一、基于数据挖掘的移动通讯业客户流失管理（论文文献综述）
陶然[1]（2020）在《中国移动YZ分公司客户流失风险防控机制研究》文中进行了进一步梳理随着我国改革开放不断深入,电信行业持续响应提速降费要求,运营商之间同质化竞争激烈,为谋得盈利空间,客户的争夺趋向白热化。通信企业如果不能有效防控客户流失风险,将导致客户规模下降,进一步加大企业的通信业务收入增长压力,透支企业的可持续发展能力。中国移动的用户份额超60%,客户流失风险相对更大。YZ地区通信市场已经进入客户高度饱和阶段,发展新客户的成本越来越高,控制客户流失风险已成中国移动YZ分公司未来生存和发展关键。因此,客户流失风险防控问题的研究对于中国移动YZ分公司客户的保拓、利润源的扩大和可持续发展具有重要的现实意义。本文基于客户忠诚理论、风险管理等理论,采用文献研究法、分组分析法、决策树模型等方法,对中国移动YZ分公司客户流失的风险及其防控机制建立开展了研究。首先分析了行业竞争环境及中国移动YZ分公司客户发展中客户的流失现状;其次,对客户流失的风险从内部和外部两个层面进行了识别,并对其后果影响进行了分析;再次,评估分析风险产生的概率,结合风险评估矩阵,对风险分级管理;最后为建立“以客户为中心、以产品满意度为核心、以渠道能力为支撑、以流失预警为基础、以权责分明为导向”的客户流失风险防控机制,提出了对策建议:一是构建以客户为中心的全生命周期管理体系,综合客户忠诚度理论制定了成长阶段、稳定阶段和流失预警阶段的风险防控机制;二是搭建以满意度为核心的营销服务体系。从网络和产品满意度、客户的服务满意度和关键员工满意度三个维度提出客户流失风险防控措施;三是夯实以渠道能力为支撑的营销配套体系。通过优化渠道酬金体系、严控渠道造假行为、开展渠道赋能三个方面提出客户流失风险防控措施。四是建立以流失预警模型为基础的流失预警体系,对客户离网前的行为进行了预警分析和并定义了有离网预警行为的客户群体,对于该部分群体要运用预警模型开展挽留工作;五是落实以权责分明为导向的流失风险防控责任体系。明确各责任对象的管理权责,强化部门协同,强化结果导向,落地防控责任。
薛帆[2]（2020）在《基于GBDT算法的电信运营商客户流失预测系统设计与实现》文中认为随着电信行业的飞速发展,每天都有大量的通信数据产生,电信运营商希望可以从海量的数据中更好的挖掘客户的价值,更大程度的对现有的存量客户进行保有和维系,提高客户的忠诚度。目前,常用的基于全量客户的维系模式已经不能完全满足电信运营商的客户维系需求。电信运营商希望可以对用户的忠诚度进行分析,通过用户的忠诚度对用户进行分类,预测出流失可能比较大的客户,针对客户的特点制定精准的挽留方案。客户流失预测现如今已经运用到了很多的领域,是数据挖掘领域一个比较有价值的研究方向。当下,中国的电信行业的用户已经趋于稳定状态,新用户相对较少,每年新入网客户的数量增长已经减缓,与保存现有客户相比,发展新客户在最大化扩展客户量的需求上的优势已经处于劣势,因此三大电信运营商的客户经营业务重心已经由发展新的客户群转变成了对现有客户进行保存。对现有客户进行最大程度的保存,这就需要识别出流失可能比较大的用户,保存住具有流失风险的这部分用户,就可以最大程度的实现的现有现存量用户的保有工作。因此,研究电信运营商领域客户流失模型,具有非常大的应用价值。本文研究目的是构建一个面向电信运营商领域通信用户的客户流失预测模型。本文的主要研究内容包括下边几个方面。电信运营商客户流失模型的核心部分是客户流失的预测算法,本文针对电信运营商行业的客户特点,设计并实现了电信运营商客户流失预测算法。本文对电信运营商客户流失问题进行深入的研究,考虑到影响用户流失的方方面面的因素,最终选择基于梯度提升决策树分类器,构建电信运营商客户流失预测模型。本文通过每个客户的特征数据对用户进行分类,区分出有流失风险的客户和没有流失风险的客户,实现用户特征和用户类别之间的映射,这一过程的难点在于选择高效的特征匹配算法。目前数据挖掘在特征匹配上已经显示出了良好的效果,机器学习算法的训练依赖大量的电信运营商客户数据,而且数据集的质量对算法的最终效果有较大的影响。本文运用某电信运营商的客户数据,对比几种常用的客户流失预测算法的表现。实验结果表明,基于梯度提升决策树的电信运营商客户流失预测模型效果最好。本文使用数据挖掘与统计学相结合的方法对电信运营商客户流失问题进行研究。采用某电信运营商的客户数据作为本研究的测试数据,主要通过数据挖掘的三种算法:随机森林、梯度提升决策树树、K近邻,研究客户对于电信运营商所提供产品的依赖程度以及电信运营商客户流失的可能性。
