统计学与数据挖掘_中国人民大学统计学系数据挖掘中心

基于客户信息的电信企业客户流失问题分析周支立 刘　斌　(西安交通大学管理学院)　(联通陕西分公司记费信息系统部)摘　要　在数据挖掘的基础上,提出针对电信运营企业的客户流失问题的分析方法,通过某公司客户中已经流失客户的信息分析以寻找某些特征,从而为解决客户流失问题打下基础。

关键词　客户信息　客户流失　电信企业 近10年来,我国电子信息产品制造业以3倍于G DP增长的速度高速发展,为国民经济和社会发展做出了巨大贡献。

2001年的信息产业已占G DP的4.2%,2002年我国电子信息产业突破1.6万亿元,继续保持国民经济第一支柱产业的地位。

在整个信息产业,电信运营业起了龙头的作用,对国民经济发展具有显著的直接和间接效益。

国际电信联盟的研究表明,电信业对发达国家G DP增长的直接贡献度仅为6%到9%,而间接贡献度却通常超过90%;电信运营业的发展,带动了通信设备制造业的发展。

同时,作为重要的基础设施,通信条件的改善也是网络业高速增长的基础,网络的兴起又拉动了计算机产业。

通信设备制造业、计算机业的发展又带动了电子元器件产业、软件业的发展。

这些事实说明,电信运营业的发展在信息产业中的确具有举足轻重的作用。

但是随着市场不断的扩展,电信业也遇到了一定的困难,如代理费用的升高和宣传费用的升高,使进一步发展新用户越来越难,并且发展新用户的平均成本和新用户带来的平均利润的比例在逐步升高,依靠扩大规模而实现利润增长的难度在迅速提高。

在发展新用户的收益率逐步下降的同时,随着竞争的逐步激烈,老用户的流失问题也日益严重起来。

因此,对于每个电信运营企业来说,客户已经不再仅仅是销售和服务的对象,而是在经营发展中拥有的一项重要战略资源,成为各个电信企业在竞争中取胜的关键因素之一。

由于电信企业在技术上和产品上同质化程度非常高,为客户提供优质服务、保持良好的客户关系和顾客忠诚度已经成为电信企业之间竞争的焦点。

安盛咨询公司统计表明,争取、吸引一个新客户的费用是保住现有客户费用的5～15倍。

技术与市场技术应用２０１８年第２５卷第１１期数据挖掘中概率论与数理统计的应用分析庞建平（中国人民大学，北京１００８７２）摘　要：数据挖掘是在海量的数据中归纳、总结、分析数据的内在规律，概率论与数理统计在数据挖掘中的应用，提高了数据挖掘的精度与效率，通过对概率论、数理统计与数据挖掘的关系，分析了统计学在数据挖掘中的具体应用，并结合具体的算法探究了统计学在数据挖掘中的具体运用。

关键词：数据挖掘；概率论；数理统计；统计学ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００６－８５５４．２０１８．１１．０４１!　引言概率论与数理统计是数据统计中采用的技术，但其在数据挖掘中也具有十分重要的作用。

数据挖掘作为一门新兴科学，它是从大量、不完全、离散等特征的数据中，对其进行整理，提取隐含在这些数据中有意义、新颖、具有统一特征、有用的数据，为人们的决策提供数据支持服务，是分析解决各类实际问题的可靠手段。

数据挖掘主要是采用计算机技术、高级算法来实现对复杂数据、非线性结构的数据进行处理，来探究数据之间的内在联系，进而发现数据内部存在的规律，为用户提供信息决策服务。

"　统计学与数据挖掘的关系统计学主要是研究数据统计原理与方法的科学，包括数理统计与概率论等主要内容，主要是研究数据的搜集、整理与分析，并结合数据整理的资源，对事物进行整体的推断，主要利用数据统计与概率论的原理对数据中的各个属性进行统计与分析，进而找出数据自己的规律，在统计学的分析方法中主要有方差分析、相关分析、主成分分析与回归分析等方法。

