间竞争激烈，客户流失已成为电信公司面临的最大危机；安永发布的《2009年安永电信行业风险报告》也指出，电信行业今年面临的最大风险是，客户正在向新进入市场的非传统电信运营商流失，因此如何利用数据挖掘对客户流失做出分析，并为电信客户维挽提供有力的科学证据是人们关注的重点。本文选取的样本为电信公司某个地市的328922条样本，其中离网样本为5001条。基于这些实际数据对电信客户流失挖掘这一整个过程做出了研究。首先在数据清洗和预处理方面，提出了运用关联规则的方法对模型输入属性进行约减处理，并同时进行一部分缺失数据的填充工作的方法；之后，针对电信行业流失数据非平衡分布的特点，在决策树ID3算法首先提出的“窗口技术”的基础上进行算法改进，提出一种基于混合策略的样本抽样分区技术：首先设定初始窗口区，将流失样本与非流失样本按照既定的比例加入此窗口区，之后运用窗口内的数据建设决策树，窗口外的数据验证此决策树的效率；反复执行此迭代过程，通过调整每次向窗口区中加入两类样本的数量和类型，来改善非平衡分布的题目，并将提出的这种新的基于混合策略的样本抽样分区方法与传统的“过抽样”和“欠抽样”方法进行了对比，通过实验结果具体的数据证明这种方法效果较好。最后，在完成数据的清洗和预处理的工作基础上，本文采用数据挖掘工具SPSS Clementine 16.0对同样的真实样本数据分别采用决策树模型和神经网络模型进行建模，并将实验结果从查全率、查准率、两类错误的代价上和选择分类属性的业务意义上进行了对比，给出了客户流失挽留的策略。整个研究对电信客户流失数据挖掘过程进行了改进，使其实用性得到了一定程度的改善。

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