基于分类技术的电信客户流失预测的研究
基于AdaBoost的电信客户流失预测模型
ｏ ｌ — ｌ ｓ ｉ ｅ ｅ ｌ ｏ ｕ ｎ ｅ ｅ ｒ ｈ ｓ ｕ ｅ ｓｎ ｌ ｌ ｓｉ ｅ ． ｈ ｍｐｒｃ ｌ ｔ ｄ ’ ｅ ｕ ｔＳ Ｏ ｈ ｔ ｈ ｓｍｏ ｅ ａ ｎ ｒ ａ ｅ ｎ ｍｕ ｔ ｃ ａ ｓ ｒ ｉ ｉ ｆ ｗｈ ｎ ａｌ ｆｃ ￣ｅ ｔ ｓ ａ ｃ ｅ ｓ ｉ ｇｅ ｃ ａ ｓｆ ｒ Ｔ ｅ ｅ ｉ ａ ｕ ｙ Ｓ ｒ ｓ ｌ Ｈ ＷＳｔ ａ ｉ ｄ ｌ ｎ ｉ ｃ ｅ ｒ ｉ ｉ ｓ ｔ ｃ ｓ ｔ ｅｐ ｅ ｉ ｔ ｎ ａ ｃ ｒ ｃ ｆ ｃｉ ｅｙ ａ ｄ ｇｖ ｅ ａ ｐ ｏ ｃ ｏ ｒｓ ａ ｃ ｅ ｎ ｆ ｔ ｒ ． ｈ ｒ ｄ ｃｉ ｃ ｕ ａ ｙ ｅ ｅ ｔ ｌ ｉｅ ａ ｎ ｗ ｐ ｒ ａ ｈ ｔ ｅ ｅ ｒ ｈ ｓ ｉ ｕ ｕ ｅ ｏ ｖ ｎ
此 ． 我 国 目前 的 大 多 数 中小 企 业 而 言 ． 制 订 本 企 业 对 在
信息化程度 的逐 步提 高 ．有助 于解决 传统 中小企业 存 在 的管 理 粗 放 、 程 性 差 、 险 控 制 能 力 不 强 、 场 分 流 风 市
析 不 及 时 和 响 应 迟 滞 等 问题 （ ） 力 塑 造 有 影 响 力 的 网络 品 牌 ４着 日益 激 烈 的 国际 市 场 竞 争 中 ．品 牌 的作 用 已 显 得 十分 突 出 ， 品牌 知名 度 的 高 低 和 影 响 力 的大 小 ． 接 影 直 响进 出 口商 品 的档 次 与 售 价 网 络 品 牌 的作 用 是 直 接
维普资讯
Ｖ ｌｅＥ ｇｎｅ ｎ ｏ２ ０ ７ ａｕ ｎｉｅｒ ｇＮ ．２ ０ ｉ ，
价 值 工 程 ２０ ０ ７年第 ２期
基 于 Ａ ａ ｏ ｓ 的 ｄ Ｂ ｏｔ 电信 客户 流失预测模型
Ｔｅｅ ｏ Ｃｕ ｔ ｍｅ ｕ ｎ Ｐｒ ｄ ｃｉ ｎ Ｍ ｏ ｅ ｓ ｄ ｏ ａ ｏ ｔ ｌ ｃ ｍ ｓｏ ｒ Ｃｈ ｒ ｅ ｉｔ ｄ ｌＢａ ｅ ｎ Ａｄ Ｂｏ ｓ ｏ
基于机器学习算法的客户流失预测研究
基于机器学习算法的客户流失预测研究随着企业经营的竞争越发激烈，客户流失问题越来越重要，这不仅影响企业的经济收益，更会影响企业在市场上的品牌影响力。
因此，如何有效地预测客户流失已经成为了许多企业关注的焦点问题。
为此，许多企业在客户流失预测方面开始了尝试，其中基于机器学习算法的客户流失预测研究也不断取得了新的进展。
一、机器学习算法在客户流失预测中的应用机器学习算法是一类能够让计算机有自我学习、自我改进和自我优化能力的算法，主要包括支持向量机、随机森林、神经网络等。
这些算法能够通过学习数据的特征，并进行实时的分类、预测等操作，有效地解决了传统预测方法无法解决的复杂问题。
针对客户流失预测，机器学习算法的主要应用包括数据预处理、特征选择、建模和评估四个方面。
数据预处理是指对数据进行清洗、合并、筛选等操作，以提高数据的质量和准确性；特征选择是指对数据中的变量进行筛选和调整，以提高预测模型的精度和可解释性；建模是指训练和优化模型，以提高模型的预测能力和可靠性；评估是指对模型进行测试和验证，并进行优化和改进，以提高模型的预测准确性和稳定性。
二、机器学习算法在客户流失预测中的案例分析以某电信公司的客户流失预测为例，该公司面对数据量大，特征复杂等问题，无法进行传统预测方法的预测。
因此，采用了机器学习算法进行客户流失预测，具体流程如下：数据预处理：在数据预处理方面，该公司对数据进行清洗、合并和筛选，排除掉不相关和缺失数据，确保数据的有效性和完整性。
特征选择：该公司着重从客户信息、消费习惯、服务满意度等方面，选择了20个重要的特征，并根据特征的重要性和相关度进行有效的调整和筛选。
建模：该公司采用了支持向量机、随机森林和神经网络等算法进行预测模型的建立和优化，通过交叉验证、网格搜索等操作收集到了充分的数据，并得出了较为精准的预测结果。
评估：在模型评估方面，该公司以准确率、召回率、F1值等指标为主，对模型进行了测试和验证，发现不同算法的预测效果各有差异。
基于决策树的客户流失预测与分析研究
基于决策树的客户流失预测与分析研究随着市场竞争日益加剧，客户流失成为了众多企业的常见问题。
企业不仅需要努力吸引新客户，还需要通过对现有客户的关怀和维护，提高客户的忠诚度，并减少客户的流失。
因此，客户流失预测和分析成为了一项重要的研究课题。
基于决策树的客户流失预测是现今较为流行的预测算法之一。
该算法基于数据挖掘技术，根据历史数据的特征与客户是否流失的关系，建立决策树模型，以预测客户流失的可能性、影响因素及其作用程度。
一、常用的客户流失预测模型在客户流失预测中，常用的模型包括logistic回归模型、决策树模型、神经网络模型等。
其中，决策树模型是一种基于树形结构的分类方法，能够直观地展示各种可能性的决策过程，是一种易于理解和实现的分类方法。
与其他模型相比，决策树模型具有以下优势：1、易于理解和解释；2、能够同时考虑多个因素的作用；3、不需要对数据进行预处理。
二、基于决策树的客户流失预测基于决策树的客户流失预测主要包括以下步骤：1、数据预处理：对数据进行清洗和转换，消除缺失值和异常值，并将数据转化为数值型或离散型数据。
2、特征选择：从历史数据中选择对客户流失影响较大的特征变量，过多的特征变量会导致决策树模型的过拟合，而过少的特征变量会导致决策树模型的欠拟合。
3、建立决策树模型：通过计算信息增益或基尼指数等指标，确定根节点和分支节点，构建决策树模型。
4、模型评估：通过预测客户流失的准确率、召回率、F1值等指标，对模型进行评估和优化。
三、客户流失预测的因素分析客户流失预测的因素分析是客户流失预测的关键环节，确定影响客户流失的因素对于提高客户流失预测的准确性和可信度有着重要作用。
