加油卡客户流失预测方法

摘要

本发明提供一种加油卡客户流失预测分析方法，收集一定期限内每个加油卡客户行为的原始数据，建立数据库；对原始数据进行整理汇总，计算出和加油卡客户流失行为相关的若干基本属性并进行布尔化处理，利用信息增益参量对属性的重要性进行评估，利用多维关联规则，得到属性的频繁项集，并对各频繁项集内的属性进行合并，然后采用决策树方式建立模型，并根据持续变化的加油卡客户数据对决策树模型进行修正，从而预测客户流失情况，并发布预警信息。本发明综合并改进了属性关联和决策树模型，增加了决策树生成效率和可理解性，属性的合并具有石化行业特色，从而解决传统决策树模型无法解决的问题，为石化行业提出了一种可行的客户流失预警方案。