基于数据挖掘的电信客户流失分析研究

DUFE信息系统研究方法与问题学号：2013100654专业：电子商务姓名：徐麟基于数据挖掘的电信行业客户流失管理研究一、研究背景2008年中国对电信运营企业进行了重组，中国移动和中国联通合并运营TD—SCDMA网络，中国电信与中国联通C网合并运营CDMA2000网络，中国联通G网和中国网通合并运营WCDMA网络，从而形成了移动、电信、联通三足鼎立的局面，电信公司之间的竞争也越来越激烈。

对电信企业来说，客户是最重要的资源，也是生存和发展的必需品。

客户资源是电信运营企业的根本，保留并巩固客户资源意义重大。

而在当前中国电信市场下，电信运营商为了争夺客户，除了通过简单的价格竞争以外，还不断推出各种新的套餐和新的业务来优先获得客户资源，双卡情况越来越严峻，这就在很大程度上加大了客户的不稳定性，使得客户在三家运营商之间不断做出选择的现象频繁发生。

据官方统计，中国移动客户的离网率近几年不断攀升，2013年全年离网率高达50%左右。

从客户关系管理理论上看，开发一个新用户的成本是保留一个有价值老用户的5-10倍，因此在新增电信客户不断下降的时候，想要保持企业持续增长的利润就需要在挽留老客户这一相对低成本高收益上想办法。

二、研究的目的和意义本文的研究目的就是在对电信客户流失等业务知识的理解和研究一些常用的数据挖掘方法上，依据数据挖掘建模流程，研究并实现一个准确实用的的客户流失预测模型和流失客户分类模型，并结合广丰县移动客户数据进行分析，对分析结果进行评估验证。

在对客户流失预测模型和流失客户分类模型进行评估和结果分析的基础上，得到了有效的客户流失规则集，并给出预测的准确率，同时依据流失客户分类结果对客户的挽留策略提出一些意见和建议。

最后对所做的理论研究工作、实验工作和实验中所遇到的问题以及下一步工作进行总结。

三、研究的主要方法和手段1、数据挖掘的定义数据挖掘技术是数据库知识发现的核心技术,产生于二十世纪八十年末,至今大约经历了30年的发展历史,但它的定义却没有一个被完全认同。

