数据挖掘在电信客户流失分析中的应用

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基于数据挖掘的电信行业客户流失管理研究

DUFE信息系统研究方法与问题学号：2013100654专业：电子商务姓名：徐麟基于数据挖掘的电信行业客户流失管理研究一、研究背景2008年中国对电信运营企业进行了重组，中国移动和中国联通合并运营TD—SCDMA网络，中国电信与中国联通C网合并运营CDMA2000网络，中国联通G网和中国网通合并运营WCDMA网络，从而形成了移动、电信、联通三足鼎立的局面，电信公司之间的竞争也越来越激烈。

对电信企业来说，客户是最重要的资源，也是生存和发展的必需品。

客户资源是电信运营企业的根本，保留并巩固客户资源意义重大。

而在当前中国电信市场下，电信运营商为了争夺客户，除了通过简单的价格竞争以外，还不断推出各种新的套餐和新的业务来优先获得客户资源，双卡情况越来越严峻，这就在很大程度上加大了客户的不稳定性，使得客户在三家运营商之间不断做出选择的现象频繁发生。

据官方统计，中国移动客户的离网率近几年不断攀升，2013年全年离网率高达50%左右。

从客户关系管理理论上看，开发一个新用户的成本是保留一个有价值老用户的5-10倍，因此在新增电信客户不断下降的时候，想要保持企业持续增长的利润就需要在挽留老客户这一相对低成本高收益上想办法。

二、研究的目的和意义本文的研究目的就是在对电信客户流失等业务知识的理解和研究一些常用的数据挖掘方法上，依据数据挖掘建模流程，研究并实现一个准确实用的的客户流失预测模型和流失客户分类模型，并结合广丰县移动客户数据进行分析，对分析结果进行评估验证。

在对客户流失预测模型和流失客户分类模型进行评估和结果分析的基础上，得到了有效的客户流失规则集，并给出预测的准确率，同时依据流失客户分类结果对客户的挽留策略提出一些意见和建议。

最后对所做的理论研究工作、实验工作和实验中所遇到的问题以及下一步工作进行总结。

三、研究的主要方法和手段1、数据挖掘的定义数据挖掘技术是数据库知识发现的核心技术,产生于二十世纪八十年末,至今大约经历了30年的发展历史,但它的定义却没有一个被完全认同。

