移動用戶流失預(yù)警研究方法與應(yīng)用模型.pdf

1、運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘算法建立移動中高端客戶的流失預(yù)警模型，可以精細(xì)化分析客戶的行為和屬性，進(jìn)而捕獲有流失傾向的中高端客戶。對模型預(yù)警的高流失傾向的中高端客戶進(jìn)行精準(zhǔn)化營銷，不但大大降低客戶保有的人工成本和各種營銷成本，更重要的是避免了對非流失傾向的中高端客戶的打擾，從而避免中高端客戶的投訴。這也是內(nèi)蒙移動從以前的粗放式管理和營銷模式改變?yōu)榻窈蟮木?xì)化管理和精準(zhǔn)化營銷模式的一種有效方法。
　　 本文針對移動行業(yè)客戶流失預(yù)測模型，討論了模型

2、開發(fā)的基本方法和關(guān)鍵問題，重點討論了時間窗口選取、驗證數(shù)據(jù)集的生成、流失用戶過濾、輸入變量與目標(biāo)變量強(qiáng)相關(guān)的影響等關(guān)鍵性問題。首先建立了3種決策樹模型，并通過比較基尼系數(shù)、信息增益和卡方的特性，分析了CART、C4.5和CHAID三種決策樹算法在命中率和區(qū)分能力上的差異。做了大量的實驗以驗證文中分析和結(jié)論的正確性，并結(jié)合模型探討了如何根據(jù)業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)分布選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘算法。最后，為了更加深入的探討流失預(yù)警模型，本文還采用邏輯回歸模