数据挖掘主要是对大量的数据进行分析、总结、深度挖掘，进而找出数据之间的规律，并将这些新规律运用到现实中，例如对学生的学习成绩进行挖掘分析，进而找出学生在学习过程中存在的问题，进而能够形成学生的学习轨迹。

１）统计学与数据挖掘的手段与目标相同，都是在庞杂的数据中提取数据的结构特征，分析数据之间存在的内在联系与特征。

２）数据挖掘是统计学发展的一个重要方向，它也为统计学的发展提供了一个全新的研究方法与数据处理的方法，而且数据挖掘比统计学传统的数据分析方法更具有代表性。

统计学专业大学排名全国前10名统计学专业大学排名前10名北京大学(排名第1)、中国人民大学(排名第2)、南开大学(排名第3)、东北师范大学(排名第4)、华东师范大学(排名第5)、厦门大学(排名第6)、北京师范大学(排名第7)、东北财经大学(排名第8)、上海财经大学(排名第9)、浙江工商大学(排名第10)。

统计学专业简介统计学是关于数据的方法论学科，提供数据采集、数据处理、数据分析的各种方法;统计学专业旨在培养具备较强的计算机和统计软件的应用能力，具有坚实的数学与外语基础，掌握扎实的经济学基础知识，具有一定的独立观察、分析、研究社会经济问题的能力，能够系统掌握统计学原理和方法，专长于应用统计方法对各种数据进行处理和分析的实用型和通用型人才;毕业生可在银行、证券公司、信托投资公司、保险公司等各种金融机构以及国家部委、企业、咨询公司从事统计分析工作与管理工作。

统计学属于什么类的专业统计学专业属于理学门类下的统计学类。

统计学是通过对数据的搜索、整理、分析和描述，推断被测对象的性质，进而预测被测对象的未来的一门综合性科学。

统计学运用了大量的数学和其他学科的专业知识，其应用几乎涵盖了社会科学和自然科学的所有领域。

统计学专业是应用数学的一个分支，主要是通过运用概率论建立数学模型，收集观测到的系统数据，进行定量分析、总结、推断和预测，为相关决策提供依据和参考。

统计学专业被广泛应用于各个学科，从物理、社会科学到人文科学，甚至应用于工商业和政府信息决策。

随着数字化的快速发展，越来越多的人希望从大量的数据中总结出一些经验规律，为以后的决策提供一定的依据。

统计学专业不只是表面的文字表达，只是统计学，而是包括调查、收集、分析、预测等。

它被广泛使用。

统计学专业就业前景在国内，统计学逐渐成为热门中的热门，可能很多同学对这个专业还存在着很大的模糊性，但统计学专业学生有着良好的数学与经济学背景知识，能在企事业单位和经济、金融和管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析、市场研究、质量控制以及高新技术产品开发研究、应用和管理工作，或在科研教育部门从事研究和教学工作的高级专门人才。

统计学中的人工智能应用与数据挖掘人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一门交叉学科，与统计学的结合越来越深入。

在统计学领域，人工智能的应用已经成为了一种趋势。

本文将探讨统计学中人工智能的应用以及与之相关的数据挖掘技术。

一、人工智能在统计学中的重要性人工智能在统计学中扮演着重要的角色。

传统的统计学方法依赖于人工分析和推断，但是随着大数据时代的到来，数据量的增加以及数据复杂性的提高，传统方法已经无法胜任对大规模数据进行分析和挖掘的任务。

而人工智能能够通过机器学习、深度学习等技术，从数据中发现模式、建立模型，以及进行预测和决策。

二、数据挖掘在统计学中的应用1.数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步，也是十分关键的一步。