刘伟强[3]（2017）在《基于数据挖掘的宽带客户流失管理研究 ——以长城宽带南京分公司为例》文中认为在宽带竞争市场上,各运营商提供的产品具有高度同质化的倾向。因此,宽带业务办理过程中,对客户的竞争也成为了宽带企业发展中最为突出的一个方面。对于宽带企业来说,不断的发展新用户固然是宽带企业能够发展的重要目标,但是对于现有用户进行合理维护,从多个角度促进现有用户数量的增多,是企业能够不断发展的重要保障。这就需要使用更加专业的营销策略,提高客户保留率,进而能够降低客户的流失率己成为宽带运营商客户服务中重要的环节。跟竞争对手相比,长城宽带南京分公司在发展过程中对于现有用户进行合理管控是企业在不断发展中需要面对的一项重要问题,由于企业发展尚不具备一定的规模以及优势,想要留住更多的用户就应当从多个角度来分析用户的需求,并且及时调整现有的运营方式,这样才能在电信企业三巨头之中脱颖而出,成为宽带行业中的一个重要部分。本文结合日渐兴起的数据挖掘技术和企业的发展实际情况,采用数据挖掘手段,建立长城宽度南京分公司客户流失预警系统,在分析客户流失原因的基础上,利用预警分析系统预防客户流失。不但可以深化长城宽带南京分公司客户关系管理的管控方式,同时也为企业发展,提供更多的数据支持,为企业的进一步营销决策提供指导。
李昂[4]（2016）在《大数据时代数据挖掘在银行CRM系统中的应用》文中指出这篇论文主要是整合了顾客关系管理系统和数据分析,同时借助案例来研究数据分析技术在顾客关系管理执行过程当中的使用,以便使读者了解这两个内容整合之后,可以大幅提升银行对于核心顾客的服务效果,同时节约了银行的运作费用。从这里可以了解,把数据分析的概念导入顾客关系管理的重要性,从而使得这一管理体系的效果被更大的放大,有着重大的实际意义。同时在数据分析这个层面进行顾客关系管理体系也将会被更大范围使用。
靖颖玫[5]（2016）在《基于数据挖掘的移动通讯业客户流失分析》文中指出对于移动通讯行业而言,客户是行业发展的根本,因此客户流失也是移动通讯行业十分重视的一个问题,加强对客户流失的原因分析,并通过调整降低客户流失量对于移动通讯行业而言具有着重要的意义。数据挖掘技术的应用能够为移动通讯行业客户流失问题的分析提供有效的途径,本文将针对数据挖掘技术支持下的移动通讯业客户流失分析展开探究。
隆曼[6]（2013）在《基于数据挖掘的电信行业客户流失管理研究》文中研究指明随着全球电信业务不断走向自由化和国际化,各国电信业市场竞争日益激烈。在我国,电信业各运营商为了争夺更多的客户,除了通过简单的价格竞争以外,还不断推出新套餐和新业务来优先获取客户资源。行业之间竞争不断加剧,双卡情况越来越严峻,这也在很大程度上加大了客户的不稳定性；另外,互联网技术的快速发展对传统的电信业务也产生了巨大的影响,分流了大量电信用户。有相关研究表明,挽留一位老客户比发展一位新客户花费更低的成本但得到的收益却更高,而要从竞争对手手里挖出客户更是难上加难。面对当前的市场竞争形势和市场态势,电信运营商必须在发展新客户的同时,全面开展客户流失管理,有效地开展存量运营,稳固自己的现有客户,不断完善客户针对性营销服务策略,通过客户关系管理的不断实践来挽留客户,从而实现企业经济效益和社会效益的最大化。目前,电信行业的客户流失管理工作目前还存在一些不足：（1）预警时客户往往已经真实离网,无法进行挽留；（2）没有进一步分析客户离网的真正原因和客户是否能留得住；（3）缺乏有针对性的挽留工作。笼统的挽留已经不能有效地对客户进行挽留,必须根据客户离网的真正原因,及各种行为习惯、偏好等信息采取有针对性的挽留措施,真正的投其所好,才能更好的对客户进行挽留,减少客户流失。为满足这些需求,本文的主要研究内容有：（1）通过阅读大量有关数据挖掘在客户流失管理中的应用的相关文献,指出当前的研究所存在的不足及未来的发展趋势,并且对客户关系管理的理论知识和数据挖掘的主要分类算法进行了系统的介绍。（2）利用Logistic方法对Z市移动客户的价值流失和离网流失分阶段进行建模分析,同时对客户流失规律进行分析后设定相关规则对客户的流失进行监控,模型和规则双管齐下,使预测更全面,最终得到将要流失客户的名单。（3）针对将要流失的客户名单,分析客户流失的原因,并建立挽留机会模型,计算客户挽留成功的概率。（4）最后从营销的角度出发,结合客户的流失原因,对可挽留的客户制定合适的营销计划。文章通过Z市移动通信公司客户流失管理的实证分析,为数据挖掘技术在电信行业的客户关系管理和客户行为分析的应用提供了有益参考,并且对电信行业发展和维护与客户的良好关系,增强企业的竞争力也有较大的现实意义。