基于大数据的电信用户流失分析

基于大数据的电信用户流失分析电信用户流失是电信运营商面临的一个重要问题。

随着互联网的普及和竞争的加剧，用户的选择权越来越强，电信运营商需要通过客户流失分析来了解用户的离网原因，并采取相应的措施来减少流失率。

而基于大数据的分析方法可以帮助电信运营商更加全面准确地了解用户离网的原因和规律。

一、大数据在电信用户流失分析中的价值电信运营商的数据规模庞大，包含了用户行为、消费金额、使用时长、网络质量等各个方面的信息。

这些数据量庞大且复杂，传统的数据分析方法已经无法胜任。

而基于大数据的分析方法可以处理海量数据，挖掘出隐藏在数据背后的规律和关联关系。

大数据分析在电信用户流失分析中的价值体现在以下几个方面：1. 精准分析用户特征：通过大数据分析，可以深入了解用户的兴趣、消费偏好、使用习惯等特征。

基于这些特征，可以对用户进行分类，从而为用户提供个性化的服务和推荐，增强用户粘性，减少用户流失。

2. 发现用户流失原因：通过对大数据的挖掘和分析，可以发现用户离网的原因。

比如，通过分析用户的使用行为和网络质量数据，可以发现是否有频繁掉线或网络不稳定的问题，从而及时采取措施改善网络质量，减少用户流失。

3. 预测用户流失趋势：通过建立用户流失预测模型，可以预测用户流失的可能性。

基于这些预测结果，电信运营商可以有针对性地采取措施，提前留住有流失倾向的用户。

4. 监测竞争对手状况：通过对竞争对手的大数据分析，可以了解竞争对手的用户流失情况。

基于这些数据，电信运营商可以及时调整自己的战略，提高竞争力，减少用户流失。

二、基于大数据的电信用户流失分析方法基于大数据的电信用户流失分析方法主要包括数据采集、数据清洗、数据挖掘和流失原因分析四个步骤。

1. 数据采集：首先，需要收集用户的相关数据，包括用户个人信息、消费情况、使用情况、网络质量等。

这些数据可以通过电话清单、短信记录、网络日志、用户调查等方式获取。

2. 数据清洗：由于数据量庞大且来源多样，收集到的数据中难免包含错误和冗余信息。

应用数据挖掘预测客户流失

应用数据挖掘预测客户流失一、引言客户流失是企业中必须考虑的问题之一，对于企业来说，维持现有客户和吸引新客户对于企业的发展非常重要。

而流失问题一旦出现，对企业所造成的负面影响很大，不仅会导致财务损失，还会破坏企业品牌形象。

因此，如何减少客户流失，维护客户忠诚度成为企业需要解决的难题。

而数据挖掘技术可以为企业在这方面提供帮助。

通过分析大量的历史数据，企业可以预测哪些客户可能会离开，及时采取措施留住他们。

二、客户流失的影响客户流失对于企业来说，是非常严重的问题。

它可能带来以下的负面影响：1.损失客户价值一位客户不仅可以带来现有的收入，还可能通过口碑带来更多的新客户。

而一旦该客户流失，企业不仅会失去他的收益，还会因为他的不满而带来更多的流失风险，甚至可能影响到整个品牌形象。

2.增加营销成本企业需要花费更多的成本吸引新客户。

而一个流失的客户，需要花费更多的时间和金钱去争取新客户才能补偿。

3.影响企业经济生态客户的忠诚度是企业经济生态的核心，客户流失会破坏生态平衡，甚至可能带来连锁反应影响整个市场。

三、如何使用数据挖掘预测客户流失为了提高企业的客户满意度和忠诚度，预测客户流失是非常重要的。

数据挖掘技术为企业预测客户流失提供了良好的方法。

1.数据收集数据收集是预测客户流失的第一步。

企业需要收集相关的客户数据，包括客户基本信息，购买历史，客户服务记录等等。

同时，企业还可以考虑从社交媒体，网络评论等外部渠道收集更多的数据。

2.数据清洗和预处理在将数据用于预测之前，需要对其进行清洗和预处理。

包括去除重复数据，填充缺失值，进行特征选择和标准化等操作。

这些操作可以提高模型的准确性，避免因噪声等干扰因素而影响预测结果。

3.建模和训练模型建立模型是预测客户流失的核心部分。

可以使用分类器算法，如决策树、逻辑回归等来构建预测模型。

训练模型需要使用历史数据，通过分类器算法进行训练，并对其进行测试和验证。

4.预测和应用一旦模型成功训练，可以开始使用它来预测客户的流失风险。

数据挖掘在电信企业中的应用研究

据预测未来的发展趋势。竞争的加剧使决策者逐渐意识到现有工具的不足。尤其是在电信业、金融业这些数据密集型的企业，呈现出的是“ 数据爆炸但知识贫乏 ” 的现状。是，才能从这海量数据中发现那些对经营者决策于怎样真正有用的信息就戍了专家和学者共同关注的问题。正是在这样的环境下，
在电信企业面向市场、向国内外众多的竞争者、面努力创造更高价值的同时，客户流失的不断增加和客户平均生命周期的不断缩短严重影响了电信企业的发展。在激烈的市场竞争和不断变化的市场需求面前，必须最大限度地降低客户的流失率。利用已经拥有的客户流失数据建立客户属性、服务属性和客户消费数据等与客户流失可能相关联的数据，
３２．客户获取
掘在企业中的应用就是根据企业的既定业务目标和存在的问题，对大量的业务数据进行探索，揭示其中隐藏的规律并将其模型化，指导并应用于企业的
实际经营中。
２、数据挖掘流程及功能
企业进行数据挖掘整体分为３阶段：立企业级的数据仓库，后各个建然
３３交叉营销．
人员建立高度综合的个人级数据仓库。现实中，允许企业各部门先分别在也
建立各自的数据集市，通过将这些数据集市进行整合，建立企业级的数据仓库，再建立决策者层的更加综合的个人级数据仓库。
进行数据挖掘首先要定义分析主题，行数据整理，进然后设计数据模型，立数据仓库，在此基础上分析探索数据，立数据集市。数据集建并建将

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用在当今竞争激烈的商业环境中，企业要想取得成功，与客户建立和保持良好的关系至关重要。

