數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在客戶流失預(yù)警中的應(yīng)用.pdf

1、數(shù)據(jù)挖掘是從大量的數(shù)據(jù)中抽取出潛在的、不為人知的有用信息、模式和趨勢(shì)。其目的是提高市場(chǎng)決策能力、檢測(cè)異常模式、在過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)上預(yù)言未來(lái)趨勢(shì)等等。它致力于數(shù)據(jù)分析和理解、揭示數(shù)據(jù)內(nèi)部蘊(yùn)藏知識(shí)的技術(shù)，己成為未來(lái)信息技術(shù)應(yīng)用的重要目標(biāo)之一。經(jīng)過(guò)20多年的發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)生了許多新概念和方法。特別是最近幾年，一些基本概念和方法趨于清晰，它的研究正向著更深入的方向發(fā)展。分類(lèi)模式挖掘是數(shù)據(jù)挖掘中的一種非常重要的方法，可以應(yīng)用于數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)，分為決策樹(shù)

2、分類(lèi)、貝葉斯分類(lèi)等等。
　　網(wǎng)通公司在多年的業(yè)務(wù)支撐系統(tǒng)建設(shè)中，積累了大量的原始數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)中存有巨大的潛在有用信息。如何有效利用這些數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)有用的知識(shí)并及時(shí)決策，已經(jīng)擺到了議事日程上。目前，通信市場(chǎng)經(jīng)過(guò)近幾年的高速發(fā)展期，增量市場(chǎng)已逐步萎縮，基本上趨于飽和狀態(tài)，再加上各通信運(yùn)營(yíng)商之間的競(jìng)爭(zhēng)。因此在網(wǎng)客戶的保有工作、客戶流失的預(yù)警顯得尤為重要。
　　本學(xué)位論文針對(duì)通信行業(yè)小靈通客戶流失問(wèn)題進(jìn)行了研究與分析，以C4.5決策

3、樹(shù)數(shù)據(jù)挖掘算法為核心設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了客戶流失預(yù)警模型并予以了實(shí)際應(yīng)用。首先，以決策樹(shù)數(shù)據(jù)挖掘算法為理論基礎(chǔ)，結(jié)合ID3算法.、C4.5算法對(duì)訓(xùn)練樣本集合進(jìn)行實(shí)例分析和對(duì)比，確定了建立客戶流失預(yù)警模型的算法；其次，針對(duì)通信行業(yè)小靈通客戶流失問(wèn)題，以C4.5算法為核心設(shè)計(jì)了預(yù)警模型；最后，從延邊網(wǎng)通分公司現(xiàn)有運(yùn)營(yíng)支撐系統(tǒng)提取客戶數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了清洗和預(yù)處理，利用本文設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)的客戶流失預(yù)警模型對(duì)清洗后的客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)、評(píng)估，挖掘出流失