流失预测模型的设计与实现
银行行业客户数据分析与应用方案
银行行业客户数据分析与应用方案第1章客户数据采集与整合 (4)1.1 数据采集方法与途径 (4)1.1.1 客户信息采集 (4)1.1.2 数据采集途径 (4)1.2 数据整合与清洗 (4)1.2.1 数据整合 (4)1.2.2 数据清洗 (4)1.3 数据质量评估与监控 (5)1.3.1 数据质量评估 (5)1.3.2 数据监控 (5)第2章客户画像构建 (5)2.1 客户基本信息分析 (5)2.1.1 性别与年龄分布 (5)2.1.2 职业与教育程度 (5)2.1.3 地域分布 (5)2.2 客户消费行为分析 (5)2.2.1 消费特征分析 (6)2.2.2 消费偏好分析 (6)2.2.3 消费趋势分析 (6)2.3 客户风险偏好分析 (6)2.3.1 风险承受能力分析 (6)2.3.2 风险偏好类型划分 (6)2.3.3 风险偏好与金融产品匹配 (6)2.4 客户生命周期分析 (6)2.4.1 客户生命周期划分 (6)2.4.2 生命周期各阶段特征分析 (6)2.4.3 生命周期管理与金融服务策略 (6)第3章客户细分与市场定位 (7)3.1 客户细分方法与策略 (7)3.1.1 客户特征细分 (7)3.1.2 客户需求细分 (7)3.1.3 数据挖掘与智能分析 (7)3.2 市场定位与目标客户群体 (7)3.2.1 市场定位策略 (7)3.2.2 目标客户群体 (7)3.3 客户价值评估与潜力挖掘 (8)3.3.1 客户价值评估体系 (8)3.3.2 客户潜力挖掘 (8)第四章信用风险评估与管理 (8)4.1 信用风险建模与验证 (8)4.1.1 数据准备与预处理 (8)4.1.3 信用风险建模 (9)4.1.4 模型验证与优化 (9)4.2 信用评分与信用额度 (9)4.2.1 信用评分 (9)4.2.2 信用额度 (9)4.3 逾期预测与催收策略 (9)4.3.1 逾期预测 (9)4.3.2 催收策略 (9)4.3.3 催收策略优化 (9)第5章营销策略制定与优化 (9)5.1 营销活动数据分析 (9)5.1.1 客户细分 (9)5.1.2 营销活动数据挖掘 (10)5.2 营销策略制定与实施 (10)5.2.1 确定营销目标 (10)5.2.2 制定针对性营销策略 (10)5.2.3 营销策略实施 (10)5.3 营销效果评估与优化 (10)5.3.1 营销效果评估指标 (10)5.3.2 营销效果分析 (10)5.3.3 营销策略优化 (11)第6章客户关系管理 (11)6.1 客户满意度分析 (11)6.1.1 客户满意度调查方法 (11)6.1.2 客户满意度评价指标 (11)6.1.3 客户满意度数据分析 (11)6.1.4 提升客户满意度的策略 (11)6.2 客户忠诚度分析 (11)6.2.1 客户忠诚度评价指标 (11)6.2.2 客户忠诚度影响因素 (11)6.2.3 客户忠诚度数据分析 (12)6.2.4 提升客户忠诚度策略 (12)6.3 客户流失预测与挽回策略 (12)6.3.1 客户流失预测模型 (12)6.3.2 客户流失影响因素 (12)6.3.3 客户流失预警机制 (12)6.3.4 客户挽回策略 (12)第7章个性化服务与推荐系统 (12)7.1 个性化服务设计 (12)7.1.1 客户分群 (12)7.1.2 需求分析 (13)7.1.3 服务内容定制 (13)7.1.4 服务渠道优化 (13)7.2.1 协同过滤算法 (13)7.2.2 内容推荐算法 (13)7.2.3 深度学习算法 (13)7.2.4 多模型融合推荐 (13)7.3 交叉销售与增值服务 (13)7.3.1 产品组合推荐 (13)7.3.2 生命周期管理 (14)7.3.3 增值服务设计 (14)7.3.4 客户关系维护 (14)第8章银行产品优化与创新 (14)8.1 产品需求分析 (14)8.1.1 客户需求挖掘 (14)8.1.2 市场需求分析 (14)8.1.3 产品功能需求 (14)8.2 产品优化与竞争力分析 (14)8.2.1 产品优化策略 (14)8.2.2 竞争力分析 (14)8.2.3 客户满意度评价 (14)8.3 产品创新与实验设计 (15)8.3.1 创新策略 (15)8.3.2 实验设计 (15)8.3.3 风险管理 (15)第9章风险控制与合规管理 (15)9.1 欺诈检测与防范 (15)9.1.1 欺诈行为特征分析 (15)9.1.2 欺诈检测模型构建 (15)9.1.3 欺诈防范策略 (15)9.2 合规风险监测与评估 (15)9.2.1 合规风险识别 (15)9.2.2 合规风险监测指标体系 (15)9.2.3 合规风险评估与报告 (15)9.3 风险控制策略与内控体系建设 (16)9.3.1 风险控制策略制定 (16)9.3.2 内控体系构建 (16)9.3.3 内控体系优化与持续改进 (16)第10章数据驱动决策与未来发展趋势 (16)10.1 数据驱动决策框架 (16)10.1.1 数据收集与整合 (16)10.1.2 数据分析与挖掘 (16)10.1.3 决策支持系统 (16)10.1.4 决策实施与优化 (16)10.2 数据分析与决策案例 (16)10.2.1 客户细分与精准营销 (17)10.2.3 跨界合作与数据应用 (17)10.3 银行业未来发展趋势与数据应用前景 (17)10.3.1 金融科技驱动下的银行业变革 (17)10.3.2 数据驱动的智能化服务 (17)10.3.3 开放银行与生态圈构建 (17)10.3.4 金融监管与合规要求 (17)第1章客户数据采集与整合1.1 数据采集方法与途径银行行业客户数据的采集是数据分析与应用的基础，本节将详细介绍数据采集的方法与途径。
《数据挖掘实验》---K-means聚类及决策树算法实现预测分析实验报告
实验设计过程及分析：1、通过通信企业数据（USER_INFO_M.csv），使用K-means算法实现运营商客户价值分析，并制定相应的营销策略。