高洋[7]（2013）在《基于数据挖掘的电信客户流失预测系统研究》文中认为在市场经济条件下,客户是企业竞争优势的源泉,以客户为中心不仅是企业的口号,也是企业的战略选择。巩固老客户、发展新客户是企业在客户管理中常采用的策略。如何巩固老客户,防止客户流失是许多行业关注的一个问题,特别是在激烈竞争的国内外电信市场更受到广泛关注。为了提高企业竞争力,首先要解决的问题是有效地预测未来潜在的流失客户情况,进而采取相应的措施,减少损失,实现利益最大化。随着数据挖掘技术的发展,基于数据挖掘的预测研究也越来越广。数据挖掘技术与生俱来的对海量数据的处理能力及成熟的数据挖掘算法,使其在电信客户流失预测中发挥了巨大的作用。论文介绍了数据挖掘技术应用于电信客户流失预测的研究背景及意义,综述了客户流失预测模型建立的方法。采用A电信运营商某省公司客户业务数据,使用CRISP-DM方法论为建模过程框架,利用SPSS Clementine数据挖掘工具,构建了基于决策树和神经网络综合算法的客户流失预测指标体系,建立了电信客户流失预测模型；最后,采用C#编程语言和SQL Server2008数据库,利用ASP.NET技术,开发了基于B/S结构的电信客户流失预测系统原型。该系统为电信市场营销人员及早识别流失客户,制定可行的客户挽留方案,减少客户流失的发生,加强电信客户流失管理提供了参考,同时对于相关企业降低运营成本,提高经营业绩有着广泛的行业应用前景和实际参考价值。
杨桥河[8]（2011）在《内江移动中高端客户流失行为预警及保有研究》文中指出在竞争日益加剧的电信市场环境下,移动运营商从技术引导型向客户主导型的转变中,如何准确预警中高端价值客户的流失,如何有效挽留和维系中高端价值客户,已经成为移动通信行业亟待解决的问题。基于这样的研究背景,本文以客户关系管理理论（CRM）为切入点,以国内外通信行业的现状及客户流失情况为参照,采用理论与实证相结合的方式,进行了以下主要研究工作:首先解决移动通信行业中高端客户划分问题。采用数据挖掘中的决策树等分析技术、对移动用户账单数据探索和分析归纳出中高端用户普遍特征,确立中高端客户分析范围。其次建立中高端客户流失预测模型。提出了基于核心交往圈通话行为的分析方法,通过内江地市用户数据进行训练集分析,建立中高端客户核心交往圈通话特征库分析指标、并确立指标异动判定临界值。再次基于预警模型综合公司营销、服务资源,确立全面中高端保有思路及营销服务各环节的中高端保有策略,实现中高端客户流失预警、客户保有、客户挽留一套完整的流失预警管理流程。最后,本文将建立的中高端客户核心通话客户流失预警模型及中高端客户保有策略,运用到地市移动公司的中高端业务运营管理中、取得了理想的预警效果。
罗彬[9]（2010）在《基于MMOI方法的电信客户流失预测与挽留研究》文中进行了进一步梳理电信客户流失问题不是一个单纯的客户挽留问题,而是一个涉及运营商、客户、政府、技术等多因素交叉影响的复杂系统;在电信客户流失预测中还存在着数据来源众多、数据属性关系复杂、类别数量非对称分布等特点;在电信客户流失挽留中不仅存在影响客户流失与保持的各种效应,而且电信企业必须综合考虑企业内部的挽留资源限制和企业外部的竞争对手反应等条件。而现有关于客户流失分析研究方面还缺乏一套科学的、系统的理论框架和方法体系,现有基于单模型客户流失预测方法也不能完全满足应用需要,现有基于策略概述和定性分析模式的电信客户流失挽留研究对电信企业制定科学的挽留策略指导作用不大。在这种背景下,探索和研究一套新型的电信客户流失分析的理论框架和方法体系,构建一类高效的电信客户流失预测模型和科学的电信客户流失挽留模型将具有重要的理论意义和实践价值。本文主要基于电信客户流失问题本质特征,研究电信客户流失分析理论框架和方法体系,在此基础上围绕提升电信客户流失预测能力和优化电信客户流失挽留策略等目标,展开了一系列电信客户流失预测与挽留研究。