基于大数据的电信用户流失分析电信用户流失是电信运营商面临的一个重要问题。

随着互联网的普及和竞争的加剧，用户的选择权越来越强，电信运营商需要通过客户流失分析来了解用户的离网原因，并采取相应的措施来减少流失率。

而基于大数据的分析方法可以帮助电信运营商更加全面准确地了解用户离网的原因和规律。

一、大数据在电信用户流失分析中的价值电信运营商的数据规模庞大，包含了用户行为、消费金额、使用时长、网络质量等各个方面的信息。

这些数据量庞大且复杂，传统的数据分析方法已经无法胜任。

而基于大数据的分析方法可以处理海量数据，挖掘出隐藏在数据背后的规律和关联关系。

大数据分析在电信用户流失分析中的价值体现在以下几个方面：1. 精准分析用户特征：通过大数据分析，可以深入了解用户的兴趣、消费偏好、使用习惯等特征。

基于这些特征，可以对用户进行分类，从而为用户提供个性化的服务和推荐，增强用户粘性，减少用户流失。

2. 发现用户流失原因：通过对大数据的挖掘和分析，可以发现用户离网的原因。

比如，通过分析用户的使用行为和网络质量数据，可以发现是否有频繁掉线或网络不稳定的问题，从而及时采取措施改善网络质量，减少用户流失。

3. 预测用户流失趋势：通过建立用户流失预测模型，可以预测用户流失的可能性。

基于这些预测结果，电信运营商可以有针对性地采取措施，提前留住有流失倾向的用户。

4. 监测竞争对手状况：通过对竞争对手的大数据分析，可以了解竞争对手的用户流失情况。

基于这些数据，电信运营商可以及时调整自己的战略，提高竞争力，减少用户流失。

二、基于大数据的电信用户流失分析方法基于大数据的电信用户流失分析方法主要包括数据采集、数据清洗、数据挖掘和流失原因分析四个步骤。

1. 数据采集：首先，需要收集用户的相关数据，包括用户个人信息、消费情况、使用情况、网络质量等。

这些数据可以通过电话清单、短信记录、网络日志、用户调查等方式获取。

2. 数据清洗：由于数据量庞大且来源多样，收集到的数据中难免包含错误和冗余信息。

基于数据挖掘的电信运营商用户流失预测模型研究电信运营商是现代社会不可或缺的服务提供者，随着竞争的日益激烈，用户流失成为一个引起广泛关注的问题。

针对这一问题，本文将通过数据挖掘技术构建一个电信运营商用户流失预测模型，并进行相关模型研究。

1. 引言用户流失对电信运营商来说是一个非常重要的指标，因为新用户的获取成本远高于旧用户的保留成本。

通过分析和预测用户流失，电信运营商可以采取一系列的措施来留住用户并提高用户满意度。

2. 数据预处理首先，需要对原始数据进行预处理，清洗掉缺失值和异常值，对数据进行标准化处理，以便更好地进行分析和挖掘。

此外，还需要将数据集划分为训练集和测试集，以便验证模型的准确性和性能。

3. 特征选择在建立用户流失预测模型之前，需要首先选择合适的特征。

常用的特征包括用户基本信息（如性别、年龄、地区等）、用户消费情况（如月消费金额、通话时长、短信发送量等）以及用户满意度等。

通过分析各个特征与用户流失之间的相关性，选择具有预测能力的特征子集。

4. 模型建立本文采用了常用的分类算法来构建电信运营商用户流失预测模型，包括逻辑回归、决策树、支持向量机和随机森林等。

通过对比不同模型的准确性和性能指标，选择最优模型进行后续分析。

5. 模型评估及优化为了评估模型的准确性和性能，可以使用交叉验证、ROC曲线和AUC等指标。

同时，可以对模型进行优化，如调整模型参数、增加特征数量等，以提高预测精度和泛化能力。

6. 结果分析与应用通过对预测结果的分析，可以了解到用户流失的主要原因、影响用户流失的关键因素等。

基于这些分析结果，电信运营商可以制定相应的营销策略，例如给予流失风险较高的用户更多的优惠活动、加强对用户的关怀和沟通等，从而有效降低用户流失率。

7. 研究总结与展望本文通过数据挖掘技术构建了一个电信运营商用户流失预测模型，并进行了相关模型研究。

研究结果显示，通过合理选择特征和优化模型，可以有效地预测用户流失，并采取相应措施来提高用户的满意度和忠诚度。

基于大数据分析的电信运营商用户流失预测研究电信运营商用户流失是一个长期以来一直困扰着电信行业的问题。

用户流失的发生不仅导致运营商的收入减少，还影响了用户体验和品牌形象。

因此，预测用户流失并采取相应的措施来挽留用户成为了电信运营商的重要任务之一。

近年来，随着大数据技术的发展，电信运营商开始广泛应用大数据分析来预测用户流失，以提高用户满意度和保持竞争力。

本文将基于大数据分析的电信运营商用户流失预测进行研究，通过对用户数据的挖掘和分析，提出一种预测模型，以帮助电信运营商准确预测用户流失，及时采取措施挽留用户。

首先，我们需要收集和整理大量的用户数据，包括用户的基本信息、消费行为、网络活动等。

这些数据可以通过用户注册信息、用户通话记录、网络浏览记录等渠道获取。

同时，为了数据的准确性和完整性，我们还可以结合其他数据源，如第三方数据和社交媒体数据。

