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文檔簡介
1、近年來,客戶流失的研究取得了巨大的成果。數(shù)據(jù)特征分析方法的進(jìn)一步研究,為客戶流失預(yù)測的發(fā)展提供了新的實(shí)現(xiàn)途徑。本論文在客戶流失預(yù)測理論和機(jī)器學(xué)習(xí)理論框架下,首先通過文獻(xiàn)綜述,介紹了客戶流失預(yù)測發(fā)展現(xiàn)狀;其次,并提出了客戶流失預(yù)測模型結(jié)構(gòu);最后,開發(fā)了基于支持向量機(jī)的客戶流失預(yù)警系統(tǒng)。
通過查閱客戶流失預(yù)測的研究的相關(guān)文獻(xiàn),本文將其劃分為四個階段:傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法、人工智能方法、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法和集成學(xué)習(xí)方法,并深入研究了每個階段里存
2、在的問題,并針對問題提出了本文要設(shè)計(jì)和開發(fā)的基于支持向量機(jī)的客戶流失預(yù)測系統(tǒng);介紹開發(fā)系統(tǒng)的開發(fā)工具和數(shù)據(jù)庫應(yīng)用,針對客戶流失預(yù)測問題,介紹了有關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)和支持向量機(jī)的應(yīng)用,并提出可采用基于支持向量機(jī)的回歸特征削去方法來實(shí)現(xiàn)預(yù)測模型解釋性的目的;論述了研究兩類錯誤在客戶流失預(yù)測研究中的重要作用。提出了引入屬性選擇、特征提取、特征選擇、回歸概率計(jì)算、滿意優(yōu)化的新預(yù)測模型結(jié)構(gòu)。并建立了面向數(shù)據(jù)特點(diǎn)的客戶流失預(yù)警系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。
3、 針對某企業(yè)的客戶流失問題,以支持向量機(jī)為技術(shù)基礎(chǔ),對客戶流失預(yù)測系統(tǒng)的企業(yè)背景、系統(tǒng)需求背景、功能要求、數(shù)據(jù)特點(diǎn)和特征情況、數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)和設(shè)計(jì)進(jìn)行了分析和設(shè)計(jì);基于客戶流失預(yù)測系統(tǒng)的需求和數(shù)據(jù)庫分析,進(jìn)一步對客戶流失預(yù)測系統(tǒng)的參數(shù)選擇模塊、文件選擇模塊、操作選擇模塊、結(jié)果顯示模塊等功能模塊,進(jìn)行流程圖設(shè)計(jì)、代碼編制和界面設(shè)計(jì);介紹了客戶流失預(yù)測系統(tǒng)的測試的主要目標(biāo)和方法。在實(shí)際測試中,利用流失客戶相關(guān)數(shù)據(jù)對系統(tǒng)進(jìn)行功能測試和其他方法的比
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