利用数据挖掘建立和优化电信客户流失预测模型

电信大客户流失数据挖掘模型研究

本研究提出一种基于数据挖掘的大客户流失预测模型，从电信运营行业大客户流失的实际问题出发，详细阐述了数据挖掘在电信行业的应用。模型使用决策树算法进行数据挖掘，并已在实际中得到应用，效果良好。

算法与数据结构 9 2024-05-30

电信客户流失数据挖掘分析

利用数据挖掘技术，对电信客户流失进行深入分析，探索影响因素，为制定客户挽留策略提供科学依据。

数据挖掘 17 2024-05-25

电信客户流失数据挖掘分析

利用数据挖掘技术，从客户属性、服务属性和消费数据中提取相关性，构建模型计算客户流失可能性。

数据挖掘 33 2024-04-30

利用数据挖掘技术实现分类预测模型

利用数据挖掘技术，我们可以建立分类预测模型，用于对未知数据进行分类测试。这些模型的应用不仅限于测试数据，还可以在实际情境中进行预测。

Hadoop 10 2024-08-29

建立模型——客户细分模型创建-电信业数据挖掘PPT

建立模型——客户细分模型采用SPSS数据挖掘工具进行电信业客户群体划分。

数据挖掘 17 2024-08-11

电信行业数据挖掘PPT流失模型设计详解

流失模型设计的定义：将预警期出账、观察期未出账的用户定义为流失用户。用户分析包括统计月、用户状态正常，仅保留最近3个月连续出账的用户。排除入网满一年的3G用户、非职工、非公免、非公纳及测试用户以及无线上网卡用户。建模时间窗口定义为分析期，即用户流失前历史通信行为产生的时间段，是模型输入变量的时间窗口（M=2011年9、10、11月）。维系期指预警名单输出时间，即应用模型预警名单并开展维系工作的时间窗口（M=2010年12月）。观察期是流失定义标识产生的时间，时间跨度为一个月。

数据挖掘 18 2024-07-17

电信行业客户流失分析中的数据挖掘应用

电信行业客户流失分析中的数据挖掘应用,非常实用，建议下载查看。

数据挖掘 10 2024-07-16

数据挖掘助力电信客户维系

数据挖掘助力电信客户维系 运用数据挖掘技术深入分析客户行为，识别潜在流失客户，并制定有效的维系策略，是电信运营商提升客户忠诚度和竞争力的关键。

数据挖掘 18 2024-05-21

基于数据挖掘的学生学业成绩预测模型研究

数据挖掘技术在解决各领域业务问题中发挥着重要作用，例如教育、电信和零售管理等。凭借其在分类、聚类和关联规则挖掘等方面的功能，数据挖掘技术正变得日益重要。以学生学业成绩数据集为研究对象，构建了预测分类模型，并比较了朴素贝叶斯、决策树、随机森林、JRip 和 ZeroR 等算法的预测性能。研究结果表明，学校和学习时间等因素对学生的最终成绩有显著影响。其中，One Rule、JRip 和决策树等分类算法在预测学生成绩方面表现优异，准确率均超过 80%。

数据挖掘 12 2024-05-31