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数据挖掘在电信客户离网分析中的研究与应用

郭鹏  
【摘要】: 随着电信业业务重组改革的进行,电信业内各家运营商开始开展多种电信组合业务,中国电信已在运营组合的业务套餐,中国联通也推出了相似组合业务。面对多种可选业务,消费者会不断去评价并选择适合自己的类型。与先前使用单一业务相比,使用综合业务客户的ARPU(Average Revenue Per User,每用户平均收入)值升高的更多,客户离网造成的影响也更大。电信业业务正在不断进行着整合和发展,组合形式的业务必然是今后的趋势,因此客户离网模式分析也是运营商必须要做的工作。 电信客户离网分析系统是用于管理电信客户关系的一个辅助分析系统,利用数据挖掘领域的学习算法对用户的历史消费行为数据学习建模,获取历史消费数据内含的模式规则。业务分析人员借助规则对现有客户进行分类分析,找到有离网倾向的用户并实施客户挽留行动,延长客户在网时间,确保高值客户的在网率;获得的模型规则也用于新业务的制定和已有业务的调整,以确保电信企业客户群的保持率,增强电信企业的综合竞争力。 本文针对电信客户离网问题的特点,实施了数据挖掘分类算法的改进研究和应用,并改进系统的设计。重点做了以下几方面的工作: 1)介绍了应用领域中分类算法取得的发展和改进; 2)分析处理不平衡数据集的常用策略和电信领域客户分类所使用算法的特点; 3)提出级联结构分类算法的改进策略,并进行生产数据的实验验证。 4)将改进后的算法策略应用于现有系统,进行应用测试。 本文提出了基于不平衡数据集的级联结构组合分类算法,并将新的算法策略引入电信客户流失分析系统中,改进了原有系统的性能,为未来客户离网分析方式的研究提供了一定的借鉴作用。


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