收集到的数据将作为预测模型的输入变量。

接下来，我们需要对收集到的用户数据进行清洗和处理，以消除数据中的噪声和异常值。

清洗后的数据将用于构建预测模型。

在预测模型的构建过程中，我们可以使用多种方法，如决策树、逻辑回归、支持向量机和人工神经网络等。

在模型构建之前，我们需要对数据进行特征工程。

特征工程是指选择和构建与用户流失相关的特征变量，在模型中起到解释和预测的作用。

常用的特征工程方法包括特征选择、特征变换和特征创造。

通过特征工程，我们可以从大量的用户数据中筛选出对用户流失有影响的关键特征。

在模型构建过程中，我们还需要划分训练集和测试集。

训练集用于模型的训练和参数调优，测试集用于模型性能的评估。

为了提高模型的准确性和稳定性，我们可以采用交叉验证的方法来进行模型的选择和评估。

完成模型的训练后，我们可以使用模型进行用户流失的预测。

预测结果可以帮助电信运营商针对潜在流失用户采取个性化的挽留策略，如降价促销、赠送礼品、提供优质客户服务等。

同时，我们还可以通过对预测结果的分析来发现用户流失的原因和规律，从而进一步优化产品和服务，提高用户满意度和黏性。

收稿日期:2010-02-08;修回日期:2010-06-20基金项目:国家自然科学基金(60973139,60903181,60773041);江苏省自然科学基金(BK2008451);省级现代服务业发展专项资金(2010002);江苏省高校自然科学基础研究项目(09KJB520009);国家和江苏省博士后基金(0801019C,20090451240,20090451241);江苏高校科技创新计划项目(CX09B -153Z,CX08B-086Z );江苏省六大高峰人才项目(2008118);江苏省计算机信息处理技术重点实验室基金(2010)作者简介:李爱群(1969-),女,浙江海宁人,讲师,研究方向为计算机系统设计、计算机网络和智能计算等;王汝传,教授,博士生导师,研究方向为计算机软件、计算机网络和网格、对等计算、信息安全、无线传感器网络、移动代理和虚拟现实技术等。

基于分布式混合数据挖掘的电信客户流失分析李爱群1,2,乔 晗1,王汝传1,2,邓 松1(11南京邮电大学计算机学院,江苏南京210003;21南京邮电大学计算机研究所,江苏南京210003)摘 要:CORB A 技术庞大而复杂,且技术和标准的更新相对较慢。

电信运营企业应用系统是客户流失分析的主要数据来源,而传统的客户流失分析由于该系统数据的集中式存储继而采用集中式挖掘,对海量数据的挖掘效率低下。

为进一步提高挖掘效率,提出网格下基于分布式混合数据挖掘的电信客户流失分析(Customer Churn Analysis upon Di stributed Hybrid Data Mining in Grid,CCA-DHDM),并借助GridSphere 门户,在该平台上实现了BP 神经网络算法和K -M eans 聚类算法。

仿真实验表明,与单机环境相比,随着网格节点数增加,算法的平均耗时明显下降65%到75%,同时算法的效率得以较明显地提高。

基于电信数据仓库的客户流失分析作者：戴震宇来源：《中国新通信》2021年第11期【摘要】互联网背景下，网络通信与人们的生活密不可分。

电信运营的服务目标是广大客户，客户流失分析一直是各大电信运营商关注的焦点之一。

随着通信行业的迅速发展，电信运营记录了大量的历史数据，这既为客户流失的分析提供了原始凭证，更为客户服务业务的调整提供了方向。

电信数据仓库技术能够为电信运营商的客户分析提供强大的技术基础与资料支撑，提高客户资源的分析小效率。

当前，电信数据仓库在客户流失管理中仍然存在着一系列问题亟待解决。

为了进一步提高对客户流失的分析，构建出基于电信数据仓库的客户流失分析新架构，从而最大程度提高电信运营的管理。

【关键词】电信数据仓库客户流失维表模型启示引言：进入21世纪以来，我国通信行业取得实质性发展，随着电信运营商的客户规模不断加大，电信运营商的数据仓库中积累了大量的历史客户数据，这些数据无疑为电信客户流失的分析提供了基础。

对于电信运营商而言，客户是电信运营商服务的主体，更是主要的用户目标。

如何保持电信客户的稳定性，一直是各大电信运营商重点关注的任务，也是客户流失分析的重要目的。

虽然客户的历史数据能够为客户流失提供分析与判断的基础，但是这些历史数据往往分布在不同的业务系统中，数据的的分布较为分散，需要综合运用电信数据仓库等技术，对这些数据进行分析与处理，从而帮助电信运营商对各种业务的决策与执行。

文章立足于电信数据仓库的视角，从不同维度分析电信数据仓库的客户流失。

一、电信数据仓库在客户流失分析中的特征数据仓库（Data Warehouse），简称DW，它是一种信息的中央存储库，其作用机制建立在分析性不高和决策支持目的之上，为需要业务智能的电信运营商、企业、机构等提供信息化、智能化、技术化的服务[1]。