（预处理，构建5个特征后确定K 值，构建模型并评价）代码：setwd("D:\\Mi\\数据挖掘\\")datafile<-read.csv("USER_INFO_M.csv")zscoredFile<- na.omit(datafile)set.seed(123) # 设置随机种子result <- kmeans(zscoredFile[,c(9,10,14,19,20)], 4) # 建立模型，找聚类中心为4round(result$centers, 3) # 查看聚类中心table(result$cluster) # 统计不同类别样本的数目# 画出分析雷达图par(cex=0.8)library(fmsb)max <- apply(result$centers, 2, max)min <- apply(result$centers, 2, min)df <- data.frame(rbind(max, min, result$centers))radarchart(df = df, seg =5, plty = c(1:4), vlcex = 1, plwd = 2)# 给雷达图加图例L <- 1for(i in 1:4){legend(1.3, L, legend = paste("VIP_LVL", i), lty = i, lwd = 3, col = i, bty = "n")L <- L - 0.2}运行结果：2、根据企业在2016.01-2016.03客户的短信、流量、通话、消费的使用情况及客户基本信息的数据，构建决策树模型，实现对流失客户的预测，F1值。
员工流失文献综述
员工流失文献综述一、前言在全球经济一体化的今天，作为推动经济发展的企业人力资源将是企业获取竞争优势的首要因素，因而也成为各企业争夺的主要对象，这就为企业员工的频繁流动提供了可能性。
目前我国许多企业特别是中小民营企业在这场人才争夺战中明显的处于劣势，员工的大量流失，使得企业在经济、声誉上受到不可估量的损失，甚至影响到企业的今后的发展与壮大。
因此企业员工的流失问题己成为企业管理人员要面对的最大的挑战之一。
如何减少企业员工的流失，降低员工流失风险与成本，已成为我国企业管理者所需关注和解决的首要问题。
据《中国经营报》调查显示: 全国民营企业特别是规模小于500人的民营企业员工流失率高达50% 左右,中高级管理人员、技术人员每年约有20%的人寻找跳槽[1]。
曾经有一项调查表明, 对曾经有过工作经历的48位被访者, 调查人员问了他们曾经在多少家单位工作过, 30%以上被访者曾经在2-3个单位工作过, 而更换工作比较频繁的在4个以上单位工作过的人占13%, 很多民营企业每年都有近百名员工流失, 进入竞争对手的阵营——外资企业。
从这些数字足够说明民营企业员工流动率较大,流动速度较快, 并且会有不断增长的趋势[2]。
员工高比例流失，不仅带走了商业、技术秘密，更有甚者还带走了客户，使企业遭受了很大的经济损失，并且增加企业人力资本重置成本，也影响企业工作的连续性和工作质量，甚至影响在职员工的稳定性和忠诚度。
如果不采取合理措施，最终将会影响企业持续发展的潜力和竞争力。
人才流失问题成为众多企业特别是没有竞争优势的中小民营企业急需解决的首要问题。
二、相关理论综述（一）当代激励理论1.马斯洛需要层次理论马斯洛(Abraham.h.Maslow，1943)提出，人有一系列复杂的需要，按其优先次序可以排成梯式的层次，其中包括四点基本假设:己经满足的需求，不再是激励因素。
人们总是在力图满足某种需求，一旦一种需求得到满足，就会有另一种需要取而代之。
企业人才流失风险评估模型构建与应用
企业人才流失风险评估模型构建与应用人才流失对企业的影响不可忽视。
随着市场竞争的加剧，企业对人才的需求日益增长，而人才的稀缺性导致企业面临着人才流失的风险。
针对这一问题，构建和应用企业人才流失风险评估模型是至关重要的。
本文将探讨企业人才流失风险评估模型的构建和应用，并介绍其在实践中的运用。
一、企业人才流失风险评估模型构建1. 收集和整理数据：企业人才流失风险评估模型的构建需要依赖大量的数据，包括但不限于员工离职率、公司业绩、薪酬待遇、激励机制等。
通过内部人事信息和外部市场数据的收集，可以建立起一个完整的数据库。
2. 确定评估指标：通过对大量数据的分析，确定影响人才流失的关键指标。
这些指标可能包括员工薪酬待遇、职位晋升机会、工作环境、员工满意度等。
根据企业的实际情况，可以依据不同指标的重要性进行权重设置。
3. 指标量化：将各项指标进行量化，以便后续模型的建立和计算。
例如，可以采用满意度调查问卷来量化员工对工作环境的满意度，采用薪酬调查来量化员工对薪酬待遇的满意度。
4. 构建评估模型：根据收集到的数据和确定的指标，可以选择合适的模型用于企业人才流失风险的评估。
常见的模型包括逻辑回归模型、决策树模型、支持向量机模型等。
根据实际情况，合理选择模型并进行训练和验证。
5. 评估结果解释和优化：通过模型的计算和分析，得出人才流失的风险评估结果。
根据评估结果，可以对企业的人力资源管理策略进行调整和优化，以降低人才流失风险。
二、企业人才流失风险评估模型的应用1. 预警人才流失风险：企业人才流失评估模型可以利用历史数据和实时数据，预测员工流失概率。
这有助于企业提前采取措施，留住可能流失的关键人才，减少人员变动对企业的影响。
2. 优化人力资源管理：通过评估模型的应用，企业可以深入了解员工对薪酬待遇、晋升机会和工作环境的满意度，并及时调整相关政策和措施。
优化人力资源管理，提高员工满意度，从而降低人才流失的风险。
3. 人才储备和培养：评估模型可以帮助企业根据员工的潜力和业务需求，制定合理的人才储备和培养计划。
基于决策树的客户流失预测模型
基于决策树的客户流失预测模型
张静怡;胡俊英;李卫斌
【期刊名称】《纯粹数学与应用数学》
【年(卷),期】2022(38)2
【摘要】随着证券市场竞争的日益加剧,证券行业客户数量呈现动态增长模式,但是在大量客户开户的同时,又有大批客户流失,带来较多的无交易客户,导致业务与收入总量增长相对趋缓,出现“增量不增收”的现象.准确预测潜在流失客户,对这些客户实施差异化营销和服务已成为当前证券企业的迫切需求.基于证券客户交易的历史数据,在给出证券流失客户定义的基础上,选择合适的自变量和因变量时间窗口,建立信息熵,趋势值和波动值三类特征指标体系,使用CART算法建立决策树模型,并采用交叉验证法选取最优决策树,实现依据历史交易数据对客户是否流失进行预测.数据实验结果表明,所提出的预测方法可以较准确地对潜在流失客户进行预测.