首先,电信客户流失管理问题是一个复杂问题,而目前仍缺乏成熟理论指导管理实践。本文在现有解决复杂系统问题的相关思想（综合集成思想、模型集成思想、系统动力思想）启发下,提出了一套基于多模型优化集成（Mutiple Models Optimized Integration,MMOI）的电信客户流失分析理论框架和方法体系。该框架由电信客户流失预测分析模块和电信客户流失挽留分析模块构成,前者主要通过对多个预测子模型的优化并联来实现预测性能的提高,后者主要通过把复杂问题进行化整为零的方式分别建模处理,最后将多个子模型串联集成以求对电信客户流失挽留这个复杂问题的有效解决。研究结论表明,所提出的多模型优化集成（MMOI）的电信客户流失分析理论框架和方法体系可以从理论高度科学指导电信客户流失问题的有效解决。其次,电信客户流失预测问题具有数据来源众多,数据属性关系复杂、类别数量非对称等特点,现有研究大多基于单模型的预测模式已经不能满足电信企业对客户流失精确预测要求。因此,在第二章提出的多模型优化集成（MMOI）的电信客户流失分析理论框架和方法体系指引下,结合不同集成目标（基于预测精度和基于预测收益）、不同集成方式（线性集成、非线性集成、动态集成）、不同集群智能优化技术（人工蜂群算法、人工鱼群算法、人工蚁群算法、粒子群算法、遗传算法）等构建了一系列基于多模型优化集成（MMOI）的电信客户流失预测模型。研究结果表明,所提出的基于多模型优化集成（MMOI）的电信客户流失预测模型不仅预测性能高于普通单模型,而且预测结果也较为稳定。再次,电信客户流失挽留问题具有影响效应内在关系复杂、客户保持意愿呈现动态变化、电信企业内外部限制条件复杂等特点,现有研究大多基于策略概述和定性分析模式已经不能科学指导电信企业展开有效的客户挽留活动。因此,在第二章提出的多模型优化集成（MMOI）的电信客户流失分析理论框架和方法体系指引下,首先针对电信企业挽留资源有限的实际情况,构建了基于预算限制下的电信客户流失挽留分析模型,该模型主要从系统动力学角度详细分析了影响客户保持的三种效应（挽留激励效应、自然流失效应、口碑传播效应）及效应影响系数,再依据客户保持率推导出了客户挽留周期和客户挽留价值计算公式,据此建立了单个客户挽留模型和一对一客户挽留模型;最后针对电信企业挽留策略可能会引发竞争对手反击的实际情况,构建了基于竞争对手反击效应的电信客户流失挽留分析模型,该模型也是从系统动力学视角详细分析了影响客户保持的四种效应（挽留激励效应、自然流失效应、口碑传播效应、对手反击效应）及效应影响系数,再依据客户保持率推导出了客户挽留周期计算公式,以及三种情况下（有竞争反击效应、无竞争反击效应、竞争反击效应不确定）的客户挽留价值模型和客户挽留策略模型。研究结论表明,所提出的基于多模型优化集成（MMOI）的电信客户流失挽留模型能够科学指导电信客户流失挽留决策。最后,对前面所提出的多模型优化集成（MMOI）的电信客户流失分析理论框架和方法体系、基于多模型优化集成（MMOI）的电信客户流失预测模型和电信客户流失挽留模型从理论价值、管理实践及其特点等方面做了分析和评述。
闫飞[10]（2010）在《聚类算法研究及其在移动客户流失管理中的应用》文中研究指明作为数据挖掘中的一个重要研究领域,聚类分析是一种数据划分的重要手段和方法。聚类在很多学科领域都发挥着重要的作用,比如金融领域、营销领域、电信领域、工业生产领域、生物与医学领域。目前聚类算法大体上分为基于划分的方法、基于层次的方法、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法以及模糊聚类。随着移动企业不断提高销售利润的同时,客户的流失数量也在不断增加,客户平均生命周期的缩短严重地影响了移动企业的发展。因此,移动通信企业迫切地需要一种有效的方法确定即将流失的客户,进而提出相应的挽留政策,减少企业的经济损失。本文首先对聚类算法进行了详细的研究,并提出了将基于密度的聚类方法、基于划分的聚类方法、基于层次的聚类方法联合应用于移动客户消费行为的划分中;然后利用聚类分析技术对移动客户流失进行研究,确定哪些客户为即将流失的客户以及流失客户所表现的消费特征,最后针对这些即将流失的客户提出相应的营销建议。