它包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等过程。

人工智能技术能够自动化地处理数据，并减少人工错误和主观干扰，使数据更加准确和标准化。

2.模式识别与分类模式识别是数据挖掘中的关键任务之一。

通过训练模型，人工智能可以识别出大量数据中的特定模式，并进行分类。

例如，在医疗领域中，人工智能可以对疾病进行分类诊断，提供准确的医疗建议。

3.聚类与关联分析聚类与关联分析是数据挖掘中常用的技术。

通过聚类，可以将数据划分为若干个具有相似特征的类别，为进一步的分析提供基础。

而关联分析则可以发现数据中的关联规则，从而帮助人们了解数据之间的关联性。

4.预测与决策人工智能在统计学中的另一个重要应用是预测与决策。

通过分析大量的历史数据，人工智能可以建立预测模型，对未来的情况进行预测。

这种能力在金融、市场预测等领域尤为重要，能够提供决策支持和风险评估。

三、人工智能与统计学的结合带来的挑战人工智能与统计学的结合无疑给数据分析和挖掘带来了许多好处，但也带来了挑战。

首先是数据质量问题，低质量的数据会影响人工智能模型的准确性和效果。

其次是模型解释性问题，与传统的统计学方法相比，人工智能模型通常难以解释其内部的机理和推理过程。

人大统计学专硕【实用版】目录1.人大统计学专硕简介2.人大统计学专硕的培养方向3.人大统计学专硕的课程设置4.人大统计学专硕的报考条件与录取情况5.人大统计学专硕的就业前景正文【人大统计学专硕简介】中国人民大学统计学专业硕士（简称人大统计学专硕）是中国人民大学数学科学学院设立的一门专业硕士课程。

该课程旨在培养具有扎实的统计学理论基础、熟悉统计分析方法和技能、具备一定实际应用能力的高层次、应用型统计人才。

【人大统计学专硕的培养方向】人大统计学专硕的培养方向主要包括以下几个方面：1.数据挖掘与机器学习：培养学生掌握数据挖掘与机器学习的基本理论、方法和技术，能在实际应用中进行数据分析、挖掘、建模和预测。