【总页数】10页(P143-152)
【作者】张静怡;胡俊英;李卫斌
【作者单位】厦门大学经济管理学院;西北大学数学学院;西安电子科技大学北斗时空智能研究中心
【正文语种】中文
【中图分类】O212
【相关文献】
1.基于联合决策树的客户流失预测模型设计
2.一种基于 C5．0决策树的客户流失预测模型研究
3.一种基于决策树的移动通信客户流失分析方法
4.基于决策树的客户流失模型的建立
5.基于决策树的存量客户流失预警模型
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银行客户流失预警系统的研究与实现
银行客户流失预警系统的研究与实现一、引言银行客户流失一直是一个很严重的问题，尤其在竞争激烈的市场环境下，客户沉淀和流失比例的高低已经成为银行业评价客户关系管理质量的一个重要指标之一。
早期的客户流失预警系统是通过简单统计模型来计算客户沉淀率、转移率等指标进行判断，但这种方法无法准确地识别出哪些客户是高风险客户，无法很好地解决问题。
随着大数据和人工智能技术的发展，客户流失预警系统也得到了极大的发展。
本文将对银行客户流失预警系统的研究和实现进行深入探讨。
二、问题描述客户流失是银行客户关系管理中非常重要的一个问题，因为客户流失不仅会造成银行盈利问题，且客户流失还会导致与客户建立的长期的信任关系和合作关系失去。
理解银行客户流失预警系统的定义取决于银行如何定义“流失”标准。
然而，通常使用的方法是将客户分为不活跃、转移和流失期三个等级，不活跃客户表示暂时停止使用了银行产品和服务的客户，转移客户表示银行的一个品牌向其他品牌转移而退出当前产品和服务，而流失客户表示银行客户已经从服务渠道中退出。
三、相关研究随着互联网的发展，研究银行客户流失的技术也在不断进步，成为银行业一个热门研究领域。
目前，比较有代表性的研究包括传统的客户流失预警模型、人工智能技术的客户流失预警模型、以及个性化客户流失预警模型等。
1.传统的客户流失预警模型传统的客户流失预警模型主要由统计模型组成，使用各种统计方法构建模型并实现流失预警，例如多元逻辑回归、因子分析、生存分析等等。
这种方法定期计算出每个客户的生存概率，以及客户流失的时机。
这些模型主要利用客户的基本信息、历史交易信息和其他可获得的交易数据等。
2.人工智能技术的客户流失预警模型人工智能技术的客户流失预警模型可以根据大量数据得到精准预测结果，这种方法通过使用人工智能技术来识别潜在的高风险客户。
一种较常见的方法是使用机器学习算法来快速分析所有客户数据、趋势和模式从而预测流失率。
这种方法不需要建立常规模型或需要大数据进行分析的其他在传统银行模型上所遇到的各种问题，因此比较具有优势。
模型工程师年度总结(3篇)
第1篇时光荏苒，转眼间一年又即将过去。
在过去的一年里，作为一名模型工程师，我深知自己在工作中不断成长与进步。
在此，我对自己在过去一年的工作进行总结，以便更好地展望未来。
一、工作回顾1. 技术提升过去的一年，我积极学习新知识、新技术，努力提高自己的专业素养。
通过阅读专业书籍、参加线上课程、参与技术论坛等方式，掌握了深度学习、机器学习等相关知识，并在实际项目中得到了应用。
2. 项目经验在过去的一年里，我参与了多个项目，积累了丰富的实践经验。
以下为部分项目总结：（1）项目一：基于深度学习的图像识别在该项目中，我负责设计并实现图像识别模型。
通过优化模型结构、调整超参数等方法，使模型在多个数据集上取得了较好的识别效果。
（2）项目二：基于机器学习的客户流失预测针对该业务场景，我设计了客户流失预测模型。
通过分析客户行为数据，预测客户流失风险，为企业提供决策支持。
3. 团队协作在工作中，我注重与团队成员的沟通与协作。
通过定期召开项目会议、分享技术心得等方式，提高了团队整体的技术水平。
二、自我评价1. 专业能力方面通过不断学习，我在模型设计、算法优化、数据分析等方面取得了显著进步。
在项目中，我能够独立完成模型搭建、调优和评估等工作。
2. 团队协作方面我具备良好的团队协作精神，能够主动承担责任，为团队提供技术支持。
在团队中，我积极分享自己的经验，帮助其他成员提升技术水平。
3. 工作态度方面我始终保持严谨的工作态度，对待每一个项目都认真负责。
在遇到问题时，我能够主动寻求解决方案，确保项目顺利进行。
三、不足与展望1. 不足（1）在模型优化方面，对某些算法的理解还不够深入，需要进一步加强学习。
（2）在项目沟通方面，有时对需求理解不够透彻，导致项目进度受到影响。
2. 展望（1）在今后的工作中，我将不断学习新知识、新技术，提高自己的专业素养。
（2）加强项目沟通，确保项目顺利进行。
（3）积极参与团队协作，为团队的整体发展贡献力量。
离职预测模型
离职预测模型近年来，离职率不断上升，越来越多的员工选择离职。
离职对于企业来说是一种挑战，因为员工离职不仅会导致企业损失人才，还会增加招聘和培训的成本。
因此，开发一种离职预测模型成为许多企业关注的焦点。
离职预测模型是一种基于数据分析的方法，通过收集和分析员工的相关信息，来预测员工是否会离职。
这种模型可以帮助企业及时发现员工的离职倾向，采取相应的措施留住优秀人才。
离职预测模型需要收集员工的个人信息、工作经历、绩效评估、薪酬待遇等数据。
这些数据可以来自企业内部的人力资源系统，也可以通过员工调查等方式获取。
在收集数据的过程中，需要确保数据的准确性和完整性，以保证预测模型的可靠性。
接下来，离职预测模型需要对收集到的数据进行分析。
常用的分析方法包括统计分析、机器学习和数据挖掘等。
统计分析可以通过计算员工的平均离职率、离职率的变化趋势等来预测员工的离职概率。
机器学习和数据挖掘可以通过建立模型，通过训练和预测来预测员工的离职倾向。
在建立模型之前，需要对数据进行预处理。
预处理包括数据清洗、数据变换和特征选择等步骤。
数据清洗是指对异常值和缺失值进行处理，以保证数据的准确性和完整性。
数据变换是指对原始数据进行转换，使其符合模型的要求。
特征选择是指选择对离职预测有重要影响的特征，以提高模型的预测准确性。
建立模型之后，需要对模型进行训练和评估。