客户关系管理（CRM）已经成为企业战略的重要组成部分，而数据挖掘技术的出现为客户关系管理带来了新的机遇和挑战。

本文将探讨数据挖掘技术在客户关系管理中的应用，帮助企业更好地理解客户需求，提高客户满意度和忠诚度。

一、数据挖掘技术概述数据挖掘是从大量的数据中提取出有价值的信息和知识的过程。

它涉及到统计学、机器学习、数据库技术等多个领域的知识和技术。

数据挖掘的主要任务包括数据预处理、分类、聚类、关联分析、预测等。

通过这些任务，数据挖掘可以帮助企业发现隐藏在数据中的模式、趋势和关系，为企业的决策提供支持。

二、客户关系管理中的数据来源在客户关系管理中，数据的来源非常广泛。

企业内部的数据源包括客户的基本信息、购买记录、投诉记录、服务记录等。

此外，企业还可以从外部获取数据，如市场调研数据、社交媒体数据、竞争对手数据等。

这些数据通常是异构的、分散的，需要进行整合和预处理，以便进行数据挖掘。

三、数据挖掘技术在客户细分中的应用客户细分是客户关系管理的重要环节，它可以帮助企业将客户分为不同的群体，针对不同群体制定个性化的营销策略。

数据挖掘技术中的聚类分析可以用于客户细分。

通过对客户的属性、行为等数据进行聚类分析，企业可以将客户分为不同的细分群体，如高价值客户、潜在客户、流失客户等。

然后，企业可以针对不同细分群体的特点和需求，制定相应的营销和服务策略，提高客户满意度和忠诚度。

例如，一家电商企业通过聚类分析发现，有一部分客户购买频率高、购买金额大，属于高价值客户群体；另一部分客户购买频率低、购买金额小，但对价格比较敏感，属于价格敏感型客户群体。

针对高价值客户群体，企业可以提供专属的客服服务、优先配送等特权，以提高他们的满意度和忠诚度；针对价格敏感型客户群体，企业可以定期推出促销活动、发放优惠券等，以吸引他们购买更多的商品。

数据挖掘技术在客户流失预警中的应用

策树数据挖掘算法为核心，建立一个客户流失预
设Ｓ为一个包含ｓ个数据样本的集合．别类属性可以取ｍ个不同的值，对应于ｍ个不同的类
别Ｃ， ∈ ｛，，，，．设ｓ为类别Ｃｉｌ２３ … ｍ｝假中的
ｅｇｉｄｎｉｈａａＡｌｏｉｈｏｅｉｉｎｔｅｎｄｔｎｎｉｓｕｉｄｉｈｓｐｐｒｕｉｇＣ４ｄｅｈｄｅｎｔｅｄｔ．ｇｒｔｍｆｄｃｓｏｒｅｉａａｍｉｉｇｓｔｄｅｎｔｉａｅ，ｓｎ．５ａｇｒｈｉａａｍｉｉｇｆｒｔｅｈｓｏｙｄｔｆｎｔｒｏｌｏｉｍｎｄｔｎｎｏｈｉｔｒａａｏｅｗｏｋｃｍｍｕｉａｉｎｏｐｒｔｎｔｎｃｔｓｃｒｏａｉ，ｗｈｃｔｄｅｎＰｅｓｎｏｏｉｓｕｉｓｏｒｏ — ｈ
策树是解决实际应用中分类问题的数据挖掘方法．４５算法是决策树算法中的经典算法之Ｃ．
一
＿］２
，
其基本原理如下：
力手段．目前，信市场经过近几年的高速发展，通增量市场已逐步萎缩，本上趋于饱和状态，基加之各运营商之间的竞争，得在网客户的保有工作、使客户流失的预警显得尤为重要．文以ｃ．本４５决
模型并予以具体实现，以便为公司提供决策依据．

数据挖掘技术在电信业的应用-建立客户流失预测模型

数据挖掘技术在电信业的应用－建立客户流失预测模型【摘要】：文章主要介绍数据挖掘技术的一个电信行业应用，建立一个客户流失预测模型的过程，介绍了几中常用的建模方法，以及该模型带来的收益情况。