电信数据仓库在客户流失中的分析，往往需要采用数据仓库技术和分析挖掘工具，并将其共同组合，生成一个集成化的客户视图，实现综合应用的目的。

基于电信运营商数据的客户流失分析客户流失是任何企业面临的共同问题，尤其是电信运营商。

电信行业竞争激烈，客户有很多选择，因此对于电信运营商来说，留住客户极为重要。

电信运营商可以通过对客户数据的分析，了解客户的消费行为、投诉历史、个人习惯等方面的信息，以便提出更好的保留客户的策略，以及吸引新客户的方案。

因此，本文将基于电信运营商数据，探讨客户流失的分析。

一、客户流失是什么？客户流失是指一个客户不再购买或使用一家公司的产品或服务，或者取消他们现有的订购。

客户流失率是客户流失的度量方式。

当客户流失率达到一定的水平时，这将对企业的利润和发展产生重大影响。

因此，通过客户流失率，企业可以衡量其业务的成功程度。

二、电信运营商的客户流失原因电信运营商的客户流失原因很多，下面列出了其中一些。

1. 价格：价格过高是客户流失的主要原因之一。

客户可能会觉得价格不合理，因此会转向更便宜的产品或服务。

2. 质量：产品和服务质量低是电信运营商失去客户的原因之一。

例如，网络速度缓慢、连接不稳定等问题，都会影响客户的使用和忠诚度。

3. 客户服务：客户服务是影响客户满意度和忠诚度的重要因素。

电信运营商如果无法给出令客户满意的答案，客户可能会转向其他公司，寻找更好的客户支持。

4. 竞争对手：电信运营商市场竞争激烈，如果客户有其它更好的选择，他们就可能离开当前的运营商。

三、电信运营商如何通过数据减少客户流失？1. 数据分析电信运营商在需要分析客户流失数据时，需要遵循以下步骤：a. 识别哪些客户更有可能流失，以便更好地定向保留策略。

b. 确定客户流失的时机，例如，客户在合同周期内的哪个阶段更有可能流失，在这段时间内需制定相应的措施来留住客户。

c. 确定客户流失原因，例如价格、质量或客户服务，以便针对性地改进问题，以满足客户需求。

2. 个性化营销对于已流失的客户，电子运营商需要通过个性化营销来重新争取他们的青睐。

具体方式如下：a. 活动目标明确，例如提供更好的服务、价格优惠等等。

数据挖掘技术在电信客户流失预警中的应用【摘要】本文主要从数据挖掘技术的重要性、应用以及仿真分析三个方面针对数据挖掘技术在电信客户流失预警中的应用进行了简单分析。

【关键词】数据挖掘技术；电信客户流失预警；应用随着电信企业的发展，企业之间的竞争不断加剧，电信运营商也在不断地推出新的业务与套餐，以此来在占领市场竞争高地。

但是，与此同时，也大大增加了客户的不稳定性，而数据挖掘技术的应用，有效地降低了客户离网率。

因此，对数据挖掘技术在电信客户流失预警中应用的探讨有其必要性。

一、数据挖掘技术应用的重要性伴随着经济全球化，市场的国际化，目前我国国内市场的竞争也变得日加激烈，因此，电信企业传统的经营模式已经不能够完全适应市场的需要。

为此，电信企业的市场战略定位需要从传统的生产型企业向利润型企业进行转化，从而来求更好的生存与发展。

为此，这就要求电信企业必须围绕客户展开市场分析，全面了解客户的实际需求，做到服务的层次化、多样化以及全面化，并且提出个性化的解决方案。

但是，在市场发展的过程中，由于市场的饱和以及客户发展的减速，这使得电信企业客户的维系成为一个热点问题。

因此，在这样的竞争环境下，企业极需完善业务管理系统以及生产系统，引进数据挖掘系统，加强系统构建，如渠道系统、BOSS系统以及综合结算系统等，通过这些系统，收集大量的数据，对企业的运营情况作出具体性的分析，既可以加强对客户消费行为的了解，而且针对企业某项业务在市场中的运行情况进行预测分析和运行情况分析，以指导企业做出更好的解决方案，为企业创造更大的利润。

另外，集成客户数据是电信企业发展最为宝贵的资源，而数据挖掘技术的应用可以将大量的客户数据提取出来，包括现有的客户数据、流失数据、增加数据等，在此基础上，根据客户行为、客户属性以及服务属性，构建相关数学模型，计算与分析客户流失概率，同时，根据这些数据之间的相互关系，得出相关的数学公式，从而来改善企业的促销手段，提高服务质量以及客户忠诚度，预防客户的流失，更为重要的是解决了电信企业传统运营模式上无法监控客户流失、无法实现客户关怀的难题。