训练模型是指使用历史数据来拟合模型，以学习员工的离职规律。
评估模型是指使用测试数据来评估模型的预测准确性。
常用的评估指标包括准确率、召回率、精确率和F1值等。
通过不断调整模型参数和特征，可以提高模型的预测准确性。
离职预测模型需要将预测结果应用到实际工作中。
通过将模型嵌入到人力资源系统中，可以实时监测员工的离职倾向，并及时采取相应的措施留住优秀人才。
这些措施可以包括提供更好的职业发展机会、提高薪酬待遇、改善工作环境等。
离职预测模型是一种帮助企业预测员工离职倾向的方法。
通过收集和分析员工的相关信息，建立预测模型，并将结果应用到实际工作中，可以帮助企业及时发现员工的离职倾向，采取相应的措施留住优秀人才。
保险业客户流失预测模型的建立与实现
保险业客户流失预测模型的建立与实现摘要：通过分析选择决策树作为保险业客户流失预测模型实现的手段，给出了决策树实现流失预测的算法设计，通过流程图及相应数据结构的说明，介绍了算法实现要点，最后的实验结果表明所建立的预测模型具有良好的准确率。
关键词：保险；客户流失；预测模型；决策树保险业是我国发展最快的行业之一。
各保险企业一方面投入大量时间、人力、财力去发展新客户，另一方面因客户流失管理的不完善导致现有客户流失。
如何保留住既有客户，如何从这些客户获得最大的收益，就要采用科学的方法来进行分析和判断。
本文结合保险业务规则，对基于数据挖掘的流失预测模型进行了合理分析和应用，使企业对流失客户能够采取更有效的营销策略。
1预测模型的算法选择与建立在众多的挖掘算法中，本文采用决策树算法来实现，原因在于：同其它方法相比，决策树方法构造树的速度快，决策树模式简单、容易理解，树能很容易地转换为SQL 语句，从而可同数据库进行有效地连接，获得相似甚至更好的精度。
本文提出了将决策树技术运用到客户流失分析中，进而找到判定的关键因素。
决策树方法是利用信息论中的互信息（信息增益）寻找数据库中具有最大信息量的属性字段，建立决策树的一个结点，再根据该属性字段的不同取值建立树的分支，在每个分支子集中重复建立树的下层结点和分支的过程。
从商业的角度，决策树可以看作是对原始数据的分割(每个分割必须是树的叶子)，分割是基于某个特定的理由而做出的。
决策树技术对于客户流失问题的优点是显而易见的。
它可以通过高效的算法生成非常明确的规则集合，并能够采用树形结构对规则应用的先后顺序进行定义。
对于保险公司的管理者，特别是客户服务部门的管理者和CRM的使用者来说，明确、简洁、可解释性强的规则集合无疑对其制定客户战略决策具有非常高效的辅助能力。
根据客户为公司带来的已有价值或是潜在价值(价值包括收益和风险)，对客户群体进行细分，基本上每一个客户都会不同程度地为公司创造价值和带来风险。
预测模型的构建与性能优化研究
预测模型的构建与性能优化研究第一章：引言预测模型的构建与性能优化研究是数据科学领域的重要分支。
预测模型可以用于解决许多实际问题，如股票价格预测、天气预测、客户流失预测等等。
而这些问题的解决对于企业和社会都有巨大的意义和价值。
本文将从预测模型的构建、性能优化两个方面进行研究和探讨。
第二章：预测模型的构建预测模型的构建是指从过去的数据中提炼出规律和模式，并将这些规律和模式用于对未来的预测。
预测模型的构建可以分为两个阶段：建模和验证。
1. 建模建模是指选择适当的算法并使用数据训练模型。
在建模过程中，需要考虑以下几个因素：（1）数据的质量。
数据的质量直接影响模型的准确性和可信度。
因此，在建模之前，需要对数据进行清洗和预处理，包括缺失值和异常值处理、数据转换和特征选择等；（2）样本的大小和合理性。
在建模过程中，需要考虑样本的大小和合理性。
样本过小会导致过拟合，而样本过大则会增加模型的计算成本；（3）算法的选择。
针对不同的问题，需要选择不同的算法进行建模。
常见的算法包括线性回归、决策树、朴素贝叶斯等。
2. 验证验证是指对模型进行测试和评估。
在验证过程中，需要考虑以下几个因素：（1）模型的准确度。
模型的准确度是评估模型好坏的关键指标。
通常采用交叉验证和ROC曲线等方法进行评估；（2）模型的可解释性。
模型的可解释性是指模型是否易于理解和解释。
在实际应用中，模型的可解释性也是一个非常重要的因素。
第三章：性能优化预测模型的性能优化是指如何提高模型的准确性、可扩展性和效率。
目前，常见的性能优化方法包括算法优化、硬件优化和数据优化。
1. 算法优化算法优化是指通过改进算法的设计和实现，提高模型的准确性和效率。
常见的算法优化方法包括：（1）参数优化。
算法的参数对于模型的性能和准确度有着重要的影响。
通过对算法参数的调整，可以提高模型的准确度和效率；（2）特征选择。
特征选择是指对数据中的特征进行筛选和提取，提高模型的效率和准确度；（3）模型融合。
电子商务网站用户行为数据分析与预测
电子商务网站用户行为数据分析与预测随着电子商务行业的快速发展，越来越多的用户选择在网上购物。
而对于电子商务网站来说，深入了解用户的行为数据并进行相应的分析与预测，将有助于提高用户体验、优化网站运营以及制定个性化的营销策略。
本文将重点讨论电子商务网站用户行为数据分析与预测的相关内容。
一、电子商务网站用户行为数据的收集为了进行用户行为数据的分析与预测，首先需要从电子商务网站中收集大量的用户行为数据。
具体的数据收集方式包括但不限于以下几种：1. 用户登录行为数据：通过用户账号或者第三方登录方式获取用户登录信息，如登录频率、登录时间段等。
2. 浏览行为数据：记录用户在电子商务网站上的浏览行为，包括浏览的商品、浏览时间、浏览深度等。
3. 购买行为数据：跟踪用户的购买行为，包括购买商品的种类、数量、价格以及购买时间等。
4. 搜索行为数据：分析用户在电子商务网站内的搜索行为，包括搜索关键词、搜索次数、搜索结果点击等。
5. 评价与评论数据：收集用户对购买商品的评价与评论，了解商品质量、服务满意度等方面的情况。
二、电子商务网站用户行为数据的分析1. 用户行为路径分析：通过分析用户在网站上的浏览行为，可以了解用户的兴趣偏好以及用户进入网站后的流畅性。
根据用户的行为路径，可以优化网站的页面设计和布局，提高用户的购物体验。