2.统计模型与应用：培养学生熟悉各种统计模型及其应用，能在实际问题中选择合适的统计模型进行分析和解决。

3.金融风险管理与量化投资：培养学生具备金融风险识别、评估、控制和量化投资管理的能力。

4.统计计算与大数据分析：培养学生掌握统计计算的基本原理和方法，以及大数据分析的相关技术和工具。

【人大统计学专硕的课程设置】人大统计学专硕的课程设置包括公共课、专业课和实践环节。

其中，专业课主要包括统计学原理、回归分析、时间序列分析、贝叶斯统计、数据挖掘、机器学习、金融风险管理等课程。

实践环节包括实习、毕业论文等。

【人大统计学专硕的报考条件与录取情况】报考人大统计学专硕的条件主要包括：本科学历，专业不限；有一定的数学和统计学基础。

录取情况方面，根据历年数据，报考人数逐年增加，竞争较为激烈。

具体录取情况还需参考当年招生政策和实际报考人数。

【人大统计学专硕的就业前景】人大统计学专硕毕业生在就业市场上具有较高的竞争力。

毕业生主要去向包括金融、保险、互联网、政府部门等领域，从事数据分析、风险管理、量化投资、数据挖掘等工作。

统计学中的数据挖掘和机器学习在统计学中，数据挖掘和机器学习是两个关键概念和方法。

它们在处理大规模数据集、发现数据中的模式和规律方面发挥着重要作用。

数据挖掘是一种从大规模数据集中自动提取未知、有效且潜藏的信息的过程。

而机器学习是使计算机系统自动改善性能的一种方法，通过从数据中学习模式和规律，以提高预测或决策的准确性。

一、数据挖掘在统计学中的应用数据挖掘是统计学家在处理大规模数据集时的得力助手。

它可以帮助统计学家从数据中发现隐藏的模式和规律，以便进行更准确的预测和决策。

1. 预测分析数据挖掘可以用于预测分析，即通过观察现有数据的模式和趋势，来预测未来的结果。

统计学家可以使用数据挖掘技术来构建预测模型，并根据模型对未来的情况进行预测。

2. 聚类分析聚类分析是一种将数据集中相似对象分组的技术。

数据挖掘可以用于聚类分析，帮助统计学家发现数据集中的不同群组，并对这些群组进行描述和比较。

3. 关联分析关联分析是一种寻找数据集中项目之间关系的技术。

数据挖掘可以对大规模数据集进行关联分析，帮助统计学家发现数据中的隐含关联和关系。

二、机器学习在统计学中的应用机器学习是一种使计算机系统通过学习数据中的模式和规律来改善性能的方法。

它在统计学中有着广泛的应用，可以用于预测、分类、聚类等任务。

1. 监督学习监督学习是一种从有标签数据中学习建立预测模型的方法。

统计学家可以使用监督学习算法来训练模型，并根据模型对未来的情况进行预测。

2. 无监督学习无监督学习是一种从无标签数据中学习发现隐藏模式和结构的方法。

统计学家可以使用无监督学习算法来进行聚类分析和降维等任务。

3. 强化学习强化学习是一种通过与环境的交互学习来改善决策性能的方法。

统计学家可以使用强化学习算法来解决优化问题和决策问题。

三、数据挖掘与机器学习的差异尽管数据挖掘和机器学习在统计学中的应用有很多重叠之处，但它们之间存在一些差异。

1. 研究目标数据挖掘的研究目标是从数据中自动发现未知的模式和规律。

统计学专业为硕士学位、博士学位授予点，国家重点学科。

一、专业概况中国人民大学统计学专业设立于1950年，是我国大陆高等院校同类专业中最先设置的专业，也是我国第一批成立的统计学硕士点和博士点专业。

统计学院是全国统计学重点学科的所在单位。

教育部一般高校人文社科重点研究基地“应用统计科学研究中心”也设立于我院。

二、要紧研究方向和研究内容统计学博士学位授予点的研究方向有：l 应用概率与数理统计：研究各个领域专门是经济、治理学领域中带有共性的问题，并总结为具有一样性的方式和理论；进行统计模型、贝叶斯统计、序贯分析、回归诊断、应用随机进程、时刻序列分析方面的研究；进行随机微分（差分）方程、应用随机进程、金融随机分析的研究。

l 风险治理与精算学：运用概率统计方式和精算技术，研究各类风险和损失数据的统计规律；研究金融、保险、社会保障领域风险评判和风险操纵问题；进行社会保障精算治理系统的研究。

l 统计调查与数据分析：偏重研究抽样调查的理论与方式；研究非抽样误差的计量与操纵；在数据分析方面，注重调查数据统计分析方式的创新性和应用性研究；进行数据仓库和数据挖掘方式的研究。

l 经济与环境统计：探讨现代统计方式在经济与环境分析中的科学运用；完善国民经济核算体系和宏观经济统计分析的理论与方式；进展国际竞争力统计应用研究；进行环境与经济统计分析的一体化研究。

l 人口与社会统计：对与经济进展有关的人口和社会问题进行定量研究；探讨微观主体行为及意愿的计量问题；进行居民闲暇消费的定量化研究；进行国民生命表编制的研究。

统计学硕士学位授予点的研究方向有：l 统计学：坚持与国际统计学科进展方向接轨，坚持将数理统计方式与社会经济统计结合；面向实际，运用各类统计方式，对包括自然科学，人文社会科学、治理学等领域的问题进行量化研究。

l 数据挖掘：数据挖掘是最近几年来统计应用分析工具中进展迅速的一种方式，所利用的分析方式包括有预测模型（回归、时刻数列）、数据库分割、连接分析、误差侦测等，本方向研究的要紧内容是，如安在庞大的数据库中找出有价值的隐藏事件，并对此进行析。

