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《吉林农业大学》 2017年
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K均值决策树优化算法在电信客户预测中的应用研究

刘子琦  
【摘要】:随着信息技术的不断发展,我国通信行业的规模越来越大。客户服务已经成为大多数企业的核心竞争力,对于以服务为主的电信行业更是如此。电信用户对于综合服务体验的要求越来越高,如何保持用户满意,防止客户流失成为每个电信企业不得不面对的全新课题。本论文基于数据挖掘和分析算法,针对电信行业客户的特点,建立客户流失分析模型,对电信行业客户流失进行预测和分析,找到客户流失的原因,有针对性的帮助电信企业制定营销策略,保持客户忠诚度。本文在研究国内外客户流失预测算法的基础上,分析了电信企业客户流失原因和对策。研究了如何通过聚类算法给客户分群,采用了一种改进的k-平均算法来得到具有相似特征的用户群体,通过客户聚类分析有利于发现具有客户流失倾向的客户行为特征,从而有助于根据不同客户群体特征制定客户挽留措施。还研究了如何用判定树分类进行客户流失预测,在研究了判定树基本算法的基础上,研究了判定树属性选择度量、判定树剪枝方法等技术,建立了分类模型。然后基于根据改进后的K-平均算法和决策树分类算法建立了电信企业客户流失预测模型,并使用真实数据对模型的有效性进行了检验,该模型的准确率高达80%。最后基于J2EE技术设计开发了电信企业客户流失预测系统。本系统可以辅助电信企业管理人员开展客户流失的预测,为针对性开展客户关怀、营销活动提供支撑。
【学位授予单位】:吉林农业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:F626;TP311.13

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