二、基于数据挖掘的移动通讯业客户流失管理（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于数据挖掘的移动通讯业客户流失管理（论文提纲范文）
（1）中国移动YZ分公司客户流失风险防控机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.2.3 国内外研究评述 |
| 1.3 研究内容及论文框架 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 论文框架 |
| 1.4 研究思路和方法 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 创新与不足之处 |
| 1.5.1 创新之处 |
| 1.5.2 不足之处 |
| 第2章 相关概念的界定及基础理论 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.1.1 客户流失风险 |
| 2.1.2 通信消费行为 |
| 2.2 相关基础理论 |
| 2.2.1 客户忠诚理论 |
| 2.2.2 风险管理理论 |
| 第3章 中国移动YZ分公司客户发展及流失现状分析 |
| 3.1 中国移动YZ分公司概况 |
| 3.2 中国移动YZ分公司外部竞争情况 |
| 3.3 中国移动YZ分公司客户流失的现状分析 |
| 3.3.1 客户流失的现状 |
| 3.3.2 客户流失的主要特征和趋势 |
| 第4章 中国移动YZ分公司客户流失风险分析 |
| 4.1 中国移动YZ分公司客户流失风险识别 |
| 4.1.1 客户流失风险的成因识别 |
| 4.1.1.1 客户流失风险成因的内部因素 |
| 4.1.1.2 客户流失风险成因的外部因素 |
| 4.1.2 客户流失风险的后果识别 |
| 4.2 中国移动YZ分公司客户流失风险评估 |
| 4.2.1 中国移动YZ分公司客户价值定义 |
| 4.2.2 客户流失风险发生的可能性评估 |
| 4.2.2.1 中国移动YZ分公司高价值客户流失风险可能性评估 |
| 4.2.2.2 中国移动YZ分公司中价值客户流失风险可能性评估 |
| 4.2.2.3 中国移动YZ分公司低价值客户流失风险可能性评估 |
| 4.2.3 风险评估矩阵 |
| 第5章 中国移动YZ分公司客户流失风险防控机制的建立 |
| 5.1 构建以客户为中心的全生命周期管理体系 |
| 5.1.1 客户全生命周期的定义 |
| 5.1.2 客户全生命周期的三大阶段流失风险防控措施 |
| 5.1.2.1 客户成长阶段流失风险防控措施 |
| 5.1.2.2 客户稳定阶段流失风险防控措施 |
| 5.1.2.3 客户流失预警阶段流失风险防控措施 |
| 5.2 搭建以满意度为核心的营销服务体系 |
| 5.2.1 满意度的业务范围和定义 |
| 5.2.2 聚焦满意度提升营销服务水平 |
| 5.2.2.1 提升客户的网络和产品满意度 |
| 5.2.2.2 提升客户的服务满意度 |
| 5.2.2.3 提升关键员工的满意度 |
| 5.3 夯实以渠道能力为支撑的营销配套体系 |
| 5.3.1 渠道能力的范围 |
| 5.3.2 提高渠道能力保障营销配套执行 |
| 5.3.2.1 优化渠道酬金体系 |
| 5.3.2.2 严控渠道造假行为 |
| 5.3.2.3 开展渠道赋能 |
| 5.4 建立以流失预警模型为基础的流失预警体系 |
| 5.4.1 建模思路 |
| 5.4.2 模型规则与建模流程 |
| 5.4.3 模型结论及运用 |
| 5.5 落实以权责分明为导向的流失风险防控责任体系 |
| 5.5.1 权责对象范围 |
| 5.5.2 权责矩阵 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 论文的主要结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（2）基于GBDT算法的电信运营商客户流失预测系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 绪论 |
| 一、研究背景及意义 |
| 二、国内外研究现状 |
| 三、本文的主要研究内容 |
