基于随机森林算法的广电客户流失预警模型

针对广电领域客户流失日益严重的问题,提出一种利用机器学习技术构建流失预警模型实现精准客户流失预警的方法。采用数据挖掘技术,结合该领域实际业务场景,基于随机森林算法和逻辑回归算法,构建广电领域客户画像标签体系,明确客户流失的定义,训练客户流失预测模型并在实践中对模型进行验证。结果显示,采取随机森林算法建立的流失预警模型在广电客户测试中表现良好,能在存量客群中有效地发现高风险且高价值的潜在流失客户群体,为实际工作指导一线人员提前制定高效、针对性的维系措施,提前挽留高风险客户,以达到降本增效的目的。

服务号码捆绑特征在离网预测系统中的应用

用户流失问题是电信运营商面临的亟待解决的问题,针对不同的场景,业界研究开发了多个用户离网预测系统。服务号码捆绑指用户在使用运营商服务期间,与银行、电商、便利店等第三方服务提供商通过绑定手机号产生联系。通过研究发现用户在服务存续期间普遍会绑定多种第三方服务提供商,这些商家会不定时给用户推送短信,当用户即将流失时,多数用户会逐渐取消这类服务的绑定。因此,服务号码捆绑特征对于离网用户的甄别起到了重要的作用。采用随机森林算法构建离网预测模型,利用逻辑回归算法对服务号码捆绑特征进行降维,并加入模型,进行离网用户分析,从而辅助决策者制订相应的客户维挽策略,降低客户离网率。实验结果表明,服务号码软捆绑特征能够提高系统的分析预测能力。

机器学习在运营商用户流失预警中的运用

文章研究目的是在电信行业的用户流失预警模型中运用机器学习相关技术,提高预测准确度,节约成本。首先介绍机器学习分类算法基础理论,接着给出算法用于用户流失预警模型的架构及预测结果对比,给出用户流失预警模型关于用户流失得分、用户流失的关键指标和用户是否离网的标签。该模型可用于预测隔月用户是否流失,为客户挽留活动预留了足够的时间,并提供了大量有价值的信息来帮助市场营销人员制定可行的客户挽留方案,具有广泛的行业应用前景。

中部地区农村居民购买商业养老保险的影响因素研究

针对中部地区农村居民选择商业养老保险的影响因素进行研究,从CFPS数据库中选择农村居民受访者子女数目,是否持有金融商品,是否选择商业养老保险等10个指标,划分为个人情况、经济情况、家庭情况及行为特征四大类。其次,利用二元Logistic回归模型的相关理论并通过SPSS求解得出工作性质、学历、人均家庭纯收入和是否持有金融产品4个变量对农村居民购买商业养老保险意愿影响显著。然后,将原始数据划分为训练集和测试集,通过Python构建决策树和随机森林模型预测居民是否购买商业养老保险,模型预测准确率可分别达到71%和77.9%。

基于随机森林与RFM模型的财险客户分类管理研究

基于客户价值的财险客户分类管理能够帮助公司更有效地节约成本,创造收益。通过在RFM(近度、值度、频度)模型中加入财险客户理赔额指标,将模型扩展为RFMP模型,综合考虑了财险客户的利润贡献度及其风险因素,从风险和贡献两个角度更有效的衡量客户价值。同时,将随机森林分类算法应用到客户分类管理中,并与神经网络分类模型进行比较,实验结果显示随机森林分类具有更小的误差。进一步分析了各客户类群的人口统计学指标,避免了复杂的客户指标量化计算过程,有利于财险公司对庞大的客户群进行分类管理,也有助于公司对新入客户进行风险价值评估,提供具有针对性与个性化的产品与服务。

基于随机森林CART特征选择改进算法的电信客户流失预测模型

客户流失预测能够帮助运营商制定有针对性的挽留营销政策,对提高竞争力和营业收入有重要意义。本文针对随机森林算法在数据和类别不平衡情况下预测准确率下降的问题,在随机森林CART分类树算法的特征选择过程中引入客户生命周期价值指标,降低了不平衡情况下的基尼系数和模型的不纯度。对电信业客户基本信息、行为数据和交互数据进行数学挖掘和建模,实验结果表明,新改进算法在不平衡情况下可以对潜在流失客户群的特征进行预测,能有效提升客户流失预测模型的准确率,精确评估高价值客户流失临界点,从而快速计算出挽留成本和收益。

基于随机森林的商业性养老保险购买行为预测

将随机森林应用到商业性养老保险购买行为预测过程中,对中国综合社会调查(CGSS)2017年问卷调查数据进行分析。首先运用SMOTE过采样来平衡数据集,其次采用网格搜索确认模型输入参数,最后将改进后的随机森林模型进行分类预测,并与支持向量机模型对比。实例结果表明,SMOTE过采样方法在处理非均衡数据方面表现良好,能够起到提高模型性能的效果,处理后的随机森林的分类效果优于支持向量机。

基于随机森林的保险客户利润贡献度研究

本文通过引入责任准备金,提出了新的保险客户利润贡献度公式,综合考虑了历史购买行为和未来可预见的现金流,更有效地度量客户的真实贡献。此外,本文首次把非参数随机森林回归法应用到保险客户利润贡献度预测中,并和其他模型进行比较,发现非参数随机森林方法往往要优于传统的类神经网络、CART和SVC等模型。实证研究发现:利用客户的年龄、性别、地区、职业、婚姻状况等变量能较准确地预测客户利润贡献度,避免了复杂的精算过程,同时还能评估潜在客户的利润贡献度。