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题名一种基于科技资源池的客户流失预测模型
被引量:2
- 1
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作者
郭思杰
任春华
于亚婷
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机构
西南交通大学计算机与人工智能学院
电子科技大学
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出处
《制造业自动化》
CSCD
北大核心
2021年第6期120-125,共6页
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基金
国家重点研发计划:区域综合科技服务工程应用集成技术研究(2017YFB1401400,2017YFB1401401)。
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文摘
为进一步提升科技资源的利用率,避免客户流失,提出了一种基于科技资源池的客户流失预测模型,该模型基于轻量级的梯度提升机(LightGBM),同时结合同期群分析算法(Cohort analysis),关注群体行为对客户流失的整体影响,对客户流失进行预测。为验证客户流失预测模型的有效性,采用平台的客户交易数据进行实验,通过6个评价指标表明其预测结果更接近真实客户流失情况,且优于其他8个预测模型,能够进一步为科技资源池的服务质量提供决策支持。
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关键词
科技资源池
LightGBM
Cohortanalysis
客户流失预测模型
客户交易数据
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名加油卡客户流失预测模型研究
被引量:2
- 2
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作者
杨小明
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机构
东软集团股份有限公司
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出处
《电子技术与软件工程》
2015年第9期186-188,共3页
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文摘
最大程度方便客户,提升客户忠诚度,锁定加油卡消费群体,提高零售市场竞争力,是石化销售公司在加油卡营销上的理念。有效地减少客户流失,成为目前各个石油销售公司急需解决的难题。本文研究,基于决策树模型,根据加油卡客户的最近6个月交易数据,建立一种加油卡客户流失预测模型,采用随机森林算法,从而较好地预测了客户流失情况。
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关键词
加油卡
客户流失预测模型
决策树模型
随机森林算法
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分类号
F426.722
[经济管理—产业经济]
F224
[经济管理—国民经济]
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题名基于数据挖掘的移动通信客户流失预测模型研究与应用
被引量:3
- 3
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作者
张驭思
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机构
上海理工大学
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出处
《现代信息科技》
2022年第11期41-45,50,共6页
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文摘
客户流失是移动通信运营商面临的重大难题,基于当前客户的基本信息及交易行为记录,通过数据挖掘进行建模及客户流失预测分析,不仅可以挽留潜在流失客户,也可以使运营商有针对性地优化产品和服务,提升客户管理策略。文章将统计学理论和数据挖掘技术通入金融管理理论,对移动通信运营行业的客户流失情况进行分析,构建高效的流失预测模型,优化客户服务管理体系,为解决用户流失问题和构建个性化用户运营机制提供了新的研究思路和分析方法。
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关键词
客户管理
统计学理论
客户流失预测模型
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Keywords
customer management
statistical theory
customer churn prediction model
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于客户细分的客户流失预测研究
被引量:6
- 4
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作者
张晓滨
高峰
黄慧
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机构
西安工程大学计算机科学学院
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2009年第24期5755-5758,共4页
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文摘
分析了电信行业客户关系管理系统的数据独有特点,提出基于客户细分的客户流失预测模型。首先,采用模糊核C-均值聚类算法用于客户细分并对细分结果进行分析,发现高价值客户的群体特征。再利用企业历史数据建立基于SAS数据挖掘技术的客户流失预测模型。最后,把高价值客户作为预测目标数据应用于该模型当中预测出有流失倾向的客户。实验结果表明,该方法有效可行,可以为企业提供准确、有流失倾向的客户名单。
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关键词
模糊C-均值聚类
核方法
客户细分
客户流失预测模型
SAS数据挖掘
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Keywords
fuzzy C-means clustering
kernel method
customer segmentation
customer-churn
SAS data mining
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分类号
TP399
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名数据挖掘在电信行业客户流失预测中的应用
被引量:4
- 5
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作者
张线媚
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机构
西安思源学院工学院
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出处
《微型机与应用》
2015年第15期99-102,共4页
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文摘
客户流失是电信行业发展过程中所面临的一个严重问题,直接影响到运营商的企业效益。本文主要介绍了对电信行业客户流失情况进行数据挖掘的过程,改进了已有模型存在的缺乏灵活性、难以处理高维度数据的缺点,根据运营商的历史数据资料,利用SAS/EM模块对客户的固有特征和行为特征进行挖掘分析,采用决策树分类算法的CART算法建立了聚类分析模型和包括评估模块在内的一套完整的流失预测模型,能够直观地显示出流失客户的基本特征,并且可以对任意的数据集进行分析,有效提高了模型的普遍应用性和准确性。
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关键词
客户流失
数据挖掘
决策树
CART算法
聚类分析
SAS/EM模块
客户流失预测模型
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Keywords
client churn
data mining
decision tree
CART algorithm
cluster analysis
SAS/EM module
direction model for client churn
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名数据挖掘在电信行业客户流失管理中的研究与应用
被引量:5
- 6
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作者
李阳
刘胜辉
赵洪松
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机构
哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院
中国移动集团黑龙江有限公司
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出处
《电脑知识与技术》
2010年第01X期518-521,共4页
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文摘
客户频繁流失是电信行业发展中所面临的一个严重问题,该文主要是对电信行业客户.流失情况进行教据挖掘,针对运营商的历史数据资料,通过对已流失的客户和在网客户的自然属性和行为属性进行挖掘分析,建立客户流表的预测模型。介绍了建立模型的过程,对模型的评价及与营销活动的关系,其中运用决策树方法实现了整个建模过程。
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关键词
客户流失
数据挖掘
决策树
客户流失预测模型
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Keywords
client chum
data mining
decision tree
prediction model for client chum
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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