数据挖掘在电信客户流失分析中的应用研究

论文摘要

当今,随着国内电信业的改革,各运营商在企业大客户、长途业务、IP业务、移动业务等领域展开了激烈的竞争。激烈的竞争必然导致客户处于不稳定状态,各运营商都面临严重的客户流失问题。在这种形势下,如何防止客户流失、实施客户保持工作,已成为运营商关注的焦点之一。利用数据挖掘技术对客户流失进行预测,是防止电信客户流失的有效途径。数据挖掘是从大量的数据中抽取潜在的、不为人知的有用信息、模式和趋势。本课题的目的就是研究这种数据挖掘的实现技术,并将此技术运用到防止电信行业的客户流失中。本文以某电信企业的历史数据为对象,基于数据挖掘技术,建立客户流失预测模型,主要内容包括:1.介绍了数据挖掘的基础理论,包括数据挖掘的几种常用的算法,数据挖掘的过程,以及数据仓库的基本知识。2.学习研究了支持向量机算法,用于客户流失分析。3.讨论和介绍了电信数据仓库的构建并围绕电信行业客户流失问题介绍了客户流失预测模型的设计步骤。强调了模型设计过程中要注意的数据抽取、数据清洗,数据转换等问题。4.详细阐述了基于支持向量机算法对电信客户流失预测模型的建立过程。主要包含两个步骤:首先是通过从己知是否流失的客户数据进行学习训练,得出预测模型;接下来就是利用得出的模型对未知是否流失的用户进行预测。经过整个挖掘过程,取得了较好的预测效果。文中还将神经网络算法与支持向量机算法的预测效果进行了研究对比。5.介绍了针对预测流失分析结果,电信部门应采取的客户挽留措施。文中提出的基于支持向量机的电信客户流失预测方案希望能够为我国电信行业客户流失问题的解决提供一定的参考。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 我国电信行业发展现状
• 1.2 电信客户流失背景
• 1.3 我国电信客户流失现状
• 1.4 客户流失管理必要性分析
• 1.5 国内外研究现状
• 1.6 数据挖掘在电信业中的应用
• 1.7 本文的研究目的及方法
• 第二章 数据挖掘的理论背景
• 2.1 数据仓库
• 2.2 数据挖掘的定义
• 2.3 数据挖掘技术问题
• 2.4 数据挖掘常用算法
• 2.5 数据挖掘的过程
• 第三章 数据准备
• 3.1 数据仓库的构建
• 3.2 客户流失的定义和类型
• 3.3 客户流失分析的目的
• 3.4 数据准备
• 第四章 预测模型算法介绍
• 4.1 引言
• 4.2 机器学习的基本问题
• 4.3 统计学习理论
• 4.4 支持向量机
• 第五章 基于SVM 的电信企业客户流失预测
• 5.1 变量选择和设计
• 5.2 数据的表示
• 5.3 训练集与测试集
• 5.4 客户流失模型的SVM 算法仿真
• 5.5 核函数的选择
• 5.6 仿真程序实现
• 5.7 算法比较分析
• 第六章 流失预测与客户挽留
• 6.1 流失原因分析
• 6.2 挽留价值评估
• 6.3 挽留策略研究
• 第七章 总结
• 7.1 本论文的工作小结
• 7.2 进一步研究的展望
• 参考文献
• 致谢
• 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果