影响客户流失的因素主要包括：1、消费行为：消费金额、消费频次、消费时长等指标。
2、客户个人信息：性别、年龄、教育程度、收入水平等指标。
3、服务质量：客户满意度、售后服务等指标。
4、市场环境：市场竞争情况、行业状况等指标。
五、客户流失预测的应用实例基于决策树的客户流失预测已经得到广泛的应用，可以用于银行、电信、保险、电商等多个领域的客户流失预测。
分类算法及其在电信客户保持的应用
计 算 机 系 统 应 用
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２１ ０ ２年 第 持 的应 用①
左 国才，周荣华，符开耀
（ 南软件职业学 院 软件 工程 系，湘潭 ４ １０） 湖 １１０
，
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摘
要 ：由于 电信市场竞争 日益激烈， 了保持客户，防止客户流失， 为 提升企业的竞争力， 利用 Ｄ Ｓ Ａ 算法对 ＢＣＮ
流失客户群数据进行划分， 析客户流失原 因，结合 决策树 Ｉ ３算法进行客户流 失预测，实验结果表 明，两种算 分 Ｄ 法的结合， 使得 客户流 失预测准确率得到较大提高．
电信行业的用户流失预测
电信行业的用户流失预测电信行业是一个竞争激烈且充满挑战的行业，用户流失一直是企业关注的焦点。
准确地预测用户流失可以帮助电信公司及时采取措施，提高客户留存率，降低业务成本。
本文将介绍电信行业用户流失预测的方法和应用。
一、用户流失的原因分析用户流失是电信行业常见的问题之一，了解用户流失的原因对于预测和防止流失至关重要。
用户流失的原因可以分为两大类：内外因素。
内因素包括用户满意度、服务质量、产品价格以及竞争对手的优势等。
用户如果对产品或服务不满意，或者竞争对手提供更具吸引力的优惠政策，用户就有可能选择流失。
外因素则包括用户的生活变化、迁居、工作变动等。
这些因素会直接或间接影响用户对电信服务的需求和选择。
了解用户流失的原因可以有针对性地制定预防措施，有效降低用户流失率。
二、预测用户流失的方法为了准确预测用户流失并采取相应的措施，电信公司可以结合数据分析和机器学习等技术手段进行用户流失预测。
1. 数据分析首先，电信公司需要收集并整理用户的历史数据，包括用户的基本信息、使用习惯、消费行为等等。
这些数据可以通过用户登记、账单记录等方式获取。
接下来，通过对历史数据的统计分析，可以发现用户流失的规律和潜在的影响因素。
例如，通过分析用户退订时的共同特征，找出可能导致用户流失的主要因素。
2. 机器学习算法除了数据分析，电信公司还可以利用机器学习算法来提高用户流失预测的准确性。
机器学习是通过训练模型并使用其对新数据进行预测的过程。
电信公司可以使用监督学习算法，根据已知的用户流失情况和相关特征，训练一个预测模型。
然后，使用该模型对新加入或老用户进行预测，判断其是否有流失的可能性。
常用的机器学习算法包括决策树、支持向量机、逻辑回归等。
根据数据的特点和问题的需求，选择适合的机器学习算法进行用户流失预测。
三、用户流失预测的应用用户流失预测的结果可以为电信公司提供宝贵的参考，帮助其制定相应的营销策略和措施，降低用户流失率，提高客户留存率。
客户流失预测的现状与发展研究
￥３０～ Ｏ ， ０ ６ ０ 这大约是保 留一个老 客户 所花费成本的 ５ ６倍 。 、 就有效地实施客户保持策略而言， 为了确定策略实施 的目标客 户群 ， 对潜在的流失客户进行预测在客 户关系管理中具有十分 重要的作用 。客户流失预测是客户保持 、 客户细分 和客户价值 分析 中的关键处理过程 ， 其预测水平是衡量客户保持策略有效 性 和客户关 系管理系统 先进程度的重要标志 。流失预测 的关 键在于所建立模型的精度 、 模型的解释性和数据特 征变量的质 量， 如何建立高效的预测模型和挖掘出有效的数据特征变量是
吸 引 的 新 客 户 减 少 ， 赢 得 一 个 新 客 户 所 花 费 的 成 本 约 为 而
客户流失预测 的提法是 ： 根据 已知所属类别的若干个客户的 ｎ 个特征指标 ， 去判别一个 未知类别 的客户属于 两个 （ 或多个 ） 不 同类别中的哪一个类别。根据发展历程和智能化程度 的高
ｄ ｉ１ ．９ ９ ｊｉ ｎ １０ －６ ５２ １ ．２ ０ ４ ｏ：０ ３６ ／．ｓ ．０ １ ９ ．０ ０ ０ ．Ｏ ｓ ３
Ｒｅ ｅ ｒｈ ｏ ｕ ｒ ｎ ｉ ａｉｎ ａ ｄ ｄ ｖ ｌｐ ｎ ｆｃ ｓｏ ｒｃ ｕ ｎ ｐ ｅ ｉ ｅ ｅｏ ｍｅ ｔｏ ｕ ｔｍｅ ｈ ｒ ｒ ｄｃｉ ｕ ｏ ｏ
低 ， 致 可 以划 分为 以下 三个 阶段 ： 大
第一阶段主要采用基 于传 统统计学 的预测方 法 ， 这是 ２ １ 世纪初客户流失预测主要采用的方法 。该类 主要方法包括 决 策树 、 ｇ ｔ ｌ ｉｉ ｏ ｓｃ回归 （ｏｉｉ ｒｇｅｓ ｎ 、 叶 斯 分类 器 （ ａ ｅ １ ｓｃ ｅｒ ｉ ） 贝 ｇｔ ｓｏ ｎｉ ｖ
中国电信业流失客户分类研究
关键词 ： 户流失； 客 全部流 失； 部分流失
Ｓｔ ｄｙ ｏ ｈｅＬｏ ｔＣｕｓｏ ｅ ｓＣｌ ｓｉ ｃ ｔｏ ｏ ｉ ｓ ｌ ｃ ｍ ｎｄ ｓ ｒ ｕ ｎ ｔ ｓ ｔ ｍ ｒ ａ ｓｆ ａ ｉｎ ｆＣｈ ｎｅ ｅＴｅｅ ｏ Ｉ ｕ ｔｙ ｉ
Ｌｉ ｎ Ｗ ａ ｇ ｗｅｘｎ ｕ Ｙｏ ｇ ｎ ｉ ｉ Ｋａ ｇｚｙ ｎ ｉｉ
