基于数据挖掘的电信行业客户流失预测

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1、分类号UDC密级基于学号1008100542数据挖掘的电信行业客硕士学位论文户流失预测基于数据挖掘的电信行业客户流失预测张线媚张线媚西安学科名称：通信与信息系统理学科门类：工学工指导教师：王林教授大学申请日期：2013年6月摘要论文题目：基于数据挖掘的电信行业客户流失预测学科名称：通信与信息系统研究生：张线媚签名：指导教师：王林教授签名：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

2、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

3、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。关键词：客户流失；数据挖掘；决策树；CART算法；聚类分析；SAS；客

4、户流失预测模型I西安理工大学硕士学位论文IIAbstractTitle:PREDICTIONOFCLIENTCHURNINGONDATAMININGINTELECOMMajor:CommunicationandInformationSystemName：XianMeiZHANGSignature:Supervisor：Prof.LinWANGSignature:AbstractInthetelecommunication,suchaserviceindustry,thecustomerrelationshipmanagementworkca

5、ninfluencetheeconomicbenefitofenterprise,reputationandcredibilitydirectly.Currently,manyenterprisescompeteforoccupyingmarket,anditisespeciallyimportanttomanagecustomerrelationship.Butcustomerchurnpredictionisoneofthemostbasicandthemostimportantparts.Therefore,itisveryimpor

6、tantfortheenterprise'ssustainabledevelopment,usingdataminingtechnologytoanalyzerelateddataofdatabaseforthepurposeofpredictinglostandpotentiallostcustomers.Sothatmeasurescanbetakentoretaincustomerspointedlyandtosupportforthemarketplanningstrategy.Atelecomenterprisedatawareh

7、ousecontainsthebasicinformationabouttheclients,customersbusiness,calltime,thetalkingtime,payingbillsetcdata.Afterprocessingthesemasscalldataandbillingdata,usingclustermethodofdataminingtechnologytoclassifyallclientsintodifferentcategoriessothatwecansummarzethelostcustomers

8、'characteristicsconvenientlyandfinallytakemeasurestoguidethemarketplanningeffectively.Fur