基于数据挖掘技术的电信客户流失预测模型的研究与应用的开题报告一、选题背景及意义随着电信行业的快速发展，电信企业的客户规模不断扩大，但客户的流失问题也日益突出。

客户流失不仅会影响企业的市场竞争力和收入，更会削弱企业的品牌形象和用户口碑，产生长期的负面影响。

因此，准确预测客户流失并采取有效措施进行预防，成为电信企业必须要解决的难题。

数据挖掘技术是一种基于数据的知识发现方法，可以挖掘数据中隐藏的规律和趋势，帮助企业更好地理解客户需求和行为。

利用数据挖掘技术预测客户流失，不仅可以为企业提供多维度的客户信息，还可以挖掘出影响客户流失的关键因素，制定精准的防流失策略，提高企业的客户满意度和忠诚度。

因此，本课题旨在利用数据挖掘技术研究电信客户的流失预测模型，发现并分析影响客户流失的主要因素，为电信企业提供决策支持，降低客户流失率，提升企业市场竞争力和客户满意度。

二、研究内容和方法本研究的主要内容包括以下几个方面：1. 数据采集和预处理：收集电信企业的客户信息和服务记录，对数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值处理、数据转换等。

2. 特征选择和构建：根据客户的历史记录和行为特征，选取适当的指标作为预测模型的特征，包括客户个人信息、消费情况、服务历史、投诉记录等。

3. 模型建立和评估：采用机器学习和统计分析等方法建立客户流失预测模型，包括决策树、逻辑回归、支持向量机等。

对建立的模型进行评估和优化，选取最佳的模型作为预测工具。

4. 应用和结果分析：将预测模型应用于电信企业的实际运营中，持续监测和更新模型，通过对客户流失的预测和分析，制定相应的防流失策略，降低客户流失率，提升客户满意度和忠诚度。

三、拟解决的问题和创新点本研究拟解决以下问题：1. 如何利用数据挖掘技术发现客户流失的规律和趋势，建立分析模型，提高预测准确率和效率？2. 如何分析客户流失的主要原因和影响因素，并提供科学的防流失策略？3. 如何应用预测模型于电信企业的实际运营中，提高客户满意度和忠诚度，增强企业市场竞争力？本研究的创新点在于：1. 结合客户个人信息、消费情况、服务历史、投诉记录等多维度数据，采用机器学习和统计分析等多种方法，建立了基于数据挖掘技术的客户流失预测模型。

利用数据挖掘进行电信业客户流失分析wor李军随着世界经济的全球化、市场的国际化与我国加入WTO步伐的加速，国际化的市场环境要求国内的公众电信运营企业在经营管理上向国外先进的电信运营企业看齐，以迎接电信运营业的国际化竞争。

同时随着国家改革的深化，国内电信业的市场环境已渐趋合理且竞争将日益加剧。

国内、国际电信业的如此态势，对公众电信运营企业的服务内容、服务方式、服务质量、经营管理与服务意识，已提出了严峻的挑战。

企业的经营模式与服务体系正以客户的价值取向与消费心理为导向，真正表达“制造需求”、“引导消费”的现代客户服务意识与理念。

在电信企业面向市场，面向国内外众多的竞争者，努力制造更高价值的同时，客户流失的不断增加，客户平均生命周期的不断缩短严重影响了电信企业的进展。

那么，在猛烈的市场竞争与不断变化的市场需求面前，如何最大程度的降低客户的流失率呢？常用的方法之一就是利用数据挖掘技术。

数据挖掘技术是目前数据仓库领域最强大的数据分析手段。

它的分析方法是利用已知的数据通过建立数学模型的方法找出隐含的业务规则，在很多的行业已经具有成功的应用。

在电信行业的应用领域要紧有客户关系管理，客户欺诈分析，客户流失分析，客户消费模式分析，市场推广分析等。

那么，在客户流失分析系统中，如何应用数据挖掘技术呢？要紧方式是根据往常拥有的客户流失数据建立客户属性、服务属性与客户消费数据与客户流失可能性关联的数学模型，找出客户属性、服务属性与客户消费数据与客户流失的最终状态的关系，并给出明确的数学公式。

只要明白客户属性、服务属性与客户消费数据，我们就能够计算出客户流失的可能性。

市场/销售部门能够根据得到的数学模型随时监控客户流失的可能性。

假如客户流失的可能性过高，高于事先划定的一个限度，就能够通过多种促销手段提高客户的忠诚度，防止客户流失的发生，从而能够大大降低客户的流失率。

基于严格数学计算的数据挖掘技术能够完全改变以往电信企业在成功获得客户以后无法监控客户的流失，无法实现客户关怀的状况，把基于科学决策的客户关系管理全面引入到电信企业的市场/销售工作中来。