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｔ ｅｅ ａ ｅ ｍａ ｙ ｐ ｐ ｒ ｈ ｖｎ ｔ ｄ ｅ ｈ ｃｏ ｓｏ ｕ ｔ ｍｅ ｓｎ ｈ ｎ ｅ ｃ ｍ ｄ ｓ ｙ ｂ ｔ ｌ ｆ ｍ ｓｒ ｃ ： ｈ ｒ ｒ ｎ ａ ｅ ｓ ａ ｉ ｇ ｓ ｉｄ ｔ ｅｆ ｔｒ ｆ ｓ ｕ ａ ｃ ｏ ｒｌ ｉｇ ｉ Ｃ ｉ ａ Ｓｔｌ ｏ ｉ ｕ ｔ ． ｕ ｌ ｒ ｏ ｎ ｅ ｎ ｒ ａ ｏ
由于 目前 国内 的电信业 仍 然处 于客 户绝对 数量 继续
客户 的消费行为 ，最重 要的是要 知道客户 流失原 因。 目前 已有的调查 主要是 从企业处 获得的信息 ， 这样 的 调查结果不 一定全 面反 映流失客户 的实 际情况 ， 尤其
增加 的发展 时期 （ 尤其 是移动通信业 ）新增客 户带来 ，
１ 引 言
国外 的电信业 竞争早就 已经到 了白热化 地步 ， 很
集 中在 客户流失预测 ，而且多为理论 模型上 的探讨 ，
应用于 实践的很少 ， 于 电信业 流失客户 的价值分析 对
和流失客户 的赢 回策略研究不 够 。随着 ３ Ｇ牌照 的发
多 电信 企业亏损甚 至破 产 ， 以国外的学者 和企业对 所
ｔｅ ｎ ｌ ｏ ｏ ａ ｙ ｎｄ ｏ ａ ｙｓ ａａ Ｉ ｆｃ ， ａ ａ ｔ ｒｏ ｈ ａ ｇｅ ｆ ｃ ｍｐ ｎ ａ ｃ ｍｐ ｎ ＇ ｄ ｔ ． ｎ ａ ｔ ｐ ｒ ｆ ｍ ｔ ｅ ｔｔｓｉ ｓ ｆ ｕ ｔｍｅ ｓ ｉ ｆｒ ａｉｎ ｎ ｔ ｅ ｈ ｓａｉｔ ｏ ｃ ｓｏ ｒ ｎ ｏｍ ｔ ａ ｄ ｈ ｃ ｏ ｃ ｍｐ ｅ ｅ ｓｖ ｎ ｓ ｏ ｎｅ ｐ ｉｅ ｄ ｔ ，ｔ ｅ ｕ ｄ ｒ ｔｎ ｉｇ ｏ ｎ ｅ ｒｓ ｓ ｏ ｕ ｔｍ ｅ ｓｒ ａ ｏ ｓ ｎ ｔｅ ｏ ｇ Ｈｅ ｃ ，ｔｉ ｏ ｒ ｈ ｎ ｉｅ ｓ ｆｅ ｔｒ ｒｓ ｓ ａａ ｈ ｎ ｅ ｓａ ｄｎ ｆｅ ｔｒ ｉｅ ｎ ｃ ｓｏ ｒ ｅ ｓ ｎ ｉ ｏ ｎ ｕ ｈ． ｎ ｅ ｈ ｓ ｐ ｐ ｐ ｒｄ ｅ ｌ ｎ ｌｚ ｓｔ ｅ ｒ ａ ｏ ｓｏ ｕ ｔｍｅ ｏ ｉ ｇ ｆｏ ｔ ｅ ｉｖ ｓｉａｉｎ ｔ ｉｅ ｔｃ ｓｏ ｒ ，ｉ ｒ ｅ ｏ ｗｅｌｍａ ａ ｅ ａ ｅ ｅ ｐ ｙ ａ ａｙ ｅ ｈ ｅ ｓ ｎ ｆｃ ｓｏ ｒｌ ｓｎ ｒ ｍ ｈ ｎ ｅ ｔ ｔｏ ｏ ｄ ｒ ｃ ｕ ｔｍｅ ｓ ｎ ｏ ｄ ｒｔ ｌ ｇ ｎ ｇ ｔｅ ｃ ｓｏ ｒ ｎ ｅ ｉｎ ｔ ｅｒｇ ｔｗｉ ｎｎ － ａ ｋ ｓｒ ｔｇ ｈ ｕ ｔ ｍｅ ｓａ ｄ ｄ ｓｇ ｈ ｉｈ ｎ ｉ ｇ ｂ ｃ ｔａｅ ｙ． Ｋｅ ｒ ｓ ｕ ｔｍｅ ｏ ｉ ｇ； ｏ ｌｔ ｏ ｉｇ； ａ ｔｌｓｎ ｙ ｗｏ ｄ ：ｃ ｓｏ ｒｌｓｎ ｃ ｍｐ ｅｅ ｌｓｎ ｐ ｒ ｏ ｉｇ
电信运营商的用户流失预测与管理策略
电信运营商的用户流失预测与管理策略引言：随着互联网的飞速发展，电信运营商面临着越来越激烈的竞争，用户的忠诚度和流失问题成为了运营商必须关注的焦点。
预测用户流失并采取相应的管理策略，是电信运营商提升用户保留率和竞争力的重要手段。
一、用户流失预测的意义用户流失预测是通过数据分析和挖掘用户行为模式，帮助电信运营商提前发现可能流失的用户，并采取措施挽留。
预测用户流失具有以下重要意义：1. 提前发现潜在问题：通过用户流失预测，电信运营商可以识别到可能导致用户流失的关键因素，如服务质量、价格、竞争对手的广告宣传等。
于是，运营商可以积极改善服务质量、调整价格策略、推出更具吸引力的优惠活动，解决潜在问题，挽留用户。
2. 节约营销成本：用户的留存与流失直接关系到营销成本。
通过有效的用户流失预测，电信运营商可以有针对性地开展精准营销活动，将资源投放在真正有流失风险的用户身上，避免资源的浪费，并提高市场反应率和投资回报率。
3. 保持竞争优势：如今电信市场竞争异常激烈，运营商之间为了吸引用户纷纷推出了大量的优惠活动。
通过用户流失预测，运营商可以了解用户对各种优惠活动的反馈，从而制定更有针对性的优惠策略，提升用户的满意度和忠诚度，保持竞争优势。
二、用户流失预测的方法用户流失预测可以通过多种数据挖掘算法和统计模型来实现，以下列举了常用的方法：1. RFM模型：RFM模型是根据用户的最近一次购买时间(R)、购买频率(F)和购买金额(M)来评估用户价值的模型。
通过RFM模型，可以根据用户购买行为的变化预测用户流失。
2. 决策树算法：决策树是一种常用的分类算法，可以根据已知的特征和标签来预测新的样本分类。
在用户流失预测中，决策树可以用来分析用户行为特征、服务质量等因素，并预测用户是否会流失。
3. 随机森林算法：随机森林是基于决策树的集成算法，通过多个决策树的集成来提高分类的准确性。
在用户流失预测中，可以使用随机森林算法来挖掘用户行为模式、消费习惯等特征，并根据这些特征预测用户的流失概率。
一种基于电信客户流失预警的解决方案
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! 引言
电信用 户的客户流 失是一个 长期以来困 扰全球电 信运营 商 的难题 ! 在欧洲 " 每年有 ! "! " #$ 的客户流失 ! 而获取一个新客户 的平均成本相当于一个客户 " 年内给公司带来 的净利润 "这 种情 况直接导致客户回报率的下降 ! 所以降低客户 流失率 "提高 客户 的满意度 及忠诚度 "提升 客户价值 "是 运营商在竞 争中制胜 的关 键 ! 根据流失的客户和没有流失的客户性质和 消费行为 "进 行挖 掘分析 " 建立客户流失预测模型 "分析 哪些客户流失概率较大 " 流 失客户的消费行为如何 " 已经成为电信公司面临的重要课题 ! 本 文以 %% 电 信公司实际应用为背景 " 以数据 仓库 #数 据整合 # 数据 挖掘等为 技术手段 "提出 了基于数 据挖掘的客 户流失分 析 #预 警 解决方案 !
