商业银行建立客户流失预测模型的方法研究

客户流失是竞争日益激烈的市场中银行面临的一大难题。通过分析银行客户流失的原因,提出了建立客户流失预测模型的方法。利用模型,发现预测流失群体,预测流失趋势,进而制定有效的控制策略,最大限度地降低客户流失率。为客户流失预测提供了一种新的研究思路和分析方法。

一种基于科技资源池的客户流失预测模型

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。

加油卡客户流失预测模型研究

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。

基于数据挖掘的移动通信客户流失预测模型研究与应用

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。

基于数据驱动的酒店线上客户群体流失预测模型应用研究

随着我国逐步进入数字经济体系,互联网经济开始渗透至各行各业,并促进其快速发展。以传统的酒店住宿行业为例,通过线上发展客户与房间预订服务,每天向百千万会员提供全方位的酒店及配套服务。基于客户的交易记录、自身信息等基础数据,深入剖析用户喜好及行为倾向,进而挖掘影响客户流失的关键因素,构建合理可靠的流失预测模型,最大程度挽留客户已成为目前主流综合酒店旅行服务公司关注的主要业务。文章以不同预测模型对影响用户流失的各类因素进行分析,同时对客户访问的转化结果进行分析,以更好地完善产品设计,同时提升用户体验。

基于客户细分的客户流失预测研究

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。

数据挖掘在电信行业客户流失预测中的应用

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。

K-Means算法在运营商客户流失预测中的应用

面对电信市场竞争的日益加剧和信息技术的迅猛发展,电信运营商已经设立存量客户运营部门,加强了对存量客户保有和价值导高的资源投放,建立了客户经营管理体系。在电信企业实际经营过程中,发现造成客户流失的原因种类很多,难以用统一的划分标准对流失客户的特征进行刻画。本文采用K-Means与决策树算法相结合的方法创建客户流失预测模型,并进行应用实验。实验结果表明,新方法对客户流失的预测命中率和准确率高于传统算法。

结合K-means的分类方法在电信客户流失中的应用

通过对电信业客户流失预测的国内外研究成果的分析,我们发现造成电信业客户流失原因种类比较多、难以用一种通用的划分标准对流失客户的流失特征进行刻画,因此本文提出了将K-means算法与传统的分类算法相结合的方法进行客户流失分析,并进行了应用实验.该实验以中国联通湖南某地区X分公司的客户数据为基础,利用数据挖掘软件Clementine8.1建立了客户流失分类预测模型,模型的应用结果表明:新方法对客户流失预测的命中率高于传统的分类预测算法.

C5.0决策树算法在移动阅读用户流失中的应用

针对移动阅读用户的流失问题,运用C5.0决策树算法,提炼出40多个与用户行为相关的指标,且根据不同平台之间用户的行为差异,分别搭建Android用户流失预测模型及WAP用户流失预测模型。模型训练结果显示,模型具有较好的覆盖率及稳定性。模型实现按天预测用户是否流失,将预测结果融入到日常运营当中,可提升用户运营效率。

数据挖掘在电信行业客户流失管理中的研究与应用

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。

数据挖掘在客户流失管理中的应用

客户流失是通信行业的难题。阐述了数据挖掘技术的数据分析、信息处理和预测功能,并举例介绍了数据挖掘在客户流失管理中的应用。

基于高密度站网的中国降雨侵蚀力空间分布

降雨侵蚀力反映了雨滴击溅和径流冲刷引起土壤侵蚀的潜在能力,它与土壤、地形、地表覆盖以及水土保持措施等因子共同作用,决定着一个地区的实际土壤流失量。在严格数据质量控制的基础上,通过第一次全国水利普查水土保持情况普查"气象数据上报系统"收集到2 032个站点1980(1981)—2009(2010)年侵蚀性日降雨量资料,结合646个国家基本气象台站1980—2009年日降雨量资料,利用冷暖季日降雨量估算侵蚀力模型,计算了2 678个站点多年平均年降雨侵蚀力和24个半月降雨侵蚀力占年R值比例,并应用克里金空间插值方法,绘制了中国降雨侵蚀力空间分布图,为土壤侵蚀普查全国水力侵蚀强度计算提供了基础数据,其结果可为各地区水土保持规划服务。

逻辑回归算法在通信GPRS业务中的应用

为了对通信GPRS业务用户的流失情况进行有效的预测,对预测中常用三种算法的优劣势进行了比较,选取能很好处理0/1分类问题的逻辑回归算法,并基于逻辑回归算法建立了GPRS业务流失预测模型.提取了广东省移动公司GPRS业务用户流失概率最高的前5%和10%用户,通过查准率、查全率和提升率这三个指标对该模型进行检验,发现该模型定位流失用户的准确率和确定流失用户的覆盖率都是相当高的,说明其能对GPRS套餐使用客户的流失情况进行有效地预测.另外,通过把利用逻辑回归算法与利用决策树算法建立的预测模型的应用效果进行了对比,结果充分说明了利用逻辑回归算法建立的GPRS业务流失预测模型在实际应用中更具优越性.最后,根据该模型解在决实际预测问题中的效果,进一步验证了其具有很强的实用性.

栖龙湾水土保持科技示范园建设与创新

莱芜市栖龙湾水土保持科技示范园高起点规划"四区十园",建成集水土保持科学研究、技术示范、科普教育为一体的水土保持科学试验研究基地和具有地域特色的水土保持技术示范基地,初步建立了坡面尺度水土流失预测模型,既为北方土石山区坡地水土流失治理提供了科学依据,又为广大科技人员、中小学生、民众等参观学习提供了户外教室,促进了水土保持知识的普及,提高了全社会的水土保持生态意识。