| 第一章 电信运营商客户流失相关介绍 |
| 第一节 电信运营商客户模型 |
| 一、电信运营商客户类型及本文的研究对象 |
| 二、电信运营商客户数据特征 |
| 第二节 电信运营商客户流失 |
| 一、电信运营商客户流失定义 |
| 二、电信运营商客户流失原因 |
| 三、相关算法介绍 |
| 第二章 电信运营商客户流失预测模型研究 |
| 第一节 数据预处理 |
| 一、数据选取 |
| 二、数据清洗 |
| 三、特征选择 |
| 第二节 电信运营商客户流失预测模型 |
| 一、K近邻算法分析电信运营商客户流失预测问题 |
| 二、决策树算法分析电信运营商客户流失预测问题 |
| 三、随机森林算法分析电信运营商客户流失预测问题 |
| 第三节 三种算法的模型评估与比较 |
| 一、模型评估 |
| 二、模型比较 |
| 第三章 需求分析与系统设计 |
| 第一节 需求分析 |
| 一、需求概述 |
| 二、需求详细分析 |
| 第二节 系统设计 |
| 第四章 基于梯度提升决策树的电信运营商客户流失预测系统实现 |
| 第一节 系统实现 |
| 第二节 系统评估 |
| 第五章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（3）基于数据挖掘的宽带客户流失管理研究 ——以长城宽带南京分公司为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 |
| 1.3 研究方法及技术路线图 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 研究技术路线图 |
| 1.4 研究主要内容 |
| 第2章 概念界定及相关理论介绍 |
| 2.1 客户关系管理概念及相关理论 |
| 2.1.1 客户关系管理概念 |
| 2.1.2 客户关系管理核心思想 |
| 2.1.3 客户关系管理三个层次：运营型、协作型和分析型 |
| 2.2 客户流失概念及相关理论 |
| 2.2.1 客户流失概念 |
| 2.2.2 客户流失相关理论 |
| 2.3 数据挖掘概念及主要方法 |
| 2.3.1 数据挖掘概念 |
| 2.3.2 数据挖掘主要技术 |
| 2.4 数据挖掘与宽带客户关系管理 |
| 2.4.1 数据挖掘与客户关系管理关系 |
| 2.4.2 数据挖掘在管理客户流失中的应用 |
| 第3章 长城宽带南京分公司客户流失分析 |
| 3.1 宽带客户流失问题解决框架 |
| 3.2 宽带客户流失分析 |
| 3.2.1 宽带客户流失类型 |
| 3.2.2 宽带客户流失原因 |
| 3.3 长城宽带南京分公司客户流失分析 |
| 3.3.1 长城宽带简介 |
| 3.3.2 长城宽带南京分公司面临市场竞争情况 |
| 3.3.3 长城宽带南京分公客户流失情况分析 |
| 3.4 长城宽带南京分公客户流失原因分析 |
| 3.4.1 公司原因 |
| 3.4.2 个人原因 |
| 3.4.3 其他原因 |
| 第4章 长城宽带南京分公司客户流失预警系统分析 |
| 4.1 客户流失预警系统建设 |
| 4.1.1 决策分析型的客户关系管理 |
| 4.1.2 系统技术构架 |
| 4.1.3 系统功能 |
| 4.2 长城宽带南京分公司客户流失预警系统分析 |
| 4.2.1 客户宽带合同分析 |
| 4.2.2 客户投诉分析 |
| 第5章 长城宽带南京分公司客户流失的对策分析 |
| 5.1 客户流失预警系统对客户保留的作用 |
| 5.2 长城宽带南京分公司客户保留存在不足 |
| 5.2.1 客户真实离网后，才做出预警分析导致无法及时保留 |
| 5.2.2 没有分析客户离网的真正原因和客户是否能留得住 |
| 5.2.3 没有制定有针对性的保留计划 |
| 5.3 长城宽带南京分公司客户保留对策 |
| 5.3.1 提供差异化产品，满足客户多样化需要 |
| 5.3.2 提供优质高效服务，增加客户满意度 |
| 5.3.3 提升网络外部性，加大客户转移成本 |
| 5.3.4 制定营销策略，做好离网用户保留 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）大数据时代数据挖掘在银行CRM系统中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 银行对数据挖掘应用的需求分析 |