电信行业用户流失预测模型研究
电信行业用户流失预测模型研究随着移动互联网的普及和用户数的爆发式增长，电信行业的竞争日益激烈。
用户对资费、服务质量、网络覆盖等要求也越来越高。
在这样的背景下，如何减缓用户流失，挽回流失用户成为了电信行业的一大难题。
本文将探讨电信行业用户流失预测模型研究。
一、用户流失的原因1.1 服务质量不佳服务质量是用户选择电信运营商的重要因素之一。
如果用户在使用电信运营商提供的服务时出现了问题，比如接不到电话、上不了网等，用户就会感到不满意，会考虑换运营商。
1.2 资费不合理资费是用户选择电信运营商的重要因素之一。
如果资费不合理，用户会感到不划算，这也是用户流失的重要原因之一。
1.3 服务内容不够多样化电信运营商的业务范围非常广泛，包括通信、互联网、广电等。
如果一个电信运营商的服务项目较少，只能提供电话和宽带服务，对于用户来说是不够吸引人的。
这也是用户流失的重要原因之一。
1.4 客户服务不足客户服务是用户选择电信运营商的重要因素之一。
如果电信运营商的客户服务不足，用户在使用过程中遇到的问题得不到及时解决，也会考虑选择其他运营商。
二、用户流失预测模型的意义电信运营商需要尽可能多地了解用户的行为特征，以便更好地引导用户，并促进长期用户的忠诚度。
为此，电信行业用户流失预测模型就应运而生。
用户流失预测模型能够更好地洞察用户的行为特征，对未来的用户流失进行预测，并针对性地制定后续的营销策略。
如果采用流失预测模型进行分析，电信运营商可以更加全面地了解用户流失的可能性，以便更好地制定相应的措施。
三、用户流失预测模型的研究方法3.1 数据收集在开展用户流失预测模型研究时，必须优先搜集大量的数据。
数据应包括用户的基本信息、消费行为和较长期的历史记录。
搜集来的数据应存储在电信运营商的数据库中，以便后续的分析。
3.2 数据分析在获得用户的数据后，需要进行数据分析和处理，以便更好地厘清用户的行为模式和趋势。
数据分析可以借助多种软件工具进行，比如R、Python、SPSS等。
分析电信公司客户流失风险预警与应对策略
对于电信运营商来说，客户就是最宝贵的财富，降低客户 流失率、保持并增长客户虽然是一项非常困难的任务，然而， 哪怕是客户的流失率只降低了1%，这一数据将意味着带给企业 近百万元的收入，为企业获取经济效益创造的空间是巨大的， 可见降低客户流失、挽留客户是电信运营商立足于竞争市场的 重要手段。长期以来，电信用户的客户不断的流失，使得全球 电信运营商非常困惑，尤其是在发达国家每年有接近50%的客 户流失。在新客户的开发上，需要该客户用5年的时间才能带给 企业净利润，很明显客户的回报率是下降的[1]。基于此，提高 现有客户的忠诚度，尽可能地挽留客户提升其价值，则成为电 信运营商在激烈的竞争环境中制胜的关键。而挖掘研究流失客 户的原因，依据现有客户的消费行为及性质展开深入剖析，以 此对流失客户建立预测模型，提出数据挖掘的客户预警解决措 施，并针对流失的客户制订出相应的挽留方案是当前电信运营 商重点研究的课题。
2.2 客户挽留方案实施 通过对流失原因的分析，针对预警客户群制定出适当挽留 方案，及时快速地将营销策略调整。对当前客户使用产品的状 况进行查看，了解其详细的信息包括具体的通话行为、产品使 用形成的费用支付状况、流失倾向等，通过查看客户信息，对 有流失倾向客户提供主动挽留的营销建议，并对客访等跟 踪信息提供给决策者，作为后续工作开展的基础。进行挽留效 益的分析要将此项工作开展以后客户使用产品、通话行为产生 的费用信息，并融合挽留效果，最终对挽留形成的效益展开评 估，同步考核相关业务人员。
我国通信企业客户流失预测研究综述
核 中 ，主要 以 当年 的新 用 户 发 展 数 量 作 为 考 核指 标 ，而 忽 略 对 老 客 户 的维 持 和保 留 。
１ 客 户流失 的影响 因素
赵莽 （０ ６ ２ ０ ）从客户保持理论 出发 ，提 出移动客户保持 的 几个相关因素 ，包括客户满意 、客户忠诚 、服务公平性和顾客
研究探索
企业 科技 与发展
２１ 年第 ７ 总第 ３１ ） ０１ 期（ ０期
Ｎ ．， ０ Ｃ ｍ ｌ ｉ ｌ Ｎ ． １ Ｏ ７ ２ １ （ ｕ ｕａ ｖ ｙ Ｏ ３ ） １ ｔｅ ０
Ｒ ｓａｃ ｅｅ ｒｈ＆ Ｅ ｐ ｒｔ ｎ Ｅｎ ｅ ｐ ｉｅ Ｓ ｉ ｎ ｅ Ａｎｄ Ｔｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ＆ Ｄ ｅ ｅ ｏ ｍ ｅ ｔ ｘ ｌ ａ ｏ ｏ ｉ ｔ ｒ ｒｓ ｃ ｅ ｃ ｃ ｎ ｌｇ ｖ ｌｐ ｎ
Ｃ ｉａ’ ｅｅ ｏ ｈ ｎ ｓ ｔｌｃ ｍｍｕ ｉａｉｎ ｏ ｅ ａｏ Ｔ ｅ ｐ ｐ ｒ ｇｖ ｓ ａ ｒ ｖｅ ｎ ｔ ｅ ｆｃｏ ｓ ｔ ａ ｆ ｃ ｕ ｔｍｅ ｕ ｆ ｗ ａ ｄ ｉ ｒｄ ｃｉ ｎ ｎ ｃ ｔ ｐ ｒ ｔ￣． ｈ ａ ｅ ｉｅ ｅ ｉｗ ｏ ｈ ａ ｔｒ ｔａ ｅ ｔｃ ｓ ｏ ｈ ｏ ｒ ｏ ｔ ｏ ｎ ｔ ｐ ｅ ｉｔ ｌ ｓ ｏ
真正的忠诚客户 。接着分析 了移动通信市场的特点 ，在此基础 上探讨 了与客户保持相关 的因素 ，并且 通过 实证分析验证了各 个因素之间的关 系。最后得出影响客户保持 的主要因素包 括客
电信客户流失预测模型研究
识 别 。本 次 客 户 流 失 预 测 主 要 是 针 对 电信 行 业 的 流 失 客户 。 ３ ２ 数 据 理 解 和 准 备 ． 为 了建 立 客 户 流 失 模 型 ，必 须 收 集 所 有 的 原 始 数 据 ， 并
目前 在 全 球 电 信 业 发 展 处 于 低 迷 的情 况 下 ， 我 国 不 断 深 化 企 业 对
行 为 变 量 ； 内 、 内 漫 游 通 话 的 行 为 变 量 ； 澳 台 、 它 国 省 国 港 其 家 漫 游 通 话 及 国 际 、 澳 台长 途 的 行 为 变 量 ： 转 及 呼 叫 。 港 呼 反
映客户 呼转 到不同 电信运 营商的情况 ， 客户 呼叫不 同电信运
营 商 的 情 况 ； 据 业 务 的 使 用 情 况 ； 话 号 码 数 ： 户 的总 体 数 通 客 主 被 叫 行 为 等 ） 进 一 步 的衍 生 变 量 Ｘ４ 建 模 的 目的 就 是 要 ； 。 分析 、确 定这 些 向量变量 与客 户流 失状态 变 量 Ｙ 的关 系 ， 即 ： Ｆｘ１Ｘ２ Ｘ３ Ｘ ） Ｙ＝ ｆ ， ， ， ４ 。
具进行 数据预测 模型 的建立 ，数据处 理采用 了 Ｓ ｂｓ ｙａｅ公司