【关键词】：数据挖掘；客户流失；模型；预测客户流失预测通常因市场饱和和市场动态变化等典型市场特征而成为电信公司首要考虑的问题。

由于电信市场日趋饱和，所以获取新客户的成本比留住现有客户群要昂贵得多，并且竞争对手，技术，以及法律法规等动态市场变化更容易使客户流失到其他公司。

流失预测模型是否成功，一方面取决于技术分析，另一方面还依赖于市场推广和挽留措施的设计。

只有使用高质量的模型，有较高的接通率，为用户提供能够接受的合理挽留措施，才能最终实现较高的挽留成功率。

在整个实施过程中，这三个环节缺一不可，任何一个环节的失败都会导致无法实现商业目标。

流失预测模型的准确性可以通过部分指标来衡量，比如准确率，查全率，纯度；增益图，提升图等等。

这些指标在不同地区，不同条件下会差异较大。

模型预测的结果是以数据的形式提供的，无法直接转换成生产力，必须通过市场活动，积极推广才能产生效益。

对于预测到的高危用户，他们自身对于正在使用的业务已经产生抵制行为，外呼的接通率会比较低，这时就需要加大外呼力度，增加外呼次数。

可以借助其他渠道与用户接触，比如邮寄，拜访等等。

对于有流失倾向的用户，一个合理的套餐，优惠的挽留措施是可以说服他继续使用原有通信服务的。

对于不同流失特征的用户，应该制定不同的挽留方案，我们把商业目标成功标准描述为：通过应用流失预测模型，高价值用户年流失率降低20％。

由原来的26.5%降低为21.2％。

高价值用户年流失率计算方法：c=(a-b)/a(a：前三月平均ARPU>=150的用户数；b：满足a的用户中12月在网且应收费>75的用户数)模型方法：决策树：决策树生成的输出结果呈树形结构，使市场营销人员可轻松明白其含意，以及可轻松识别用于流失管理的重要变量。

数据挖掘技术在客户关系管理中如何应用

数据挖掘技术在客户关系管理中如何应用数据挖掘技术在客户关系管理中如何应用根据波特的影响企业的利益相关者理论，企业有五个利益相关者，分别是客户、竞争对手、供应商、分销商和政府等其他利益相关者。

