基于数据挖掘技术的电信流失客户预测系统研究

摘要

我国电信业在经历了空前的快速发展之后，市场份额趋向饱和，运营商的利润也逐渐下滑。面对这种趋势走向，客户维系的重要性显得尤为突出。从电信运营商自身的角度来看，客户对电信行业的运营商而言，如果能运用科学的方法，及时发现有离网倾向的用户，并找出他们的流失原因，依据流失客户的实际情况拟定和采取特定的挽留措施，必然能更有效的留住客户，从而有效地控制客户的流失。
　　随着科技的发展，数据的日益膨胀，计算机性能不断提高，数据挖掘技术应运而生并得到广泛的应用。数据挖掘能够对数据进行清理、合成、加工，进而再进行建模分析，不仅能对数据之间进行信息的传递，还能够利用历史数据对将来进行分类和预测。
　　本课题数据资料采用的是电信企业后台中的客户资料和行为数据，运用数据挖掘技术，利用数据挖掘商业常用软件SPSS Modeler，通过对流失客户预测数据挖掘中的有用信息进行分析，找出引起客户流失的因素，综合使用神经网络和决策树算法，建立流失客户预测模型，并以此来构建流失客户的指标权重体系，并在上述的基础上利用Jave语言，JSP技术和SQL server数据库，最终开发出以B/S结构为基础的流失预测系统原型。更为直观的呈现出客户流失的概率和分值。
　　电信运营商通过对流失客户预警系统的使用，虽然在初步的预测工作中起到了一定的效果，很大程度上给企业带来可观的收益。但由于时间的约束和限制，加之作者水平的局限性，还存在进一步提升及完善的空间，本课题最终搭建的预测模型为后续电信企业中对流失客户的管理，提供有价值的参考依据。

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第1章 引言

1.1 电信流失客户预测的研究背景及意义

1.2 目前电信流失客户预测的研究近况及问题

1.3研究内容和技术路线

1.4本文的组织结构安排

第2章 流失客户预测涉及的相关理论

2.1客户生命周期理论概述

2.2数据挖掘的相关理论介绍

2.3本章小结

第3章 电信流失客户预测模型的设计

3.1流失客户预测的商业理解

3.2流失客户预测的数据理解

3.3流失客户预测的数据准备

3.4流失客户预测的模型建立

3.5流失客户预测模型评估

3.6本章小结

第4章 电信流失客户预测系统的实现

4.1 系统技术架构

4.2系统模块设计

4.3系统模型设计

4.4系统数据库设计

4.5系统的最终实现

4.6流失客户的挽留

4.7本章小结

第5章 结论和对未来的展望

5.1 结论

5.2 下一步的工作方向

致谢

参考文献