2. 用户购买偏好分析：通过分析用户的购买行为数据，可以了解用户的购买偏好，从而针对性地提供个性化的推荐和推销活动。
同时，还可以根据用户的购买行为进行商品库存管理和采购决策。
3. 用户流失分析：通过分析用户的流失行为，可以找出导致用户流失的原因，进而采取相应的措施增加用户的粘性。
例如，对于经常流失的用户，可以进行短信或电子邮件提醒，鼓励再次购买。
4. 用户评价分析：通过分析用户的评价与评论数据，可以了解用户对商品和服务的满意度，找出问题所在并进行改进。
同时，积极回应用户的评价和评论，增加用户的满意度和忠诚度。
客户流失问题研究综述
客户流失问题研究综述在当今市场竞争日益激烈的环境下，客户流失已成为许多企业面临的重要问题。
客户流失不仅会导致企业销售收入的减少，还会对企业的声誉和长期发展产生负面影响。
因此，深入探讨客户流失问题的成因、发展与现状，提出有效的对策与建议，对于企业持续健康发展具有重要意义。
一、客户流失问题的背景与意义客户流失是指客户因各种原因停止使用或减少使用企业产品或服务的现象。
客户流失的原因主要包括：产品质量问题、服务不满意、竞争对手的吸引力、自身需求变化等。
客户流失问题对于企业的重要性主要体现在以下方面：1、影响企业盈利：客户流失会导致企业销售收入减少，进而影响企业的盈利能力和经济效益。
2、损害企业形象：客户流失会对企业的声誉和形象产生负面影响，使得企业难以吸引新的客户。
3、降低企业竞争力：客户流失会使得企业失去原有的市场份额，降低企业的竞争力。
二、客户流失问题的发展与现状随着市场竞争的加剧，客户流失问题愈发普遍，涉及的行业和领域也越来越广泛。
不同行业、不同类型客户的流失现象具有各自的特点和原因。
例如，高服务成本行业（如金融、医疗等）由于服务质量和价格的原因容易导致客户流失；技术密集型行业（如IT、电子等）则因产品升级换代速度快，容易导致客户因不适应新技术而流失。
客户流失问题的现状呈现出以下特点：1、复杂性：客户流失的原因愈发复杂，涉及到产品质量、服务体验、品牌形象等多个方面。
2、长期性：客户流失往往是一个长期的过程，需要企业持续和投入来防止客户流失。
3、严重性：客户流失问题已经对企业产生了严重的经济和声誉影响，需要企业高度重视。
三、客户流失问题的成因与影响客户流失问题的成因主要包括以下几个方面：1、客户生命周期：客户生命周期包括考察期、形成期、稳定期和衰退期。
在不同生命周期阶段，客户对产品或服务的需求和态度存在差异，企业未能及时调整策略以满足客户需求时，可能导致客户流失。
2、客户价值：当企业无法提供满足客户期望的价值时，客户可能转而寻求其他供应商。
中国电信存量保持体系_中国电信3G培训材料
精确存量保持体系
搭建精确存量保持体系是中国电信“固网长城计划”推进 的重要内容
3
作为固网长城计划的重要组成部分，建设精确的 存量保持体系能够着重解决以下几个方面的问题
存量流失控制 目标的设定问题 存量流失客户
的定位问题
需要关注和完善 以下基础性工作：
保存工作的 考核问题
精确存量 保持体系
保存营销方案 的设计问题
05年底存量收入流失的结构
因素 产品
电话卡 5% 基础数据 5% 城域网 3% ADSL 8% 小灵通 6% 窄带 9% 其他 7%
存量收入流失类型分析
因素1 拆机 -2194 -839 -1347 -146 -415 -1004 -1772 -688 -5628 27.1% -5871 28.2% -7290 35.1% 因素2 因素3 零次户 话务 流失 -3995 -5609 -1877 1378 -282
竞争加剧程度*
区局存 量收入 占比调 整
区局1 区局2 区局3
高 中 低 高 中 低 高 中 低
-1% 0 0
区局4
……
高 中 低
高 中 低
1%
… 根据竞争对手竞争策略对不同 客户群的营销称程度，在去年 各客户群收入占比的基础上， 调整客户群存量收入的比例。
根据各区局竞争加剧的程度， 在去年各区局收入占比的基础 上，调整各区局存量收入占本 地网存量收入的比例。
丰富针对性营销内涵
•针对重点客户、重点产 品，做好主动式的针对 性营销工作，注重提升 营销效果。 •针对大多数用户，运用 客户洞察分析方法进行 客户区隔，设计适合规 模化推广的差异化组合 套餐，提高套餐效用。
大力开发增值业务
•积极开发各类新的增值 业务，如同振业务、固 话预付费业务、与客户 码号相关的声讯服务等 。 •以与发改委的合作为切 入点，以新推出的企业 客户品牌“商务领航” 为载体，稳步推进中小 企业信息化进程 。
保险业客户流失预测模型的建立与实现
公 司 风 险 产 生 的源 头 。
客户 流 失 管 理 的不 完 善 导 致 现 有 客 户 流 失 。如 何 保 留住
既有 客 户 ， 如何 从 这 些 客 户 获 得 最 大 的 收 益 ， 要 采 用 科 就 学 的 方 法 来进 行 分 析 和 判 断 。本 文 结 合保 险业 务 规 则 ， 对
２ 系 统 实 现
２ １ 数 据 结 构 设 计 ．
见 的 。它 可 以通 过高 效 的算 法 生 成非 常 明确 的 规 则 集 合 ， 并 能够 采 用 树 形 结 构 对 规 则 应 用 的 先 后 顺 序 进 行 定 义 。
决 策树 模 式 简 单 、 易 理 解 ， 能很 容 易 地 转 换 为 Ｓ 容 树 ＱＩ 语
句 ， 而 可 同数 据 库 进 行 有 效 地 连 接 ， 得 相 似 甚 至 更 好 从 获
综 合分 析 得 出寿 险 客 户 完全 互 斥 的价 值属 性 因素 ， 客
户 正 价 值 属性 （ 即客 户 收 益 属性 ） 括 保 费 总额 、 保 人 经 包 投
期缴 纳 保 费 额 、 费 方 式 、 保 期 限 、 保 件 数 、 保 人 收 缴 投 投 投
入 、 保 人 职 业 、 济 状 况 、 保 意识 、 全 率 预 测 、 德评 投 经 投 保 道 价等参数 、 以往 投保 情 况 、 赔 情 况 。将 被 保 险 人 属 性 进 理
步 分 解 ， 得 到被 保 险 人 健 康 状 况 、 龄 、 往 病 史 、 可 年 以 以