其中，最重要的利益相关者就是客户。

现代企业的竞争优势不仅体现在产品上，还体现在市场上，谁能获得更大的市场份额，谁就能在竞争中占据优势和主动。

而对市场份额的争夺实质上是对客户的争夺，因此，企业必须完成从“产品”导向向“客户”导向的转变，对企业与客户发生的各种关系进行管理。

进行有效的客户关系管理，就要通过有效的途径，从储存大量客户信息的数据仓库中经过深层分析，获得有利于商业运作，提高企业市场竞争力的有效信息。

而实现这些有效性的关键技术支持就是数据挖掘，即从海量数据中挖掘出更有价值的潜在信息。

正是有了数据挖掘技术的支持，才使得客户关系管理的理念和目标得以实现，满足现代电子商务时代的需求和挑战。

一、客户关系管理(CRM)CRM是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理方法。

它是企业通过富有意义的交流和沟通,理解并影响客户行为,最终实现提高客户获取、客户保留、客户忠诚和客户创利的目的。

它包括的主要内容有客户识别、客户关系的建立、客户保持、客户流失控制和客户挽留。

通过客户关系管理能够提高企业销售收入，改善企业的服务，提高客户满意度，同时能提高员工的生产能力。

二、数据挖掘(DM)数据挖掘(Data Mining，简称DM)，简单的讲就是从大量数据中挖掘或抽取出知识。

数据挖掘概念的定义描述有若干版本。

一个通用的定义是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐讳的、事先未知的、潜在有用的信息。

常用的数据挖掘方法有：(1)关联分析。

即从给定的数据集中发现频繁出现的项集模式知识。

例如，某商场通过关联分析，可以找出若干个客户在本商场购买商品时，哪些商品被购置率较高，进而可以发现数据库中不同商品的联系，进而反映客户的购买习惯。

基于数据挖掘的电信业客户流失

张秀玲
（．州职业学院计算机信息科学系，１滨山东滨州２６０；５６３２中国石油大学计算机与通信工程学院，．山东东营２７６）５０１摘要：对电信行业日益突出的客户流失问题，用了多种理论相互融合的思想，神经针采将
中图分类号：ｌＮＴ９ｌ
文献标识码：Ａ
文章编号：６３— ６８２０）６０９４１７２１（０６０ —０的全球化、市场的国际化，国内电信行业的市场环境已渐趋合理且竞争日益加剧．电信在企业众多竞争者努力创造更高价值的同时，客户流失的不断增加，客户平均生命周期的不断缩短严重影响了电信的发展．激烈的市场竞争和不断变化的市场需求面前，在如何最大限度的降低客户的流失率，目前最有
维普资讯
第２２卷第６期
Ｖｏ．２Ｎｏ６Ｉ２，．
滨州学院学报
ＪｕｎＩｏｉｚｏｎｖｒｉｙｏｒａｆＢｎｈｕＵｉｅｓｔ
２００６年１２月
Ｄｅ．，００ｃ２６
基于数据挖掘的电信业客户流失
数据挖掘的第一步是描述数据—— 计算统计变量（比如平均值、均方差等）再用表或图直观地表示出，来，而可以看出一些变量之间的相关性（进比如有一些值经常同时出现）选择正确的数据源对整个数据挖．
掘项目的成败至关重要．
单单是数据描述并不能为人们制定行动计划提供足够的依据，必须用这些历史数据挖掘建立一个预

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用随着互联网的快速发展和技术的日益成熟，企业对于客户关系管理的重视程度也愈加提升。

客户关系管理是指企业通过对客户的全方位了解和管理，以实现与客户之间长期稳定关系的一系列活动。

而数据挖掘技术作为一种重要的信息技术手段，已经在客户关系管理中发挥了重要作用。

首先，数据挖掘技术在客户关系管理中可以帮助企业进行客户细分。

传统的客户细分方法往往依靠人工的经验和主观判断，容易出现主观性强、容易出错的问题。

而数据挖掘技术可以通过对大量客户数据的分析，自动提取出隐藏在数据背后的规律和模式，帮助企业将客户分成不同的细分群体。

例如，可以根据购买行为、消费习惯、地理位置等因素将客户分为高价值客户、低价值客户、忠诚客户等，从而有针对性地进行客户管理和营销策略的制定。

其次，数据挖掘技术在客户关系管理中可以帮助企业进行客户行为分析。

客户行为分析是指通过对客户的多维度数据进行挖掘和分析，理解客户的购买行为和偏好，从而为企业提供决策依据。

通过对客户购买记录、网站点击数据等进行分析，可以揭示客户的购买模式、购买时间、购买渠道等信息，为企业提供针对性的销售和营销策略。

例如，通过分析客户的购买历史可以预测客户未来的购买意愿，通过分析客户的点击行为可以发现客户的兴趣和偏好，从而提供个性化的推荐服务。

第三，数据挖掘技术在客户关系管理中还可以帮助企业进行客户流失预测。

客户流失是企业面临的一个重要问题，预测客户的流失情况对企业的客户保持和发展战略至关重要。

传统的客户流失预测方法多依赖于人工经验和简单的统计指标，准确性有限。

而数据挖掘技术可以通过对客户历史数据的挖掘和分析，构建客户流失预测模型，帮助企业提前发现客户的流失风险，并采取相应措施进行挽留。

例如，可以根据客户的购买频次、投诉情况、互动行为等指标，通过数据挖掘技术构建客户流失预测模型，为企业提供准确的客户流失预警和流失原因分析。

最后，数据挖掘技术在客户关系管理中还可以帮助企业进行客户满意度分析。

数据挖掘技术在电信行业中的应用

数据挖掘技术在电信行业中的应用针对当前电信市场“三足鼎立”经营管理过程中存在的新情况、新问题,特别是客户流失率、恶意欠费、固话业务用户增长缓慢甚至下滑、经济效益下降的矛盾日益突出等问题进行深入分析,引入当前流行的数据挖掘技术建立电信客户风险预警系统,该系统主要包括离网概率预测模型和欠费欺诈预警模型等两个功能模块。

该系统的实施将为电信企业实现管理智能化、降低坏账损失、提高风险预警机制、挖掘优质客户、实行差别策略等带来新的竞争优势。

标签：数据挖掘;客户关系管理;风险管理引言2008年,中国电信业又经历了一次市场变革,由此中国电信业由中国电信一家垄断,到今天的三足鼎立,经历了沧海巨变,电信市场的竞争不再局限于原有的业务范围运营。