经济统计学中的数据挖掘技术数据挖掘技术是在大数据时代中发挥重要作用的一种技术手段，它在经济统计学中也得到了广泛的应用。

经济统计学是研究经济现象和经济活动的科学，通过采集、整理和分析数据来揭示经济规律和趋势。

而数据挖掘技术则可以帮助经济统计学家更好地处理和分析大量的经济数据，从而提取出有用的信息和知识。

首先，数据挖掘技术可以帮助经济统计学家发现隐藏在数据背后的规律和趋势。

在大规模的经济数据中，往往存在着一些隐藏的关联和模式，这些关联和模式可能对经济决策具有重要的指导意义。

通过数据挖掘技术，可以对大量的经济数据进行挖掘和分析，从而找到这些隐藏的规律和趋势。

例如，可以通过数据挖掘技术来分析消费者的购买行为，从而发现不同消费者群体的偏好和需求，为企业提供更精准的市场定位和产品设计。

其次，数据挖掘技术可以帮助经济统计学家进行经济预测和风险评估。

在经济领域，预测未来的经济趋势和评估风险是非常重要的，这可以帮助政府和企业做出合理的决策和规划。

数据挖掘技术可以通过对历史数据的分析和挖掘，建立预测模型和风险评估模型，从而对未来的经济走势和风险进行预测和评估。

例如，可以通过数据挖掘技术来预测房地产市场的价格变动趋势，帮助投资者做出合理的投资决策。

此外，数据挖掘技术还可以帮助经济统计学家进行经济政策评估和效果分析。

在制定经济政策时，需要对政策的效果进行评估和分析，以确定政策的有效性和可行性。

数据挖掘技术可以通过对政策实施前后的经济数据进行分析，从而评估政策的效果和影响。

例如，可以通过数据挖掘技术来分析某个地区实施减税政策后的经济增长情况，以评估减税政策对经济的影响。

然而，数据挖掘技术在经济统计学中的应用也面临一些挑战和问题。

首先，数据挖掘技术需要大量的高质量数据支持，而在现实中，经济数据的采集和整理往往面临着困难和挑战。

其次，数据挖掘技术需要经济统计学家具备一定的技术和专业知识，才能进行有效的数据挖掘和分析。

再次，数据挖掘技术在使用过程中可能会面临隐私和安全的问题，需要注意数据的保护和使用。

开题报告（2006 届）（决策树学习机设计与实现）学生姓名学号院系专业指导教师填写日期文献综述（2006 届）（决策树学习算法ID3 的研究）学生姓名学号院系专业指导教师填写日期一.意义决策树学习是机器学习中应用最广的归纳推理算法之一, 是一种逼近离散值函数的方法, 对含有噪声的数据有很好的健壮性, 且与一般的概念学习算法如F IND2S、候选消除(Candidate Elimination) 算法相比, 能够学习析取表达式。

主要的决策树算法有基本的ID3 算法及其扩展C4.5 算法。

如目前的零售业商业数据挖掘、毕业生就业信息数据挖掘等研究工作, 需要用到决策树学习算法等进行数据挖掘, 并在探索如何设计和实现高质量、通用性好的数据挖掘系统和学习系统。

二.目前研究状况人工智能经历了四十余年的研究已步入不惑之年。

人们都认为它没有实现它当初的承诺。

然而,人工智能技术的应用已深入人心,十分广泛。

近两年来,人类除了在传统的自动推理,机器学习,自然语言处理,Action 理论等方面作了大量的研究外,还开辟了两个新的领域“游戏”和信息检查。

受Internet 技术迅猛发展的影响,信息的获取与精化已成为当代计算机科学与技术研究中迫切需要研究的课题,将AI 技术应用于这一领域的研究是人工智能走向应用的契机与突破口。