| 1.1 客户信息不完整，利用率低 |
| 1.2 信息利用手段缺乏，难以有效支持业务过程 |
| 1.3 领导决策缺少依据 |
| 1.4 业务发展带来的客户管理问题日渐突出 |
| 1.5 产品的销售策略不合理 |
| 1.6 对客户的关心不足，客户满意度低 |
| 2 数据挖掘在RCM系统中应用的总体目标和规划 |
| 3 操作层RCM系统的构建 |
| 3.1 系统体系结构的设计 |
| 3.2 系统网络结构的设计 |
| 4 客户流失分析的主要步骤 |
| 5 问题的定义 |
| 6 数据的准备 |
| 6.1 目标变量的选择 |
| 6.2 输入变量的选择 |
| 6.3 数据抽样 |
| 6.4 创建训练集和测试集 |
| 7 数据预处理 |
| 7.1 数据清理 |
| 7.2 数据集成 |
| 7.3 数据离散化与概念分层 |
| 8 模型的建立与应用 |
| 8.1 模型的建立和评估 |
| 8.1.1 模型建立 |
| 8.1.2 模型的测试和评估 |
| 8.2 模型的实现及结果分析 |
| 参考文献 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 |
| 致谢 |
（5）基于数据挖掘的移动通讯业客户流失分析（论文提纲范文）
| 一、目前较为主要的数据挖掘技术 |
| (一) 神经元网络法 |
| (二) 贝叶斯分类法 |
| (三) 决策树法 |
| 二、基于数据挖据技术的移动通讯行业客户流失分析 |
| (一) 移动通讯行业客户流失的表现形式 |
| (二) 基于数据挖掘技术的客户流失预测模型 |
| (三) 决策树的构造 |
| (四) 客户流失预测模型的评估与检验 |
（6）基于数据挖掘的电信行业客户流失管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1. 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 电信行业市场竞争形势及发展现状 |
| 1.1.2 电信行业客户流失现状 |
| 1.1.3 电信行业客户流失预测、挽留现状 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 电信行业客户流失管理的国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 论文主要工作与结构 |
| 1.4.1 论文的研究目标及主要创新点 |
| 1.4.2 论文的结构 |
| 2. 电信行业客户流失管理的理论基础 |
| 2.1 数据挖掘的定义 |
| 2.2 数据挖掘在电信行业的应用现状 |
| 2.3 常用的数据挖掘算法 |
| 2.3.1 Logistic回归算法 |
| 2.3.2 决策树算法 |
| 2.3.3 神经网络算法 |
| 2.4 客户关系管理(CRM)理论 |
| 2.4.1 客户关系管理的核心思想 |
| 2.4.2 客户关系管理在电信行业的应用 |
| 2.4.3 电信行业客户流失管理 |
| 3. 客户流失管理的准备工作 |
| 3.1 项目背景及目标 |
| 3.2 常用术语 |
| 3.3 数据描述 |
| 3.4 分析的内容 |
| 3.5 挖掘工具和挖掘算法的选择 |
| 4. 客户流失预警建模分析 |
| 4.1 价值流失预警模型 |
| 4.1.1 目标用户与时间窗口 |
| 4.1.2 数据准备 |
| 4.1.3 模型建立 |
| 4.1.4 模型评估 |
| 4.1.5 模型打分 |
| 4.2 离网流失预警模型 |
| 5. 客户流失监控 |
| 5.1 客户流失规律探索 |
| 5.1.1 客户离网前价值变化规律探索 |
| 5.1.2 客户离网前行为变化规律探索 |
| 5.1.3 价值变化与行为变化的关系 |
| 5.1.4 小结 |
| 5.2 客户流失监控 |
| 5.3 模型结合规则圈定流失客户 |
| 6. 客户挽留 |
| 6.1 客户流失原因分析 |
| 6.1.1 客户流失原因规则探索 |
