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基于数据挖掘的移动客户离网预警分析
作者：王志楠
来源：《科学与财富》2018年第07期
摘要：及时识别具有离网倾向的客户对于宽带运营商具有十分重要的意义。本文以某市移动公司为例，针对不平衡移动数据，采用人工合成少数类过采样算法（SMOTE）进行重抽样，而后采用决策树、Adaboost两种分类算法构建离网预警模型，最终选取分类精度最高的SMOTE样本与Adaboost算法组合模型作为移动宽带客户离网预警模型，并据此为运营商提出相应建议。
关键字：不平衡样本；重抽样；Adaboost；离网预警模型
一、引言
随着“宽带中国”战略的实施，宽带建设已上升为国家战略性公共基础设施建设工程。宽带业务市场蒸蒸日上的同时，想要保持并扩大市场占有率和利润，宽带运营商必须在争取新客户的同时，也致力于保留既有用户。因此，建立宽带离网预警模型来准确有效地识别出“预离网”用户，根据特定用户的需求制定出个性化的营销方案，有效挽回客户显得尤为重要。然而，移动宽带客户行为数据存在在网客户和离网客户比例严重失衡，对不平衡的宽带离网用户数据进行重抽样则尤为必要。本文将运用人工合成少数类过抽样方法进行重抽样，以平衡移动宽带离网用户和在网用户数，在此基础上，通过决策树、Adaboost两种分类算法，构建移动宽带用户离网预警模型，发掘引致用户离网的重要因素。
二、移动宽带用户离网数据预处理
1、指标选取及数据预处理
移动宽带离网数据量较大，数据复杂程度较高，因此对移动宽带离网数据进行数据预处理是极为必要的。本文所用数据来自2017年1-3月某省移动公司宽带用户数据库，包括1-3月内某市的部分宽带在网及离网用户信息，共计306100条，提取的变量主要涵盖客户基本信息、宽带消费情况、与宽带关联的手机号码消费特征，涉及的变量有42个，主要为三大类：客户基本信息、宽带消费情况、手机消费特征。经过指标变换、异常值处理及缺失值处理后，共保留22个变量，305905条用户数据，其中在网客户30万条，离网客户5905条，
2、不平衡样本抽样
由于移动宽带离网离网用户中，在网用户数据约30万，而离网用户数据仅有5000左右，存在比例的严重失衡，为了提高模型估计精度，需对不平衡样本进行重抽样使离网与在网客户数达到平衡。本文采用SMOTE合成少数类过采样算法，最终抽得154711条。