的 Ｉ 数据 仓库 。 Ｏ
３ 数 据 挖 掘 模 型 应 用 ．
进 行 知 识 挖 掘 时 ＿ 先 从 原 始 数 据 集 合 ｒ 里 指 数 据 挖 掘 ３ Ｊ ， 这
目标表 １ 中取 出一 个与探 索 的 问题 相关 的样本 数据 集 ， 经过
针对 被动流 失客户（ 即欠 费销户） 建立 模型 ， 一般客 户 对
而 言 ， 因欠 费停 机 ， 且 在 ３个 月 内 没 有 还 款 ， 后 会 被 欠 若 并 最
结合K--means的分类方法在电信客户流失中的应用
个统 一 的分类模 型 ， 由该分 类模 型提 供的类别 特征
作为类 别 划 分 的依 据 ， 似 于 图 １ Ａ） 示 ， １ 类 （ 所 图
文献 Ｅ ］ ３ 针对 电信 企业 客户 流失 构建 了一 种客 户 流
算 法在应 用分 析 中 的精 度 不 太 理 想． 因此 ， 对 实 针
面） 但 在实 际应 用 中 ， ． 由于 涉及 到 的 因素 比较 多 ， 造 成客 户流 失 的客观 因素也 比较多 ， 因此流失 的特 征 有许 多种 ， 如套 餐 资 费不 合 理 、 网络 服 务质 量 差 等． 如果 仅用 单一 的传 统 分 类 算 法 建立 模 型 ， 么 那
许 多研究 者对客 户 流失 展开 了研 究 ：文献 ［ ＇ ｔ １ Ｄａ— ］ ｔ 等人 提 出 了 Ｃ ａ ＨＡＭＰ模 型 ， 将 其 应 用 于无 线 并
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种 类别 的划 分 ， 即通 过对 现有 数据 的分析获 取一
通 信业的 客户 流失建 模 ；文 献［ ］ 进 了 Ｉ ３决 策 ２改 Ｄ
第 ２ ８卷 第 ２期
２１ 年 Ｏ 月 ００ ３
佳 木 斯 大 学 学 报 （ 自 然 科 学 版 ）
Ｊ ｕ ｎ ｌｏ ｉｍｕ ｉＵｎ ｖ ｒ ｉ （ ｔ ｒ ｌ ｃｅ ｃ ｉ ｏ ） ｏ ｒ ａ ｆ ａ ｓ Ｊ ｉｅｓｔ Ｎａ ｕ ａ ｉｎ ｅＥｄｔ ｎ ｙ Ｓ ｉ
Ｖｏ ． ８ Ｎｏ ２ １２ ．
摘 要 ： 通过 对 电信 业客 户流 失预 测的 国 内外研 究成 果 的分析 ， 我们 发 现造 成 电信业客 户流失
集成多分类器在客户流失预测中的应用
集成多分类器在客户流失预测中的应用摘要:随着经济的发展,通讯行业的竞争也日益激烈,客户流失已经成为造成企业经济损失的重要原因。
为了给企业决策者提供较为准确的客户流失预测分析,提出了基于集成多分类模型的预测方法。
基础模型的构造上选择基于显露模式的算法,在训练样本上建立N个并列的基础模型,按投票的方式集成N个模型的决策能力,最终对客户流失进行准确的预测,为电信公司的决策层提供可靠的分析结果。
实验数据表明,相对于单一模型,集成分类算法不仅有显著的分类准确率,还有较强的泛化能力。
关键词:客户流失预测集成分类器随着经济的发展,各行各业的竞争也日益激烈,通讯行业尤为突出。
各大通讯公司渐渐意识到客户管理的重要,推出的营销策略以客户为中心,但这远远不够,有研究表明,发展一位新客户的成本是留住一位老客户的5～6倍[1]。
企业在扩充市场占有率的同时,更应该注重客户的保持率。
因为较低的转换成本,客户可以很轻松的从一家电信运营商转换到另外一家,从全球来看,通讯行业面临的普遍问题就是客户流失。
面对企业海量的客户信息数据库,如果能经过数据分析,挖掘出客户流失相关的模型。
企业决策者能利用模型预测客户流失,制定相应的对策,从而减少企业的巨额经济损失。
关于通信行业客户流失预测的问题,已有了大量的研究。
这些研究几乎都是致力于建立预测性能优良的单一模型,单一模型容易出现的问题是过度拟合,预测精度也不能满足实际要求。
集成多分类模型是利用多个分类模型之间的互补性,有效的提高分类性能。
对于集成多分类器算法来说,基础模型构造算法的选择是影响分类结果的一个重要因素,基础模型不仅自身要具有不错分类能力,还要有一定的稳定性,本文选择的基于EP[2]的分类算法来构造基础模型,集成多分类器用于预测通讯行业客户流失问题。
实验证明,集成多分类器算法具有优异的分类准确率的同时,还有很好的泛化能力。
1 集成多分类器预测模型建立原理1.1 集成组合多分类器原理集成多分类器(multiple classifier combination)的组合原理如图1所示,根据训练样本的实际情况,建模阶段,产生N个基分类器,对于未知样本,每个基分类器(basic classifier)都有相应的输出,最后分类器按照一定的原则组合N个基分类器的结果,产生对未知样本最终的分类结果。
基于机器学习的客户流失预测模型研究
基于机器学习的客户流失预测模型研究客户流失是企业不愿意看到的情况，因为新客户的获取成本较高，而老客户的留存对于企业的盈利能力和品牌形象非常重要。
随着机器学习技术的发展和应用，利用机器学习技术构建客户流失预测模型成为了一种常见的解决方案。
本文将对基于机器学习的客户流失预测模型进行研究，并探讨其优势和应用领域。
一、引言客户流失是指原本是企业的忠实客户，在某个时刻停止使用企业产品或服务的现象。
对于企业而言，客户流失会直接影响盈利能力和市场份额。
因此，研究客户流失预测模型，及早采取相应措施，对于企业的可持续发展具有重要意义。
二、基于机器学习的客户流失预测模型基于机器学习的客户流失预测模型是利用历史数据和机器学习算法，通过建立预测模型来识别潜在的流失客户。
该模型的主要步骤包括数据预处理、特征选择、模型训练和模型评估。
1. 数据预处理在建立客户流失预测模型之前，首先需要对原始数据进行预处理。
目的是清洗数据、处理缺失值、处理异常值，并将数据转换为机器学习算法可以处理的格式。
常用的预处理技术包括数据清洗、特征缩放和特征编码等。
2. 特征选择特征选择是指从大量的特征中选择出对客户流失预测具有重要影响的特征。
通过对数据进行特征分析和相关性分析，可以筛选出影响客户流失的重要因素，并排除无关因素。
常用的特征选择方法有相关系数法、方差分析法和递归特征消除法等。
3. 模型训练在选取好特征后，利用机器学习算法对客户流失预测模型进行训练。
常用的机器学习算法包括逻辑回归、支持向量机、决策树和随机森林等。
这些算法可以通过对历史数据的学习，建立出预测模型，并利用模型对新数据进行预测。
4. 模型评估模型评估是对建立的客户流失预测模型进行性能评估的过程。
常用的评估指标包括准确度、召回率、精确度和F1分数等。
