基于神经网络算法的电信客户选择预测模型研究

当前,机器学习广泛应用于多个领域,大数据作为机器学习的原材料,也成为重要资源。电信行业积累了海量优质数据,立足电信企业一线工作需求,将机器学习技术与大数据统计思维、应用相结合,能够实现大数据赋能通信产业,以科技引领产业转型升级。基于某电信运营商数据和Python平台构建神经网络,可以实现客户行为预测模型。该预测模型在输入数据维度、实际样本量、参数量、最终预测准确率等方面出现明显提升,在实践中能够产生较大的商业价值和效益。

基于Stacking的电信客户流失预测模型设计研究

随着互联网的高速发展,电信市场竞争激烈,因此运用数据挖掘技术构建电信客户流失预测模型显得极为重要。基于Stacking集成算法,以梯度提升迭代(GBDT)、决策树、随机森林为基学习器,以逻辑回归模型为次学习器,构建了电信客户流失预测模型。通过与单一预测模型进行对比,Stacking集成模型有更好的预测效果,对电信客户流失预测具有重要意义。

生存分析在电信客户流失中的应用

近年来电信行业发展迅猛,电信市场趋于饱和,在目前的市场环境下,预测电信客户的流失及流失时间有利于挽留客户,减少客户损失。针对电信客户流失的预测,文中采用KM与Cox的电信客户生存分析模型预测电信客户流失的时间,将KM分析模型用于电信客户流失的组间比较;运用Cox风险比例模型对多因素进行分析,全面预测电信客户的生存时间。通过构建生存分析模型可实现对潜在流失客户及客户流失时间的预测,从而制定相应的有效方案挽留目标。

基于神经网络算法的电信客户流失预测

电信客户流失预测能够有效地帮助运营商制定有用的挽留策略。文章收录了来自某开源数据平台的电信公司数据集,该数据集包含了22个字段,20个特征变量。文章通过SPSSModeler对数据集进行分析,通过比较贝叶斯网络、神经网络算法和C5.0算法的预测准确率、ROC值以及ROC曲线下面积,最终发现神经网络算法通过训练2次后的效果较好。

电信客户流失预警规则及其信度测定实证研究——以云南电信为例

以云南省昆明市区电信行业客户数据为样本,应用决策树算法分析流失客户特征,并得出电信客户流失的预警规则,计算出其预测准确率,再在显著的客户信息和预警规则的条件下,测定出所提取的规则发生的概率,即信度。实证研究表明:提取的预警规则准确率和信度都在95%以上,这为电信行业提供了有效的客户挽留决策分析依据。

基于QBC主动学习方法建立电信客户信用风险等级评估模型

电信客户信用风险等级评估是对电信客户的信用风险进行等级分类.针对建立客户信用风险等级分类模型时,大量带有类标注数据难以获得的问题,提出了基于主动学习的分类器建模方法,并对基于QBC(委员会投票选择)的主动学习算法进行改进以提高分类器的预测精度.通过对实际电信客户数据进行信用风险等级建模实验,结果表明:应用新算法,分类器使用了较少的带类标签样本数据,达到了与被动学习相同的精度,大大降低了信用专家评估数据的工作量.

基于遗传算法的电信客户初始信用度分配算法

根据电信背景的实际项目经验 ,提出了初始信用度的概念及其计算公式 ,同时给出了一种基于遗传算法的电信客户初始信用度分配算法 .该算法能合理地分配客户初始信用度 ,并通过实验验证了该算法的有效性 .

基于AHP的电信客户价值评价模型研究

构建了电信客户价值评价模型,对几项主要指标的内涵作了诠释;介绍了层次分析法的主要步骤、判断矩阵的建立和一致性检验;利用层次分析法确定了电信客户价值模型各个层次价值指标的权重,并最终得到了模型。

基于细精度关联规则挖掘的电信客户流失分析

用决策树等常规关联规则方法分析电信客户流失问题时,存在属性相关性不够精细的问题,即无法剖析属性的内在结构、内涵及隐藏的细粒度的相关规律,同时也无法满足海量电信数据分析的需求。采用细精度关联规则挖掘解决上述问题,从逻辑学角度提出用二进制编码的方法对属性进行分解,用其构造正负训练样本集,然后进行OCAT关联规则挖掘,并加入启发式规则加快收敛速度,以节省时间和内存开销。实验结果表明,基于这种方法产生的关联规则提高了细精度,同时易于实施并行计算和提高效率,能更好地满足当前电信应用需求。

利用蚁群算法求解电信客户初始信用评分问题

针对电信领域客户初始信用值获取问题,构建了一种信用评分模型,包括属性域和属性域信用权重的定义、信用权重的约束规则、初始信用度计算公式以及评价函数.该模型根据客户的基本数据和消费行为数据进行信用评分.在此模型的基础上,提出了一种基于蚁群算法的属性域信用权重分配算法.实验结果表明,该模型能有效解决电信客户初始信用评分问题.

