【摘 要】
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随着信息化建设的不断深入,电信运营商拥有海量的数据资源,运用数据挖掘技术构建电信客户细分模型和客户流失预测模型具有重要意义。本文通过分析某电信运营商某市公司的客户
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随着信息化建设的不断深入,电信运营商拥有海量的数据资源,运用数据挖掘技术构建电信客户细分模型和客户流失预测模型具有重要意义。本文通过分析某电信运营商某市公司的客户及业务数据,构建客户细分模型和客户流失预测模型,然后基于客户细分进行客户挽留策略研究。本文的主要工作内容有:1.本文针对电信数据的杂乱、数据量大的问题,在进行主要工作之前进行数据清洗操作。一方面通过数据分类特征可视化,分析不同数据特征对客户流失分布的影响,另一方面制定客户综合价值评判标准,将客户综合价值划分为已实现价值、未实现价值和客户忠诚度,结合业务逻辑改进K-means算法,将客户细分为五个客户群。2.使用多种特征选择方法在不同分类器上进行流失预测效果的对比,实验表明F检验法的效果最佳。另外针对数据类别不平衡的问题,本文使用随机过采样、SMOTE方法和ADASYN方法三种过采样方法在决策树和XGBoost模型上进行流失预测效果的对比。实验表明,三种过采样方法都能一定程度上提升预测效果,在决策树中使用随机过采样效果更好,在XGBoost模型中使用SMOTE方法效果更好。3.选择效果更佳的分类器(决策树、随机森林和XGBoost)作为基分类器进行模型融合,模型融合方法有Bagging和Stacking。在Bagging实验中使用决策树作为基分类器,在Stacking实验中使用决策树、随机森林和XGBoost作为基分类器,使用逻辑回归作为次分类器。实验结果表明,Bagging集成分类器相比单一决策树而言,可有效提升分类效果;Stacking集成分类器的召回率可达到85.66%,明显优于三种基分类器。4.首先对客户的业务推荐备注信息进行文本关键字挖掘,通过组合高频业务关键字得到业务推荐策略特征。然后通过分析客户综合价值和流失客户占比,对客户群的挽留优先级进行排序,以此降低挽留成本。最后结合客户流失分布情况对业务推荐策略进行评分,筛选出各个客户群下评分前若干项作为此客户群的最终挽留策略。
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