重组后,中国移动、中国联通、中国电信三大运营商都取得了全业务运营牌照,市场竞争格局会重新洗牌,一家独大的局面不会再出现,今后的电信市场竞争将更加激烈。

近年来,全球范围内移动通信发展迅速,电信市场竞争日益加剧,人们对通讯产品的认知水平和消费能力不断提高,行业发展面临着新的机遇和挑战。

我国电信业在竞争架构、资源配置和发展趋势等方面出现了一些新情况、新问题,特别是客户流失率、恶意欠费、固话业务用户增长缓慢甚至下滑、经济效益下降的矛盾日益突出、企业发展差距逐步扩大、竞争架构严重失衡等情况,使得各家电信企业都不得不直接面对以下几个方面的问题:(一)客户流失率不断增大随着电信行业的迅速发展,客户选择电信产品及电信企业的余地越来越大,市场竞争不断加剧,电信企业之间对客户的争夺将越来越激烈。

而在竞争中受益的客户对服务的要求也越来越高,但传统的网络和技术等优势难以在电信企业之间拉开差距,无法形成差异化的竞争优势。

据调查显示,用户保持率增加5%,就能为运营商带来85%的利润增长。

(二)恶意欠费比例偏高由于我国电信企业提供的是电话通话等信息类服务,所以多数采取先消费后付款的营销方式。

在没有适当监管、控制措施的情况下,时常发生恶意欠费等行为。

数据挖掘在电信领域中的应用研究

等。它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和
预防客户流失活动、品生命周期分析、售趋势预测及有产销
分
式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，出正确的决策。做
针对性的促销活动等。
２数据挖掘常用的方法
２１．分类分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客
新客户的成本不断上升。对于大多数企业来说，获取一个新
数据挖掘（ａｎｇ简称Ｄ是从大量的、完全ＤｔＭｉｉ，ａｎＭ）不的、有噪声的、模糊的和随机的数据中，提取隐含在其中的、
事先不知道的，但是又潜在而有用的信息和知识的过程［数Ｊ。据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地
（昌大学信工学院，江西南昌３０２）南３０９
（ｃｏｌｆｍｆｒｔｎｎｉｅｒｇＮａｃａｇｉｅｓｙＪｎｘｎｈｎ３０９Ｓｈｏｏｏｍａｏｇｎｅｎ，ｎｈｎｖｒｔ，ｉｇｉｃａｇ０２）ＩｉＥｉＵｎｉａＮａ３
细分等。２．４关联规则
通过从数据中挖掘价值来减少营销成本，提高营销效益。基于数据挖掘的电信客户关系管理就是电信企业利用数据挖掘技术，有效充分的数据挖掘，电信企业的客通过将

数据挖掘在宽带业务流失中的应用

数据挖掘在宽带业务流失中的应用许杨胡建华周海河杨忠(昆明理工大学信息工程与自动化学院，云南昆明650051)摘要：通过对海量历史数据的有效挖掘，可以发现隐藏规律，进而在业务人员的识别下成为知识，为决策提供支持。

本文来自作者在)。

(电信的项目工作实践：首先利用数据挖掘相关技术，对)。

(电信宽带业务流失客户进行了分析，有效的构建了宽带业务流失预警模型，并对模型的预测结果进行了检验；其次用模型预测出了宽带业务流失客户，并对预测到的客户进行细分，以求找准策反方案；最后在实际营销活动中实践了预测结果和策反方案。

关键字：数据仓库：数据挖掘：决策树：神经网络：决策支持引言数据挖掘技术融合了数据库、人r 丁智能、机器学习和统计学等多个领域的最新理论和技术。

它能够辅助决策者对困难业务问题做出明智决策，从而确定问题出现的原因，预测将要出现的问题，指导企业的经营和决策t l l 。

随着市场竞争的日益激烈，产品同质化趋势越来越强，客户和业务的流失不可避免121。

本文主要是从建立宽带业务流失预警模型的角度，解决xx 电信当前面临的主要困难：业务流失客户界定难和策反方案缺乏。

相对于离网客户表现出的硬流失而言，业务流失是根据客户的消费变化，确定客户是处于消费波动阶段，还是一段时期内趋于不可逆的下降阶段。

预测出客户业务流失状况，对该部分客户实施针对性地策反，有助于提高存量客户保持率，同时也能有效地拉动收入和业务量的增长。

1数据的选取和规整选取X X 电信某年5—11月的宽带客户收入、时长和次数的明细数据，5～11月的宽带客户套餐变更、11月的客户资料数据。

因原始数据量极其庞大，在不失全局特征的情况下，对数据进行了随机抽样，提取了6％的数据(53094个用户)作为训练集，4％的数据作为测试集；然后对缺失数据进行了补全；把异常值数据进行转换。