基于优势关系粗糙集的电信客户价值评价方法

针对电信客户价值评价问题,提出了一种基于优势关系粗糙集的客户价值评价方法。首先借助领域专家的先验知识分别从客户当前价值和潜在价值两方面进行特征数据的提取、学习数据类别标定,而后以各决策类集的最大确定性作为变精度阈值实现自主式规则获取。该方法有效地将领域专家的先验知识和数据本身特征进行了有机结合。由于电信客户数据量大且具有类别标定的学习数据难以获取,在训练数据集选择和类别标定过程中,采用了基于近邻熵的主动学习方法来最大限度地减少领域专家的工作量和提高对训练数据的选择质量。通过在实际数据集上的仿真实验,表明该方法能有效地实现对电信客户的价值评价。

C均值算法的电信客户细分研究

研究准确细分电信客户,提高竞争力,采用随机选择初始值聚类中心和梯度下降寻优方式,易陷入局部最优,导致电信客户细分的准确率低。为了解决C值的不足来提高电信客户细分准确率,提了一种粒子群优化C均值的电信客户细分方法(PSO-FCM)。PSO-FCM通过PSO来选择电信客户细分的初始聚类中心,减小客户细分结果对聚类中心依赖,然后采用C均值算法对电信客户进行细分。在VC++语言环境下,PSO-FCM算法对电信客户消费数据进行仿真,实验结果表明,提高了电信客户细分准确率,更助于电信企业对不同客户群制定相应营销套餐,为电信企业带来更多的收益。

基于云模型的电信客户行为关联规则研究

研究如何运用基于云模型改进的关联规则来分析电信客户行为,进行客户行为知识表示。针对传统数量关联规则挖掘存在的问题,提出基于云模型的数值区间划分方法,这种划分摒弃了以前的硬划分,使得到的结果除了保留传统硬划分所具有的优点以外,也更加符合实际的数据分布和人的思维方式,从而得到概括、易理解和有效的关联规则,将其应用于电信服务业,可提高电信服务的质量。

电信客户社交网络分析方法与营销应用探讨

社交网络成为推动移动互联网迅猛发展的生力军,人与人的交往数据越来越集中,随着数据条件的成熟,社交网络分析迅速成为一个新兴的跨学科的专业研究方向。电信网络原本就是一个巨大的社交网络,电信企业如何才能让社交网络分析成为企业认识刻画客户的利器,并用之于客户关系管理和市场营销决策管理支撑呢?本文首先在对社交网络分析的概念界定、方法及发展趋势作简单介绍的基础上,探讨研究电信客户社交网络分析模型的意义;然后在界定社交网络分析的目标和对象,区别社交网络分析与传统分析方法之不同的基础上,探讨基于通话详单记录,电信企业建立社交网络分析的模型方法;最后,对电信企业如何应用电信客户社交网络分析结果提出了两方面建议。

基于分步特征提取和组合分类器的电信客户流失预测模型

针对电信客户流失数据集存在的数据维度过高及单一分类器预测效果较弱的问题,结合过滤式和封装式特征选择方法的优点及组合分类器的较高预测能力,提出了一种基于Fisher比率与预测风险准则的分步特征选择方法结合组合分类器的电信客户流失预测模型。首先,基于Fisher比率从原始特征集合中提取具有较高判别能力的特征;其次,采用预测风险准则进一步选取对分类模型预测效果影响较大的特征;最后,构建基于平均概率输出和加权概率输出的组合分类器,以进一步提高客户流失预测效果。实验结果表明,相对于单步特征提取和单分类器模型,该方法能够提高对客户流失预测的效果。

基于特征选择和SVM的电信客户离网预测

针对数据挖掘算法在预测电信客户离网时存在的过拟合问题,提出一种基于特征选择和支持向量机的电信客户离网预测算法。将原始的电信数据分别进行数据缺失值填充、数据冗余识别、数据结构化和数据归一化等预处理,得到利于分析处理的规范性数据;利用信息增益完成特征选择,提取影响客户离网的主要因素,降低数据维度,防止出现过拟合现象。将经过特征选择后的数据作为支持向量机算法的输入数据对客户是否离网进行分类,预测客户是否存在离网行为。测试结果表明,该算法预测离网客户的正确率为86%,提升了离网客户预测准确率。

基于最优加权组合的电信客户流失预测模型设计研究

针对电信客户流失问题,本文设计了一种基于决策树C5.0、BP神经网络及SVM支持向量机三种分类器融合的组合预测模型,利用最优加权组合预测方法来确定各模型的权重值.预测结果表明:组合预测模型的准确率高于传统的单一分类预测模型,构建此模型对解决电信客户流失预测方面的问题具有应用价值.

提升中国电信客户服务能力的分析和思考

1前言 对于电信企业来说,客户服务是指通过广大电信员工的劳动,发挥通信设备的使用价值,为客户提供基础通信线路或无线信道,并在此基础上提供和维护满足客户需求,使客户在上述通信活动中受益的有偿活动。被服务的对象可以从服务活动中受益，

数据挖掘中SVM模型与贝叶斯模型的比较分析——基于电信客户的流失分析

对电信客户流失数据分别构建贝叶斯模型和SVM模型,进行电信客户流失的可能性预测.在实验过程中改变数据量和特征字段,借助clementine 12.0的可视化实验平台直观、有效地观察5种模型的预测结果,并对贝叶斯和SVM的5种模型进行比较,得出结论:在属性值较多的情况下,采用贝叶斯Markov-FS模型;在属性值较少且与预测结果高度相关的情况下,SVM中多项式核函数模型预测结果的正确率和稳定性都比较好.

电信客户信用评价实证分析

文章主要立足于客户长期价值提升的思想,基于定性和定量结合的层次分析法建立电信企业的客户信用评价指标体系,重点分析了个人用户的信用评价指标体系的建立过程,最后给出了数据实证分析。