通过评估模型的性能，可以判断模型的预测能力和稳定性，并对模型进行进一步的改进和优化。
三、基于机器学习的客户流失预测模型的优势相对于传统的客户流失预测方法，基于机器学习的客户流失预测模型具有以下优势：1. 高准确性：机器学习算法可以通过学习海量的历史数据，寻找数据中的隐含规律，从而提高预测准确性。
客户流失预警模型及其在电信企业的应用
警模型．在其一个地市分公司进行了客户维系与挽留一期 程的实施试点． 近半年的试点结果表明． 新提出的客户流失预
警模型具有 良好的预警功能．能从企业海量的客户信息中有
效地发现具有潜在离网倾向的有价值客户．为该企业有针对
维普资讯
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专题： 电信运营支撑
客户流失预警模型及其在 电信企业 的应用
王 雷 ， 松 林 。顾 学 道 １ 陈 ， ， ２
（， １ 深圳现 代 计算机 公 司博士 后科研 工 作站 深圳 ５ ８ ５ ： １ ０ ７ ２ 清华 大 学计算机 科 学与技 术 系博 士 后流动 站 北京 １ ０ ８ ： ， ０ ０ ４ ３ ，中国联 合通 信有 限公 司湖 南分公 司 长沙 ４ ０ ０ ） １０ １
类客户 ． 即高价值客户和低价值客户 ． 分别选择适量的历史上 该类流失客户和未流失客户的属性数据组成训练数据集， 利用 神经网络、决策树、 ｇ ｔ 回归等分类方法建立该类客户流失 Ｌ ｉｉ ｏ ｓｃ
果将其顾客流失率降低５ 利润就能增加２％ ８％ｓ ％． ５ ５ １ ｌ 由此可 见． 大量的客户流失让运营商蒙受巨大损失 近年来 ． 随着国内电信企业纷纷提出由“ 生产型” 企业向
没有判别这些有离网倾向的客户是否对企业真正具有价值 如 果将大量不具有真正价值的有离网倾 向的客户提供给客户经
为 ２％， ５ 亚洲运营商统计的客户流失率高达 ４％ ｌ ８ ｕ 国内 ． ， 中国
联通 Ｃ Ｍ Ｄ Ａ客户流失率约为 １． Ｇ Ｍ约为 ３％．中国移动 ７ ％，Ｓ ９ ２
的客户流失率为 １． ２ ％．中国电信小灵通的客户流失率约为 ６
基于数据挖掘技术的客户流失预警模型
基于数据挖掘技术的客户流失预警模型【摘要】结合客户细分的思想，提出了一种基于慢启动的频繁模式挖掘算法，并基于该算法提出了一种新的电信企业客户流失预警模型，湖南某大型电信企业基于该客户流失预警，在其一个地市分公司进行了客户维系与挽留二期工程的实施试点，试点结果表明，提出的客户流失预警模型具有良好的预警功能。
【关键词】客户流失客户维系与挽留预警模型电信企业一、引言随着电信企业之间的竞争加剧，电信运营商不断推出新的套餐和新的业务，希望能够争取到更多的市场份额。
但同时也在很大程度上加大了客户的不稳定性，使得客户离网现象频繁发生。
研究表明，一个公司如果将其顾客流失率降低5%，利润就能增加25%至85%。
由此可见，大量的客户流失让运营商蒙受巨大损失。
结合客户细分的思想，本文提出了一种新的电信企业客户流失预警模型。
二、相关定义（一）客户流失的定义与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：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；恶意流失：是指客户因为个人私欲因素（如恶意欠费后为了逃避缴费等）而选择离网所导致的客户流失；竞争流失：是指客户因为企业竞争对手因素（如竞争对手提供了更优惠的资费政策）而选择离网所导致的客户流失；失望流失：是指客户因为企业服务质量因素（如网络覆盖或服务态度等）而选择离网所导致的客户流失。
三、客户流失预警模型的构建（一）客户细分客户细分有多种方法，如依据客户的性别、年龄、支付能力、信用度等均可对客户进行分类。
在客户流失预警模型中，我们依据客户对企业的贡献大小进行分类，主要分为以下三种：高价值客户、普通价值客户、低价值客户。
假定企业每月均摊到每个客户的日常维护成本为c，则各类客户定义如下：高价值客户：是指月均话费大于等于kc的客户；普通价值客户：是指月均话费介于1c到kc之间的客户；低价值客户：是指月均话费小于1c的客户。
基于深度学习的客户流失预警技术研究
基于深度学习的客户流失预警技术研究随着互联网行业的蓬勃发展，各个行业企业就成为了数字化建设的主要推手。
越来越多的企业开始关注数字化转型，通过快速数字化的方式，利用互联网的优势、人工智能的力量来提高管理效率、服务水平以及降低成本，早期的技术相对较单一，但是现在复杂的业务需要更加先进的技术手段来提高客户体验和服务质量。
在电信、银行、电商等行业中，客户是企业发展的基石，客户的流失情况直接影响了企业的生存和发展，因此需要提高解决客户流失问题的预警敏感度，尽早发现客户的不满意以及更换的可能性。
本文将介绍基于深度学习的客户流失预警技术研究。
一、客户流失预警客户流失预警是指企业在客户流失之前或即将发生客户流失时，通过一定的方式和手段来预测客户流失情况，帮助企业针对情况采取有针对性的措施，提高客户的满意度从而留住客户。
传统的客户流失预警模型通常是基于统计学模型，建立评价指标体系，运用预测模型对指标进行汇总和分析，进而给出分析报告和预测结论。
然而，数据量大、变量功能复杂、潜在关联关系种类繁多的客户行为数据，这一方法的瓶颈就越来越明显。
二、基于深度学习的客户流失预警技术基于深度学习的客户流失预警技术是一种高效的算法方法，其可以更加准确地预测客户流失的概率，同时不断优化算法，提升准确率。
具体的实现方法为，将大量的客户行为数据通过神经网络进行大量的训练，准确地预测客户流失的可能性，并根据预测结果制定相应的措施，以便更好的留住客户并提高客户的满意度。
三、具体应用客户流失预警技术可以广泛用于电信、银行、汽车、电商等各种行业，提高预警的敏感性，从而实现客户留存效益的提高。
以电信行业为例，通过对客户的话费消费记录、客房使用记录等各种数据进行分析和挖掘，能够更加精准的预测客户的满意度和流失概率。
同时它能够将客户数据的分割、训练、预测等自动化，为企业提高效率和降低成本带来巨大的优势。
四、结论和展望基于深度学习的客户流失预警技术是一个不断发展的领域，对于不同行业客户留存的问题都有很好的解决方案。
基于客户信息的电信企业客户流失问题分析
基于客户信息的电信企业客户流失问题分析周支立 刘 斌 (西安交通大学管理学院) (联通陕西分公司记费信息系统部)摘 要 在数据挖掘的基础上,提出针对电信运营企业的客户流失问题的分析方法,通过某公司客户中已经流失客户的信息分析以寻找某些特征,从而为解决客户流失问题打下基础。
