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。

电信客户流失的组合预测模型

针对电信行业客户流失的问题,设计基于决策树C5.0、BP神经网络及Logistic回归算法的组合预测模型,并对某电信企业进行客户流失预测.预测结果表明:与单一客户流失预测模型相比,组合预测模型命中准确率高,预测效果好,更能直观地显示出流失客户的基本特征.

电信客户流失预测的数据挖掘模型及其实现

本文针对如何在不同的数据挖掘工具之间交换数据挖掘结果,以使挖掘结果独立于不同的挖掘工具的问题,采用了数据挖掘语言来描述所建立的客户流失预测模型。

创新客户流失预测模型结构

据估计电信业平均每月客户流失率约为2.2%,客户损失不仅会因为减少销售而产生机会成本,而且会导致所吸引的新客户相对减少,而赢得一个新客户所花费的成本约为300～600美元,这大约是保留一个老客户所花费成本的5～6倍。

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。

基于通道选择和多维特征融合的脑电信号分类

针对多通道脑电信号(EEG)相互干扰、存在个体差异性导致分类结果不同和单域特征识别率低等问题,提出一种通道选择和特征融合的方法。首先,对获取到的EEG进行预处理,使用梯度提升决策树(GBDT)选出重要通道;其次,采用广义预测控制(GPC)模型构建重要通道的预测信号,辨析多维相关信号之间的细微差别,再使用SE-TCNTA(Squeeze and Excitation block-Temporal Convolutional Network-Temporal Attention)模型提取不同帧之间的时序特征;然后,使用皮尔逊相关系数计算通道间的关系,提取EEG的频域特征和预测信号的控制量作为输入,建立空间图结构,并采用图卷积网络(GCN)提取频域、空域的特征;最后,将上述二者特征输入全连接层进行特征融合,实现EEG的分类。在公共数据集BCICIV_2a上的实验结果表明,在进行通道选择的情况下,与首个用于ERP检测的EEGInception模型以及同样采用双分支提取特征的DSCNN(Shallow Double-branch Convolutional Neural Network)模型方法相比,所提方法的分类准确率分别提升了1.47%和1.69%,Kappa值分别提升了1.25%和2.53%。所提方法能够提高EGG的分类精度,同时减少冗余数据对特征提取的影响,因此更适用于脑机接口(BCI)系统。

基于数据挖掘的内容营销客户预测模型研究

本文简单介绍了决策树概念及C5.0算法原理,利用数据挖掘方法分析了移动客户的消费行为,搭建了一个基于内容营销目标客户的预测模型,提供了模型的分析方法及实例。

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.

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。

利用V-NV聚类分群保有客户

在竞争激烈的电信市场中,竞争的焦点是客户,谁拥有更多的客户,并获得更高的客户收入,谁就能在竞争中取胜。电信客户的存量流失主要表现为主动离网流失、被动离网流失和潜在话务流失三种形式。从目前我国电信行业的竞争态势看,存量流失的倾向日趋严重。因此,固网运营商不仅要做好增量市场的开拓,更要做好存量市场的保有。如果运营商能够在一般的客户关系管理基础上进行基于数据挖掘的聚类分析,构建客户流失预测模型,预测离网倾向较高的客户,并开展有针对性的客户挽留及营销措施,就能使企业在竞争中更有效地保卫自身的存量,从而在竞争中取得优势。

国际电信业数据仓库应用状况

数据仓库作为一个为业务的统计分析服务的数据中心,是近年来兴起的一种数据库的应用。目前,国际上多个电信运营商都已将数据仓库应用于发展客户关系管理,降低经营成本,提高客户满意度,增加经营利润等各个方面。本文从数据仓库实现的主要功用出发,以国际上多个具有代表性的电信企业为例,对国际电信业数据仓库的应用情况进行阐述,为国内电信业在数据仓库方面的发展提供前瞻性的视图和参考。