使用的数据字段如表1：l 习客户背景客户名性别年龄是否市区是否单位用户客户联系联系号码联系人名地址邮编是否育雌箱客户状态莒镑属性客户类别客户状态是否本年新增昀咯客户分群客户赡户付费方式计费方式办理日期所属分公司失效日期设备绸号电话号码关联固话教关联P^S 数关联宽带数速率接入方式渠道描述产晶类型局向客户簧薄有否端口套餐套譬办理日期妻餐失枷十闸在网时长文辅号商品各月包时收入各月总收入各月增值收入各月上同时长近三月忙对上同时长客户行霄各月欠费预存余期近3月投诉次数近3月缴舞次敲近三月嗣时上用时长故障次数各月流量各月上罔次数各月超时收入近3月蝴办理次数客户扩晨摘费层次恬跃程度信用度业务流失类型表1原始数据字段可以使用的字段比较多，各个字段对预测值的影响程度有很大差别；建模字段不是越多越好，太多会增加模型训练的时空消耗，甚至形成噪声，影响模型的准确度；所以在建立模型前，有必要进行特征选择。

决策树算法在电信业务客户流失分析中的应用

廊坊师范学院《数据挖掘》课程论文题目：决策树算法在电信业客户流失分析中的应用学生姓名：XXX任课教师：XXX院别：数学与信息科学学院系别：信息与计算科学系专业：10级信息与计算科学年级：2010级本科(1)班学号：XXXXXXXXX完成日期2013年 6月 8日目录摘要 (1)Abstract (2)第一章引言 (3)1.1 问题背景 (3)1.2 研究现状 (3)1.3 研究目的和意义 (3)第二章决策树算法基本概述 (4)2.1 决策树算法的提出和发展 (4)2.2 C5.0 决策树算法 (4)2.3 算法的示例 (5)第三章数据预处理 (5)3.1 导入编译数据 (5)3.2 数据处理 (6)第四章构造决策树 (9)4.1建模 (9)4.2决策树剪枝 (10)第五章总结与展望 (12)5.1模型评估 (12)5.2未来展望 (13)参考文献 (14)廊坊师范学院《数据挖掘》课程论文论文题目：决策树算法在电信业客户流失分析中的应用论文摘要：随着数据挖掘技术的发展，数据挖掘的重要性已经被越来越多的人关注。

数据挖掘就是利用已知的大量数据，利用算法，通过建立数学模型找出隐含在数据中的业务规则，其中对电信行业的客户流失预测就是目前的一大热点。

目前电信运营商面临着激烈的市场竞争。

对电信运营商来说，客户即生命，如何保有客户是企业客户管理的重中之重。

本文运用决策树C5.0算法对电信客户的属性特征进行分析，得出流失客户的基本特征，以帮助企业管理者对该类客户的行为特征进行分析，采取针对性的措施挽留即将流失的客户或有流失意向的客户，达到亡羊补牢的效果。

关键词：数据挖掘电信客户流失决策树算法C5.0算法Title：The application of decision tree algorithm in telecom customer churn. Abstract：Along with data mining technology development, data mining importance already by more and more many person attention.The data mining is theuse known mass datas, the use algorithm, discovers the concealmentthrough the establishment mathematical model in the data service rule, inwhich to the telecommunication profession customer outflow forecast is apresent big hot spot.At present telecommunication operation business isfacing the intense market competition.To the telecommunicationoperation business, the customer is the life, how holds the customer is theenterprise customer management the most important.This article utilizesthe decision tree C5.0 algorithm to carry on the analysis to thetelecommunication customer attribute characteristic, obtains the outflowcustomer the basic characteristic, helps the enterprise superintendent tocarry on the analysis to this kind of customer behavior characteristic,adopts the customer which the pointed measure detains soon drains or hasthe outflow intention customer, achieved is better late than never effect. Keywords: Data mining telecommunication customer outflow decision tree algorithm C5.0 algorithm第一章引言1.1 问题背景随着西方国家数据挖掘在市场中的广泛应用，例如：数据挖掘在超市商品货物分析中发现客户购买的隐藏关系，中国也有越来越多的企业开始了这一门技术的使用。