挖 掘数 据 模 型 的 设 计 就 是 要 通 过 一 些 外 在 表 象 信 息 字 段 间 接发 现 其 与 客 户 流 失 决 策 之 间 的关 联 性 。将 投 保
电信运营商客户流失预警手册
电信运营商客户流失预警手册第一章客户流失预警概述 (3)1.1 客户流失预警的定义 (3)1.2 客户流失预警的重要性 (3)1.2.1 维护客户关系 (3)1.2.2 提高客户满意度 (3)1.2.3 提升企业竞争力 (4)1.2.4 实现可持续发展 (4)1.3 客户流失预警的方法 (4)1.3.1 数据挖掘方法 (4)1.3.2 客户满意度调查 (4)1.3.3 人工神经网络方法 (4)1.3.4 模糊综合评价方法 (4)1.3.5 聚类分析方法 (4)第二章电信运营商客户流失现状分析 (4)2.1 客户流失的主要原因 (4)2.2 客户流失的趋势分析 (5)2.3 客户流失的预警指标 (5)第三章数据收集与处理 (6)3.1 数据收集方法 (6)3.2 数据预处理 (6)3.3 数据挖掘技术 (7)第四章客户流失预警模型构建 (7)4.1 预警模型的选取 (7)4.2 预警模型的构建方法 (7)4.3 模型评估与优化 (8)第五章客户流失预警系统设计 (8)5.1 系统架构设计 (8)5.2 功能模块设计 (9)5.3 系统开发与实施 (9)第六章客户流失预警策略 (10)6.1 预警策略的制定 (10)6.1.1 数据收集与分析 (10)6.1.2 确定预警指标 (10)6.1.3 制定预警阈值 (10)6.1.4 制定预警措施 (10)6.2 预警策略的实施 (10)6.2.1 建立预警系统 (10)6.2.2 培训员工 (11)6.2.3 监控预警信号 (11)6.2.4 跟踪预警效果 (11)6.3 预警策略的调整与优化 (11)6.3.1 定期评估预警策略 (11)6.3.2 调整预警指标和阈值 (11)6.3.3 优化预警措施 (11)6.3.4 持续改进预警系统 (11)第七章客户保持策略 (11)7.1 客户保持的重要性 (11)7.2 客户保持策略的制定 (12)7.3 客户保持策略的实施与评估 (12)7.3.1 客户保持策略的实施 (12)7.3.2 客户保持策略的评估 (13)第八章增值服务与客户流失预警 (13)8.1 增值服务对客户流失的影响 (13)8.2 增值服务策略的制定 (13)8.3 增值服务策略的实施与评估 (14)第九章市场竞争与客户流失预警 (15)9.1 市场竞争对客户流失的影响 (15)9.2 竞争对手分析 (15)9.3 市场竞争策略的制定与实施 (15)第十章客户满意度与客户流失预警 (16)10.1 客户满意度调查 (16)10.1.1 调查目的 (16)10.1.2 调查方法 (16)10.1.3 调查内容 (16)10.2 客户满意度分析 (17)10.2.1 数据整理 (17)10.2.2 数据分析 (17)10.2.3 分析结果应用 (17)10.3 客户满意度提升策略 (17)10.3.1 提升产品质量 (17)10.3.2 优化服务流程 (17)10.3.3 提高员工素质 (17)10.3.4 关注客户需求 (18)10.3.5 加强售后服务 (18)10.3.6 建立客户关系管理系统 (18)第十一章客户流失预警案例分析 (18)11.1 成功案例分析 (18)11.1.1 案例背景 (18)11.1.2 预警系统构建 (18)11.1.3 成功案例展示 (18)11.2 失败案例分析 (19)11.2.1 案例背景 (19)11.2.2 预警系统构建 (19)11.2.3 失败案例展示 (19)11.3 案例总结与启示 (19)第十二章客户流失预警手册的实施与推广 (20)12.1 实施步骤 (20)12.1.1 制定实施计划 (20)12.1.2 培训与动员 (20)12.1.3 系统搭建与数据整合 (20)12.1.4 预警指标设定与监测 (20)12.1.5 预警响应与改进 (20)12.2 推广策略 (20)12.2.1 内部推广 (20)12.2.2 外部推广 (20)12.2.3 成果展示 (21)12.2.4 案例分享 (21)12.3 持续改进与优化 (21)12.3.1 数据分析与反馈 (21)12.3.2 系统优化与升级 (21)12.3.3 培训与人才培养 (21)12.3.4 跨部门协作 (21)第一章客户流失预警概述在当今激烈的市场竞争环境中，企业对客户资源的争夺愈发激烈。
流失预测专题分析成果在生产运营中的应用
客 户 离 网会 造 成 收 入 下 降 、 场 占 有 率 下 降 、 销 成 本 增 市 营 加 、 入 降 低 的 问题 ； 一 方 面 ， 意 离 网会 造 成 客户 恶 意 收 另 恶
欠 费 ， 来 不 必 要 的 经 济 损 失 。 因此 ， 失 专 题 的 功 能 便 带 流 是 展 现 已经 流 失 用 户 的基 本 情 况 ， 对 客 户流 失 进 行 有 效 并 预 测 ， 流 失 前 期 对 其 进 行 有 效 维 系 ， 大 限 度 减 少 客 户 在 最
文献标识码 ： Ａ
文 章 编 号 ：６ ２７ ０ （ ０ １ ０ ２０ ６ —３ １ ７ —８ ０ ２ １ ） １ —０ ９０ 键 点 。在 新 疆 地 广 人 稀 、 济 发 展 较 慢 、 百 姓 收 入 及 消 经 老
０ 引 言
随着 电 信行 业 竞 争 态 势 的 加 剧 ， 量 市 场 已被 划 分 殆 存
在 预测 客 户 流失 时 一 个 很 重 要 的 问 题 是 流 失 的时 间
问题 ， 即一 个 客户 即将 要 流 失 ， 么 他 可 能 是 什 么 时 候 流 那 失 。被 预测 为 流失 的用 户 如 果 很 快 就 流 失 了 ， 有 补 救 的 没 余地 ， 这样 的 预测 即使 很 准 确 也 没 有 多 大 意 义 。为此 流 失 用 户 的定 义 至 关 重 要 ， 过 和 业 务 沟 通 协 商 ， 定 了 目标 经 确
参考文献 ：