关键词 客户信息 客户流失 电信企业 近10年来,我国电子信息产品制造业以3倍于G DP增长的速度高速发展,为国民经济和社会发展做出了巨大贡献。
2001年的信息产业已占G DP的4.2%,2002年我国电子信息产业突破1.6万亿元,继续保持国民经济第一支柱产业的地位。
在整个信息产业,电信运营业起了龙头的作用,对国民经济发展具有显著的直接和间接效益。
国际电信联盟的研究表明,电信业对发达国家G DP增长的直接贡献度仅为6%到9%,而间接贡献度却通常超过90%;电信运营业的发展,带动了通信设备制造业的发展。
同时,作为重要的基础设施,通信条件的改善也是网络业高速增长的基础,网络的兴起又拉动了计算机产业。
通信设备制造业、计算机业的发展又带动了电子元器件产业、软件业的发展。
这些事实说明,电信运营业的发展在信息产业中的确具有举足轻重的作用。
但是随着市场不断的扩展,电信业也遇到了一定的困难,如代理费用的升高和宣传费用的升高,使进一步发展新用户越来越难,并且发展新用户的平均成本和新用户带来的平均利润的比例在逐步升高,依靠扩大规模而实现利润增长的难度在迅速提高。
在发展新用户的收益率逐步下降的同时,随着竞争的逐步激烈,老用户的流失问题也日益严重起来。
因此,对于每个电信运营企业来说,客户已经不再仅仅是销售和服务的对象,而是在经营发展中拥有的一项重要战略资源,成为各个电信企业在竞争中取胜的关键因素之一。
由于电信企业在技术上和产品上同质化程度非常高,为客户提供优质服务、保持良好的客户关系和顾客忠诚度已经成为电信企业之间竞争的焦点。
安盛咨询公司统计表明,争取、吸引一个新客户的费用是保住现有客户费用的5～15倍。
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《金融数据挖掘案例分析》课程设计报告学生姓名：学号：题目：基于分类技术的电信客户流失预测的研究系别：信息管理与工程系班级：信息管理与信息系统指导教师：2015年6月目录摘要： (1)Abstract： (2)1.引言 (3)1.1研究背景和意义 (3)1.2国内外应用和研究现状 (3)1.3 研究方法 (4)1.3.1 数据收集 (4)1.3.2数据准备 (4)1.3.3数据建模 (4)1.3.4.模型评估 (4)2.决策树算法基本概述 (5)2.1 决策树算法的提出和发展 (5)2.2 决策树算法的概念 (5)2.3决策树的优缺点 (5)3. 数据预处理 (6)3.1数据预处理概述 (6)3.2 数据的商业理解 (6)3.3 数据预处理方法 (6)3.3.1数据清理 (6)3.3.2数据集成 (7)3.3.3数据变换 (7)3.3.4数据归约 (7)4.构造决策树 (8)4.1决策树分类的步骤 (8)4.2建模 (8)4.2.1输入数据 (8)4.2.2输出类型 (9)4.2.3手工计算验证 (9)4.2.4 SQL Server Business Intelligence Development Studio工具验证 (12)4.2.5实验结论分析 (16)5总结与后需改进工作 (17)5.1总结 (17)5.2后续需要改进的工作 (17)致谢 (19)参考文献 (20)基于分类技术的电信客户流失预测的研究摘要：在国内随着对数据挖掘技术的重视，数据挖掘技术的应用也越来越广，其中电信行业的客户流失分析就更是一大热点。
通过对以往流失客户的数据进行分析，找出可能流失用户的特征，及时采取相应的措施，减少客户流失的发生。
这对提高经营业绩和降低运营成本有着极为重要的价值。
本文从数据挖掘的效率和精度出发，运用分类技术方法中的决策树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。
关键字：数据挖掘；电信客户流失；分类技术；决策树算法Abstract：Along with data mining technology development, data mining impor- tance already by more and more many person attention， in which to the telecommunication profession customer outflow forecast is a present big hot spot.This article utilizes the decision tree algorithm to carry on the analysis to the telecommunication customer attribute characteristic, obtains the outflow customer the basic characteristic, helps the enterprise superintendent to carry on the analysis to this kind of customer behavior characteristic, adopts the customer which the pointed measure detains soon drains or has the outflow intention customer, achieved is better late than never effect.Keywords: Data mining ;telecommunication customer outflow ; classification technique；decision tree algorithm1.引言1.1研究背景和意义随着中国电信行业体制的改革与重组，中国电信业的市场环境发生了根本性的变化，中国电信服务市场逐步形成了从最初个别运营商垄断市场到数家大运营商主导、多家小运营商参与、新运营商不断加入的电信市场竞争的新格局。
在当前电信业普及率很高的形势下，在发展新客户的同时，怎样维持已有的客户群，已经成为电信企业越来越关注的焦点。
面对激烈的竞争市场，各大运营商正在寻找一种更有效的办法来建立与客户的关系，创造客户价值来保留和竞争优质客户。
要想预测将要流失的客户，进而成功对其进行挽留，首先要全面掌握客户的信息。
这些业务数据已经达到几十甚至上百TB，数据挖掘技术则正是目前数据仓库领域最强大的数据分析手段。
