基于数据挖掘的电信客户流失预测分析

针对电信客户日益严重地流失问题,通过某电信运营商的历史资料,对电信PAS流失客户的自然属性和行为属性进行研究,利用决策树算法建立了客户流失预测模型。通过对模型进行评估分析,得到预测效果较好的模型,最后加入成本因素,进一步优化了模型。

基于CRM的汽车客户行为预测研究

为解决汽车客户购买行为预测问题,以便有效估测市场走向,在客户关系管理(CRM:Customer Rela-tionship Management)理论分析的基础上,采用16例汽车客户的购买信息作为样本数据并对其进行数据清理、转换、归纳,以SQL Server建立汽车市场营销分析的数据仓库,作为整个分析预测过程的输入,采用改进的ID3决策树模型和关联规则模型进行数据挖掘,得出汽车客户行为的预测知识。通过实验对比,验证了预测结果的有效性。

基于客户投诉信息的创新预测方法研究

为了降低客户升级投诉数量,通过对客户投诉现状进行分析,发现投诉处理环节的短板和不足,并利用大数据工具,使用海量的客户投诉数据建立预测模型,对有升级倾向的投诉客户进行预判,在投诉升级之前预先解决客户的问题,从而提升客户满意度。

基于校园大数据的学生行为特征分析与预测方法

如何有效挖掘学生行为数据是提升学生信息化管理水平的重要内容。针对目前学生信息化管理平台不完善、挖掘精度低的问题,结合决策树、神经网络以及朴素贝叶斯算法建立组合模型,建立基于Spark的学生行为分析与预测平台;同时,以学生消费规律、生活习惯以及学习情况等校园行为作为大数据来源,进行预测分析和实例验证。结果表明:该模型预测结果与实际情况相吻合,平均预测误差不超过5%,验证了所用方法的有效性,可根据学生行为特性分析其行为规律,指导学生行为向全面健康方向发展。