Ｅ ３ 时兴 ． 草 经 济 地 理信 息 系统 的 设 计 与 实现 ［ ］ 济 南 ： 东 大 学 １ 烟 Ｄ． 山
分 析群 体 和 流失 的 口径 ， 别 对 ２ 分 ｇ业 务 用 户建 立 模 型 ， 下
基于神经网络的预测模型设计与实现
基于神经网络的预测模型设计与实现近年来，神经网络已经成为了机器学习领域的热门技术，多个领域都使用了神经网络来解决问题，其中预测模型就是其中之一。
预测模型可以准确地预测未来的趋势，对于企业决策和投资分析有着重要的作用。
本文将会介绍基于神经网络的预测模型设计以及实现。
一、神经网络简介首先，我们先了解下神经网络的基本概念。
神经网络是一种模仿人脑的计算模型，其结构是由大量的神经元节点组成的。
神经元之间通过连接构成网络，每个神经元会接收其他神经元传递的信息，再根据输入和自身的参数进行加工处理，最终输出给其他神经元进行传递。
神经网络的训练过程一般分为两步：前向传播和反向传播。
在前向传播中，将神经元的输入信号传递给下一层神经元，最终输出最终结果。
在反向传播中，通过对误差进行反向传播，不断优化神经网络的参数来提高预测的准确度。
二、预测模型的设计流程在神经网络中，预测模型的设计流程一般分为以下几个步骤。
1.数据预处理在构建神经网络之前，我们需要对输入的数据进行预处理。
预处理的过程中，一般会进行数据的清洗、归一化和标准化等操作，来保证数据的准确性和可靠性。
2.选择神经网络结构在设计预测模型时，我们需要为网络选择适当的结构。
一般来说，神经网络可分为前馈神经网络（Feedforward Neural Network，FNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）两种。
前馈神经网络是一种单向传递信号的网络，适用于连续变量的预测；而循环神经网络则是通过神经元之间的连接来构建时间序列预测模型。
3.确定模型参数在确定神经网络的结构之后，我们还需要确定网络的各个参数。
例如，神经元的个数、学习率、正则化系数等。
这些参数的选择会对预测模型的结果产生很大的影响，需要我们仔细考虑。
4.训练神经网络通过神经网络的训练，可以不断优化网络的参数，提高预测的准确度。
在训练过程中，我们需要确定合适的损失函数，来衡量预测结果与真实结果的差距。
保险业客户流失预测模型的建立与实现
保险业客户流失预测模型的建立与实现作者：唐淑君来源：《软件导刊》2011年第01期摘要：通过分析选择决策树作为保险业客户流失预测模型实现的手段，给出了决策树实现流失预测的算法设计，通过流程图及相应数据结构的说明，介绍了算法实现要点，最后的实验结果表明所建立的预测模型具有良好的准确率。
关键词：保险；客户流失；预测模型；决策树中图分类号：TP302.2文献标识码：A文章编号：1672-7800（2011）01-0062-03基金项目：安徽省高等学校自然科学研究项目（KJ2009B144Z）作者简介：唐淑君(1968-),女，广东潮州人，硕士，安徽财经大学金融学院讲师,研究方向为保险数据挖掘。
0引言保险业是我国发展最快的行业之一。
各保险企业一方面投入大量时间、人力、财力去发展新客户，另一方面因客户流失管理的不完善导致现有客户流失。
如何保留住既有客户，如何从这些客户获得最大的收益，就要采用科学的方法来进行分析和判断。
本文结合保险业务规则，对基于数据挖掘的流失预测模型进行了合理分析和应用，使企业对流失客户能够采取更有效的营销策略。
1预测模型的算法选择与建立在众多的挖掘算法中，本文采用决策树算法来实现，原因在于：同其它方法相比，决策树方法构造树的速度快，决策树模式简单、容易理解，树能很容易地转换为 SQL 语句，从而可同数据库进行有效地连接，获得相似甚至更好的精度。
本文提出了将决策树技术运用到客户流失分析中，进而找到判定的关键因素。
决策树方法是利用信息论中的互信息（信息增益）寻找数据库中具有最大信息量的属性字段，建立决策树的一个结点，再根据该属性字段的不同取值建立树的分支，在每个分支子集中重复建立树的下层结点和分支的过程。
从商业的角度，决策树可以看作是对原始数据的分割(每个分割必须是树的叶子)，分割是基于某个特定的理由而做出的。
决策树技术对于客户流失问题的优点是显而易见的。
它可以通过高效的算法生成非常明确的规则集合，并能够采用树形结构对规则应用的先后顺序进行定义。
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【Ａ ｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ 】 Ｗ ｉ ｔ ｈ ｔ ｈ ｅ ｉ ｎ ｃ ｒ ｅ ａ ｓ ｉ ｎ ｇ ｃ ｏ ｍ ｐ ｅ ｔ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｍ ａ ｒ ｋ ｅ ｔ ， ｃ ｕ ｓ ｔ ｏ ｍ ｅ ｒ ｃ ｈ ｕ ｒ ｎ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ ｉ ｓ ａ ｎ ｄ ｔ ｅ ｌ ｅ ｃ ｏ ｍ ｏ ｐ ｅ ａ ｒ ｏ ｔ ｒ ｓ ａ ｅ ｒ ｆ ａ ｃ ｉ ｎ ｇ ｕ ｒ ｇ ｅ ｎ ｔ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ ｓ ． Ｔ ｏ ｓ ｏ ｌ ｖ ｅ ｔ ｈ ｉ ｓ