智能信息检索技术近年来已作为AI 的一个独立的研究分支。

决策树学习方法是人工智能中的重要理论。

以ID3、CN4. 5 为代表的决策树归纳学习方法,以决策树为知识表达形式,具有描述简单、分类速度快的特点。

三.主要技术ID3 以及后来的CN4. 5 是Quinlan 在Qunt 的概念学习系统CLS(Concept Learning System) 上发展起来的一种自顶向下的学习算法。

它通过一组训练数据的学习,构造出决策树形式的知识表示。

在决策树的内部结点进行属性值的比较并根据不同的属性值判断从该结点向下的分支。

数据挖掘与机器学习在统计学中的应用统计学作为一门研究数据收集、分析和解释的学科，长期以来一直有着重要的地位。

然而，随着科技的发展和大数据时代的来临，传统的统计学方法面临着新的挑战。

在这种背景下，数据挖掘与机器学习等新兴技术作为统计学的补充和拓展，正在逐渐成为统计学研究和实践中的重要工具。

本文将探讨数据挖掘与机器学习在统计学中的应用，并阐述其对统计学发展的意义。

一、数据挖掘在统计学中的应用数据挖掘是从大量数据中自动地发现模式、规律和知识的过程。

在统计学中，数据挖掘可以用于预测、分类、聚类、关联规则挖掘等任务。

首先，数据挖掘可以应用于统计学的预测任务。

通过对历史数据的分析，数据挖掘可以建立模型，预测未来的趋势和结果。

例如，在金融领域，数据挖掘可以用于预测股票市场的涨跌，帮助投资者做出决策。

另外，在医学领域，数据挖掘可以应用于预测疾病的发生、发展和治疗效果，为临床决策提供参考。

其次，数据挖掘可以应用于统计学的分类任务。

分类是将事物划分为不同的类别的过程。

在统计学中，数据挖掘可以通过对已有数据的学习和建模，将新的数据自动分类到相应的类别中。

例如，在电子商务中，数据挖掘可以根据用户的购买历史和行为特征，将用户分为不同的群组，从而实现个性化推荐和定制化服务。

此外，数据挖掘还可以应用于统计学的聚类任务。

聚类是将具有相似特征的数据对象划分到一起的过程。

在统计学中，数据挖掘可以通过对数据的相似性和差异性的度量，将数据对象聚集成不同的簇。

例如，在市场营销中，数据挖掘可以通过对顾客的消费行为进行聚类，找到具有相似品味和偏好的消费群体，以便进行精准定向营销。

最后，数据挖掘还可以应用于统计学的关联规则挖掘任务。

关联规则挖掘是从大规模数据集中发现两个或多个项集之间的关系的过程。

在统计学中，数据挖掘可以用于发现变量之间的相关性和依赖关系。

例如，在市场调研中，数据挖掘可以分析不同产品的购买行为，找出它们之间的关联规则，从而为制定营销策略提供支持。

关联规则挖掘概述
中国人民大学统计学系数据挖掘中心
【期刊名称】《统计与信息论坛》
【年(卷),期】2002(017)005
【摘要】文章讨论了关联规则的概念与分类,采用简单实例介绍了关联规则判断标准以及计算机实现过程等几方面内容,全面介绍了关联规则的相关知识.
【总页数】6页(P4-9)
【作者】中国人民大学统计学系数据挖掘中心
【作者单位】中国人民大学,统计学系,北京,100872
【正文语种】中文
【中图分类】C8
【相关文献】
1.关联规则挖掘概述 [J], 常璐璐;刘春霞
2.基于改进的关联规则挖掘算法的用户兴趣挖掘 [J], 李珊;邵兰洁;孙丽云
3.数据挖掘技术与关联规则挖掘算法探讨 [J], 周子煜;文丽书;
4.数据挖掘技术与关联规则挖掘算法 [J], 何栋;
5.关联规则挖掘概述 [J], 姚俊
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