基于数据挖掘的电信行业客户流失预测

摘要

在电信这个服务型行业中,企业的经济效益、声誉和信誉直接受客户关系管理工作的影响,特别是在当今多家企业共同竞争的局面下,客户关系管理工作的质量显得尤为重要,而在客户关系管理工作中,客户流失预测是一个最基础也是最重要的部分。因此,利用数据挖掘技术分析数据库中的相关数据,预测出即将流失的客户以及存在潜在流失可能性的客户,针对性的采取措施挽留客户,为市场策划战略提供支持对企业的持续发展至关重要。
　　某电信企业的数据仓库中包含客户基本信息、客户业务、通话时段、通话时长、缴费账单等数据。对这些海量的通话数据和账单数据进行整理之后,使用数据挖掘技术中的聚类方法对客户进行类别划分,将已有客户细分为不同的类别,便于对预测的流失客户的特征做出总结,从而有效的采取措施,指导市场策划。将客户所在的类别编号作为新的特征项添加到客户基本信息数据中,为流失预测增加一个强相关特征项,再利用数据挖掘技术中决策树分类算法对数据做出分析,预测有可能流失的客户,总结流失客户的基本特征,针对不同类别的流失客户采取不同的挽留措施,完善现有的市场销售策略,同时提出新的战略计划,提高企业的市场竞争力,最终获取最大效益。
　　本论文主要是对客户进行聚类分析和流失预测,根据客户聚类分析的结果,利用客户基本信息、通话及账单数据,建立客户流失预测的模型,进行实际的验证,对比预测结果与实际的客户状态,对模型进行评估和优化,总结出流失客户的基本特征,从而有效的指导市场策划。

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1 前言

1.1 课题研究背景

1.2 数据挖掘技术的研究与应用现状

1.3 课题的研究内容

1.4 论文的组织结构

2 数据挖掘技术与工具

2.1 数据挖掘的概念与模型体系

2.2 数据挖掘的实现过程

2.3 数据挖掘的主要技术

2.4 常见的数据挖掘工具

2.5 数据挖掘技术的应用及发展趋势

2.6 本章小结

3 数据挖掘在电信行业中的应用

3.1 电信行业中数据挖掘的概述

3.2 客户细分

3.3 客户流失预测

3.4 交叉销售

3.5 客户社交网络分析

3.6 异常客户检测

3.7 本章小结

4 聚类算法与决策树算法

4.1 聚类算法

4.2 决策树算法

4.3 本章小结

5 基于客户通话记录和账单数据的聚类分析

5.1 数据准备及预处理

5.2 客户聚类分析

5.3 本章小结

6 基于客户聚类分析结果的流失预测

6.1 数据准备

6.2 客户流失预测

6.3 本章小结

7 总结与展望

致谢

参考文献