基于改进聚类的电信客户流失预测分析

针对电信领域客户流失的问题,提出了改进聚类的客户流失预测模型。根据通信行业中实际客户流失数据的正负样本数量不平衡而且数据量特别大的特点,提出带有不同权重参数的改进聚类算法,并将其用于电信行业的客户流失预测模型中。通过实际电信客户数据集测试,与传统的预测算法比较,证明这种算法适合解决大数据集和不平衡数据,具有更高的精确度,能够取得较好的客户流失预测效果。

商业银行零售管理及目标客户流失概率预测研究

随着金融脱媒趋势逐渐凸显,商业银行以批发业务为主的盈利模式受到了极大的挑战。零售业务逐渐成为未来商业银行利润空间的主要组成部分。同时,商业银行越来越重视零售客户关系的管理与维护,并且逐渐意识到对目标客户行为数据进行分析的重要性。分析商业银行零售客户的流失因素及流失概率是客户行为分析的重要方面。研究表明,影响商业银行零售目标客户流失的因素较多,在诸多影响因素中,经COX模型的筛选,客户年龄、观察期内客户使用的产品数等因素对目标客户流失的解释作用是十分显著的。这些因素或正向或负向地作用于目标客户流失概率。

大客户流失原因及其影响因素分析(英文)

依据相关客户流失研究文献,通过分析具有顾客资产属性大客户特征,对这类客户流失的原因及其影响因素进行了系统分析,并进行了实证分析论证.本文的研究结果对于企业认清客户流失的主要原因,采取针对性措施以提升客户管理水平,进而增加顾客资产价值具有一定参考价值.

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。