ｐ ｏｂ ｒ ｌ ｅ ｍ， ｗ ｅ ｍｕ ｓ ｔ ｉ ｆ ｒ ｓ ｔ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｚ ｅ ａ ｎ ｄ ｐ ｅｄ ｒ ｉ ｃ ｔ ｃ ｕ ｓ ｔ ｏ ｍｅ ｒ ， ｔ ｈ ｉ ｓ ａ ｒ ｔ ｉ ｃ ｌ ｅ ｉ ｓ ｔ ｏ ｉ ｎ ｔ ｏｄ ｒ ｕ ｃ ｅ ｔ ｈ ｅ ｕ ｓ ｅ ０ ｆ ｍｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ｓ ｏ ｆ ｔ ｗａ ｅ ｒ ｆ ｏ ｒ ｔ ｅ ｌ ｅ ｃ ｏ ｍ ｃ ｕ ｓ ｔ ｏ ｍｅ ｒ ｓ Ｓ Ｐ Ａ Ｓ Ｓ Ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｅ ｒ ｄ ａ ｔ ａ ａ ｃ ｑ ｕ ｉ ｓ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ｏ ｆ ｔ ｅｎ ｒ ｄ ｓ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｌ ｏ ｓ ｓ ｏ ｆ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ａ ｎ ｄ ｏ ｌ ｄ ｃ ｕ ｓ ｔ ｏ ｍ ｅ ｒ ｓ ， ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｌ ｏ ｓ ｓ ｏ ｆ ｃ ｕ ｓ ｔ ｏ ｍ ｅ ｒ ｃ ｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓ ａ ｒ ｅ ｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｉ ｆ ｅ ｄ ａ ｓ ａ ｆ ｔ ｅ ｒ ｔ ｅ ｌ ｅ ｃ ｏ ｍ ｏ ｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｏ ｒ ｓ
特征节点 、 直方 图、 分 布 图 等 节 点 初 步 确 定 影 响 客 户 流 失 的 变量 。
供 明细 清单 。
Ｓ Ｐ ＡＳ Ｓ Ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｅ ｒ数 据 挖 掘 的 工 作 流 程 一 般 采 用
Ｃ Ｒ Ｉ Ｓ Ｐ 。 ＤＭ（ 即“ 跨 行业 数 据挖 掘标 准 流程 ” 的英 文 缩写 ） 方法 ， Ｃ Ｒ Ｉ Ｓ Ｐ ． ＤＭ 是 一种 业 界 认可 的用 于指 导 数 据挖 掘
根据 对 历 史 流失 客 户 的 探讨 、 分析 ， 总 结 出 具 有 十
利 润的 流失 。 如何 在海 量 的数 据 中提 取有 效 的信 息 ， 判 断用 户 流 失 的 倾 向 ， 从 而 做 到及 时 、 有 效 地 成 功维 系和 挽 留老用 户 成 为 电信运 营 商急 需解 决 的 问题 。为 此 ， 本 文利用 Ｓ Ｐ ＡＳ Ｓ Ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｅ ｒ 数据 挖 掘工 具 ．进 行 数 据探 索 ，
疏 的情 况 下 ． 减 少 客 户 流 失 就 意 味 着 用 更 少 的 成 本 减 少
２ 数据处理
２ ． １商业理解
客户 流失 属 于数 据挖 掘 中 的分类 技 术 问题 ， 其 最 终
目的是把 客 户分 为两 类 ：一 类是 具 有流 失倾 向的客 户 ； 另一类 是无 流失 倾 向 的客户 。
ｏ ｔ ｐ ｒ ｏ ｖ ｉ ｄ ｅ ｕ ｓ ｅ ｆ ｕ ｌ ｄ ａ ｔ ａ ．
【Ｋ ｅ ｙ ｗ ｏ ｒ ｄ ｓ】 ｃ ｕ ｓ ｔ ｏ ｍ ｅ ｒ ｓ ； ｓ ｐ ａ ｓ ｓ ｍ ｏ ｄ ｅ ｌ ｅ ｒ ｄ ａ ｔ ａ ； ｏ ｕ ｔ ｌ ｆ ｏ ｗ
１ 引言
在 电信行 业 ， 每个 电 信运 营商 都 存在 客 户流 失 的 问 题 。通 常情况 下 ， 获取 一 个新 客 户 的成本 往 往远 高 于维 系一 个 老 客 户 的成 本 ， 尤 其 是 客 户 新 增 市 场 越 来 越 稀
理论 探 讨 ・Ｔ ｈ ｅ ｏ ｒ ｅ ｔ ｉ ｃ ａ １ Ｄ ｉ Ｓ Ｃ Ｕ Ｓ Ｓ ｉ ｏ ｎ
流 失预 测模 型 的设 计 与 实现
林 宽 胜 （ 国 家 新 闻 出版 广 电 总 局 ２ ０ ２ ２台 新 疆喀什 ８ 竞争 的 日益加剧 ， 客户 流 失 问题 是 电信 运营 商都 面 临并急 需解 决 的 问题 。 要 解决 这个 问题 ， 首 先
就要对客户进行分析和预测。本文就是介绍利用挖掘软件 Ｓ Ｐ Ａ Ｓ Ｓ Ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｅ ｒ 对电信客户进行数据探测与分析 ， 掌握 老客户的流失动向 ， 并对流失客户的特征进行归类， 为以后电信运营提供有用的数据。
【 关键词 】 客户 ； Ｓ Ｐ Ａ Ｓ Ｓ Ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｅ ｒ 数据 ； 流 失
预 测在 未 来一 段 时 间 内可能 流 失 的客 户 ， 为 挽 留 客 户 提
分 明确 的流 失客 户 。 以此为 依托 ， 提取 影 响客 户 流失 的
动态 变量 因素 和静 态变 量 因素 。
２ ． ２数 据理 解
模 型利 用 Ｓ Ｐ ＡＳ Ｓ Ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｅ ｒ的统 计节 点 、均 值 节 点 、
Ｄ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ａ ｎ ｄ Ｉ ｍｐ ｌ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ Ｃｈ ｕ ｒ ｎ Ｐ ｒ ｅ ｄ ｉ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｍｏ ｄ ｅ
Ｌ ｉ ｎ Ｋｕ ａｎ— ｓ ｈｅ ｎ ｇ
（ Ｓ ｔ ａ ｔ ｅ Ｐ ｒ ｅ ｓ ｓ ａ ｎ ｄＰ ｕ ｂ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎＡ ｄ ｍｉ ｎ ｉ ｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ Ｒ ａ ｄ ｉ ｏ ｓ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ２ ０ ２ ２ Ｘ ｉ ｎ ｊ ｉ ａ ｎ ｇ Ｋ ａ ｓ ｈ ｇ ａ ｒ ８ ４ ４ ｏ ｏ Ｏ ）