数据挖掘在电信客户流失分析中的应用

摘要：数据挖掘是近年来伴随着人工智能和数据库技术发展而出现的一门新兴技术。它的核心功能是从巨大的数据集
或数据仓库中获取有用信息，以供企业分析和处理各种复杂的数据关系。随着电信市场竞争的日益加剧，运营商普遍开始向 “ 客户驱动” 管理模式转变。最近几年，数据挖掘技术以其强大的数据分析功能被普遍应用到电信运营商客户管理
模型，整理相关历史数据导入数据库备用。（４）建立分析模型。利用选定的数据挖掘技术及方法对样本数据进行专项分析，通过迭代分析的方法进行逐步验证，
数情况下是在没有任何假设和前提的不确定条件下逐步深入完成的，就像剥洋葱，逐步寻找数据背后的真相。
效性，由于工作流程的过长而导致的客户流失判断及预警不准的情况可能时长发生，需要慎重考虑。（３）抽样数据的正确使用。抽样数据在某些方面是有很强的代表性的，但是由于概率的问题一直存在，在涉及用户实际挽留及营销时，尽量还是使用全量数据，这对系统的性能要求较高。
欠费周期较长、停机频度较高的用户、整体通信费用偏低的用户容易流失等等。另外，挖掘专业人员应该与前端业务部门
紧密配合，通过既定的数据模型，结合丰富的业务经验，进一步挖掘客户流失原因，并进一步挖掘数据，找到潜在规律，进而进行客户流失预测，支撑业务运营。
数据挖掘技术有很多种使用方法，使用者可以从不同的
选择出最佳模型方案。可能开始时模型拟契合度较低，需要不断更换分析模型，一直到找到了最合适的分析模型来描述

基于数据挖掘的电信宽带客户流失预测模型研究

基于数据挖掘的电信宽带客户流失预测模型研究乔阳吴平江苏省邮电规划设计院有限责任公司 210019【摘要】宽带客户流失是我国电信企业发展中所面临的一个严重的问题，为此需要在客户流失之前作出预测，并通过相应营销手段挽留客户，文章通过数据挖掘技术建立客户流失预测模型，以此获取即将离网的用户。

【关键词】数据挖掘；客户流失；预测模型前言客户流失是指客户停止使用原有的产品或服务，或转而使用竞争对手的产品或服务。

近年来，伴随着我国经济的发展以及科技的不断进步，使得公司之间的竞争日趋激烈，客户选择产品及产家的余地越来越大，同时越来越注重服务等附加值，客户流失正日益成为全球企业面临的一个普遍性问题。

基于此，下文就这一客户流失问题进行分析。

一、数据挖掘技术数据挖掘（Data Mining 简称DM）是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

它可应用于企业经营中，按照企业既定业务目标，对大量的企业数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助企业决策的关键性数据，揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性的先进有效的方法。

在客户关系管理中应用数据挖掘的目的是为了提高市场决策能力和检测异常模式及在过去的经验基础上预言未来趋势等。

比较典型的数据挖掘方法有关联分析、序列模式分析、分类分析、聚类分析等。

它们可以应用到以客户为中心的企业决策分析和管理的各个不同领域和阶段。

在CPM系统中企业得拥有一个保存着所有客户的合同信息，并且还应有相应的市场竞争对手的相关数据的大型数据库，数据挖掘可以直接跟踪数据并辅助用户快速作出商业决策，并在更新数据的同时发掘更好的行为模式，从而运用于未来的决策当中。

二、相关定义1.客户流失的定义与原因分类。

客户流失只指客户因为某些原因与电信运营商解除服务合同的行为。

客户解除服务合同的原因有多种多样，但归纳起来主要有如下几类:(1)自然流失:是指客户因为企业不能给提供所期望的产品和服务(如不能提供宽带上网功能等)或者某些客观因素 (如到异地工作或下岗等)而选择离网所导致的客户流失。