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《基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)移動(dòng)客戶流失的研究論文》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、MobilecustomerlossresearchondataminingtechnologybyCHENGYiB．E．(InformationandComputingScienceofCentralSouthUniversity)2004AthesissubmittedinpartialsatisfactionoftheRequirementsforthedegreeofMasterofEngineeringlnSoft：wareSchoolintheGraduateSchoolofHunanUniversitySupervisorProfessor
2、LINYapingMay，2012湖南大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所呈交的論文是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下獨(dú)立進(jìn)行研究所取得的研究成果。除了文中特別加以標(biāo)注引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個(gè)人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫的成果作品。對本文的研究做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，均已在文中以明確方式標(biāo)明。本人完全意識到本聲明的法律后果由本人承擔(dān)。作者簽名：幫羔三日期：M蜱7月夕日學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學(xué)位論文作者完全了解學(xué)校有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，同意學(xué)校保留并向國家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)湖南大學(xué)可以將本學(xué)位論文的
3、全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存和匯編本學(xué)位論文。本學(xué)位論文屬于l、保密口，在年解密后適用本授權(quán)書。2、不保密口。(請?jiān)谝陨舷鄳?yīng)方框內(nèi)打“√”)作者簽名：導(dǎo)師簽名：日期：沙lL年曰期：ltol2年日日^f-fJfZ訂√伽月月7子憶，影一摶川基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的移動(dòng)客戶流失研究摘要隨著3G的到來和運(yùn)營商的重組，移動(dòng)通信行業(yè)的激烈競爭加劇了客戶流失，這對運(yùn)營商的市場占有率、經(jīng)濟(jì)效益等多項(xiàng)關(guān)鍵指標(biāo)產(chǎn)生直接影響。面對激烈的市場競爭，挽留有流失傾向客戶中的高價(jià)值客戶，有效的預(yù)測可能離網(wǎng)的客戶并對營銷策略加以傾斜是一項(xiàng)重要的
4、研究課題。本文主要研究數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其在移動(dòng)客戶流失預(yù)測中的研究，主要工作如下：(1)對移動(dòng)通信行業(yè)的客戶流失發(fā)生的原因和特點(diǎn)進(jìn)行了分析，指出了移動(dòng)通信行業(yè)客戶流失存在的幾個(gè)問題。針對移動(dòng)通信行業(yè)中采用的數(shù)據(jù)挖掘方法進(jìn)行了研究，給出了移動(dòng)通信行業(yè)中數(shù)據(jù)挖掘方法所應(yīng)具有的特點(diǎn)。(2)針對移動(dòng)通信行業(yè)的特點(diǎn)，分析幾種數(shù)據(jù)挖掘預(yù)測模型，在此基礎(chǔ)上提出了～種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的流失預(yù)測模型，并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)分析，驗(yàn)證了模型的有效性。(3)在大客戶流失預(yù)測模型的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)了一個(gè)客戶流失數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，給出了系統(tǒng)的設(shè)計(jì)細(xì)節(jié)。關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；電信客戶管理；流
5、失預(yù)測；跨行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘過程標(biāo)準(zhǔn)II碩士學(xué)位論文AbstractWiththearrivalofthe3Gandtherestructuringoftheoperator,thefiercecompetitionofthemobilecommunicationsindustryexacerbatethelossofcustomers，whichhaveadirectimpactontheoperator’Smarketshare，economicbenefitsandotherkeyindicators．Facedwithfiercemarketcompe
6、tition，retainingthehigh-valuecustomerswhohavethelosstendency,effectivelyforecastingthecustomerswhomayleavethenetworksandincliningthemarketingstrategyisanimportantresearchtopic．Thispaperstudiesthedataminingtechnologyanditsresearchonthepredictionofthelossofmobilecustomers，themainwo
7、rksasfollows：(1)Itanalysesthereasonsandthecharacteristicsofthecustomerloseonthemobilecommunicationindustryandpointsoutseveralproblemsexistedonthemobilecommunicationindustry．Astothedataminingmethodadoptedonthemobilecommunicationindustry，itstudiesitandgivesitscharacteristics．(2’)As
8、to．thecharacteristicsofthemobilecommunic