客户流失预测，就是使用数据挖掘的方法，整合客户历史大量的数据，分析客户基本状态属性和历史属性，提取出已经流失客户在流失前具有的特点，从而建立流失模型，预测出会在不久会流失的客户，从而降低客户的流失率。
1.2国内外应用和研究现状在国外，如美国国防财务部从每年上百万笔的军火交易中寻找可能存在的欺诈现象，并进行深入分析和调查，从而大量的节约了成本。
在国内，数据挖掘的研究起步较晚，事实上运用数据挖掘技术的企业不多，比较典型的是SAS公司的SAS Enterprise Miner，被用于上海宝钢的配矿系统热轧质量控制系统。
国内一些电信企业也陆续开始使用。
数据挖掘技术在运用方面仍有一些不足：(1)对挖掘对象的数据理解有所欠缺，变量属性选择的欠缺。
(2)理论无法很好的指导实践应用。
大量的研究只能得出模型预测的准确率，而无法利用预测结果来正确的指导实践。
1.3 研究方法1.3.1数据收集这一任务主要是获得项目资源需求得数据，在本文中主要是结合电信业的业务经验，分析流失数据包括客户的自然属性、消费费用、套餐类型等。
这些数据主要还是直接从某家电信公司获得。
1.3.2数据准备数据准备包括对数据的选择、缺失值处理、噪声数据平滑、数据集成变换、衍生变量的生成、离散化、抽样等.它需要对行业领域知识有较深的理解，是数据挖掘项目中花费时间最长的过程。
1.3.3数据建模经过数据预处理后得到一个高质量的数据集合，从训练集中选择”客户流失“字段预测模型中的目标字段。
它由YES和NO两个值组成，YES代表用户流失，NO 代表用户非流失.通过决策树算法归纳分析它们的特征来预测用户是否离网，得到客户流失决策树，其中每一条路径代表一条分类规则，每条规则对应了一个叶子节点，给出该规则客户流失的数量和流失的可能性。
1.3.4.模型评估模型评估是首先通过手工计算得出模型，然后通过SQL Server Business Intelligence Development Studio软件分析挖掘验证，以提高模型的正确率。
2.决策树算法基本概述2.1 决策树算法的提出和发展决策树方法最早产生于上世纪60年代，到70年代末。
1986年 Quinlan提出了著名的ID3算法。
在ID3算法的基础上，1993年Quinlan又提出了C4.5算法。
为了适应处理大规模数据集的需要，后来又提出了若干改进的算法，其中SLIQ 和SPRINT 是比较有代表性的两个算法。
2.2 决策树算法的概念决策树是以实例为基础的归纳学习算法。
它从一组无次序、无规则的元组中推理出决策树表示形式的分类规则。
类似于流程图的树结构，其中每个内部节点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，而每个树叶节点代表类或类分布。
树的最顶层节点是根节点。
2.3决策树的优缺点优点：（1）分类精度高：决策树方法具有较高的分类精确度。
（2）对噪声数据有很好的健壮性，决策树模型效率高（3）分类模型是树状结构，简单直观，可将到达每个叶结点的路径转换为IF→THEN形式的规则，易于理解。
缺点：（1）不易处理连续型数据（1）决策树算法对于缺失数据难以处理（2）决策树忽略了数据库属性之间的相关性3.数据预处理3.1数据预处理概述现实世界中数据大体上都是不完整，不一致的脏数据，无法直接进行数据挖掘，或挖掘结果差强人意。
为了提高数据挖掘的质量产生了数据预处理技术。
数据预处理有多种方法：数据清理，数据集成，数据变换，数据归约等。
这些数据处理技术在数据挖掘之前使用，大大提高了数据挖掘模式的质量，降低实际挖掘所需要的时间。
3.2 数据的商业理解电信行业中，客户流失是CRM（客户关系管理）中客户生命周期的最后一个阶段，一般可以分为两类：一类为自愿流失，指用户从本电信运营商转至它网运营商；另一类为非自愿流失，指电信企业出于客户欠费或不履行责任等原因而主动取消用户的服务。
大多数的客户流失属于第一类。
流失往往受到一种或多种因素的影响，例如客户心理偏好、住宅搬迁、竞争对手的优惠政策、电信企业的服务质量等。
本文主要关注自愿流失客户，特别是其中用户价值和信用度高的群体。
3.3 数据预处理方法3.3.1数据清理数据清洗（D ATA C LEANING）能够填补空缺数据，平滑噪声，发现孤立点，纠正不一致的数据，进而改善数据质量，提高数据挖掘的精度和性能。
如电信行业中的属性删除：将有大量不同取值且无概化操作符的属性或者可用其它属性来代替它的较高层概念的那些属性删除。
比如客户信息表中的用户标识、身份证号码等，它们的取值太多且无法在该取值域内找到概化操作符，应将其删除，得到表3-1如下所示：信息管理与工程系课程设计表3-1部分客户信息表学历职业缴费方式在网时长费用变化率客户流失大学公务员托收1310%NO高中工人营业厅缴费942%NO研究生公务员充值卡263%YES大学公务员营业厅缴费5 2.91%NO初中工人营业厅缴费3 2.3%NO高中无业人员充值卡2100%YES初中无业人员营业厅缴费9 2.3%NO3.3.2数据集成数据集成例程将多个数据源中的数据结合起来并统一存储，建立数据仓库的过程实际上就是数据集成。
3.3.3数据变换通过平滑聚集，数据概化，规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。
3.3.4数据归约数据归约技术可以用来得到数据集的归约表示，虽然数据规模缩小了，但仍接近于原数据的完整性。
常用的数据归约策略：数据立方体聚集、维归约、数据压缩、数值压缩、离散化、概念分层等。
4.构造决策树4.1决策树分类的步骤使用决策树进行分类分为两步：第1步：利用训练集建立并精化一棵决策树，建立决策树模型。
这个过程实际上是一个从数据中获取知识，进行机器学习的过程。
第2步：利用生成完毕的决策树对输入数据进行分类。
对输入的记录，从根结点依次测试记录的属性值，直到到达某个叶结点，从而找到该记录所在的类。
4.2建模4.2.1输入数据由表3-1部分客户信息表的数据经过转化后得到表4-1如下所示：表4-1 转化后的部分客户信息表年龄学历职业缴费方式开户时间费用变化率客户流失N3W3Z1T1H2F1NO N2W2Z2T2H2F2NO N1W3Z1T3H1F2YES N1W3Z1T2H1F1NO N1W1Z2T2H1F1NO N2W2Z3T3H1F3YES N3W1Z3T1H2F1NO 转化方法如下：属性概化：用属性概化阈值控制技术沿属性概念分层上卷或下钻进行概化。