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文檔簡介
1、客戶流失問題一直是電信公司最重視的問題之一，客戶的流失會對企業(yè)造成極大的損失。數(shù)據(jù)挖掘在電信行業(yè)運用越來越廣泛，挖掘的方法逐漸豐富，挖掘的深度也正在逐步加深。為減少客戶流失，基于數(shù)據(jù)挖掘知識的精準營銷備受電信企業(yè)的重視。數(shù)據(jù)量的大爆發(fā)使得數(shù)據(jù)挖掘成為企業(yè)競逐市場的重要手段，本文正式基于此背景下研究電信行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘的方法。本文著重研究基于R語言實現(xiàn)電信數(shù)據(jù)預處理技術、高維不平衡數(shù)據(jù)的分類算法、流失客戶聚類技術并分析流失原因。
電
2、信行業(yè)數(shù)據(jù)的高維度性和不平衡性是造成模型不穩(wěn)定，準確率不高的一個重要原因，一直困擾著挖掘工作者。本文重點研究了處理高維不平衡電信數(shù)據(jù)和建立客戶流失分類模型中的Bagging和AdaBoost以及隨機森林算法。實證結果表明，AdaBoost分類模型較Bagging分類模型的覆蓋率提高6％。優(yōu)化后的隨機森林模型誤判率由原來的86.96%降低到39.64%，此時模型處于最優(yōu)狀態(tài)。
本文研究了流失客戶的指標特征，對比分析了流失客戶在通
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