| 6.1.2 客户各流失原因分布情况 |
| 6.2 客户挽留机会模型 |
| 6.2.1 数据探索与指标选取 |
| 6.2.2 模型结果和评估 |
| 6.3 营销方案策划 |
| 6.4 小结 |
| 7. 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间科研成果目录 |
（7）基于数据挖掘的电信客户流失预测系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 问题提出 |
| 1.1.1 课题的研究背景 |
| 1.1.2 课题的研究意义 |
| 1.2 研究现状及存在问题 |
| 1.2.1 客户流失预测国内外研究现状 |
| 1.2.2 数据挖掘技术在电信业的应用现状 |
| 1.2.3 目前存在问题 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 客户流失预测相关理论基础 |
| 2.1 客户关系管理理论 |
| 2.2 客户生命周期理论 |
| 2.3 数据挖掘理论 |
| 2.3.1 数据挖掘概述 |
| 2.3.2 数据挖掘任务 |
| 2.3.3 数据挖掘流程 |
| 2.3.4 数据挖掘过程模型 |
| 2.3.5 数据挖掘工具 |
| 2.3.6 预测模型技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 客户流失预测模型的实现 |
| 3.1 客户流失预测的商业理解 |
| 3.1.1 业务理解 |
| 3.1.2 数据挖掘目标 |
| 3.2 客户流失预测的数据理解 |
| 3.3 客户流失预测的数据准备 |
| 3.3.1 目标客户数据的选取 |
| 3.3.2 输入及输出字段的选取 |
| 3.4 决策树算法示例 |
| 3.5 神经网络算法示例 |
| 3.6 SPSS CLEMENTINE辅助模型建立 |
| 3.7 客户流失预测数据挖掘模型的评估比较 |
| 3.7.1 C5.0模型评估 |
| 3.7.2 C&RT模型评估 |
| 3.7.3 神经网络模型评估 |
| 3.7.4 综合模型结果分析 |
| 3.8 客户流失预测指标确定及预测模型建立 |
| 3.8.1 客户流失预测指标确定 |
| 3.8.2 客户流失预测模型建立 |
| 3.9 本章小结 |
| 第四章 客户流失预测系统的分析 |
| 4.1 电信行业的特点 |
| 4.2 电信行业的客户流失 |
| 4.3 系统目标 |
| 4.4 系统可行性分析 |
| 4.5 功能需求分析 |
| 4.6 性能需求分析 |
| 4.7 业务流程分析 |
| 4.8 数据流程分析 |
| 4.9 本章小结 |
| 第五章 客户流失预测系统的设计与实现 |
| 5.1 系统设计原则 |
| 5.2 技术架构设计 |
| 5.2.1 软件系统体系结构选择 |
| 5.2.2 服务器端动态网页技术选择 |
| 5.3 系统功能模块设计 |
| 5.4 系统用例模型设计 |
| 5.5 系统数据库设计 |
| 5.5.1 数据库的概念结构设计 |
| 5.5.2 数据库的逻辑结构设计 |
| 5.5.3 数据库的物理结构设计 |
| 5.6 系统实现 |
| 5.6.1 系统的运行环境 |
| 5.6.2 部分功能模块展示 |
| 5.7 客户维系与挽留 |
| 5.7.1 客户流失原因 |
| 5.7.2 维系挽留措施 |
| 5.8 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 攻读硕士期间发表的论文 |
（8）内江移动中高端客户流失行为预警及保有研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 移动通信市场竞争形势及发展预测 |
| 1.1.2 移动通信市场客户流失现状 |
| 1.1.3 移动通信行业客户流失预测、挽留和维系管理现状 |
| 1.1.4 课题研究意义 |
| 1.2 论文主要工作与结构 |
| 1.2.1 论文的研究目标 |
| 1.2.2 论文的结构 |
| 第二章 客户流失预测分析理论基础 |
| 2.1 客户关系管理 |
| 2.1.1 客户关系管理产生与发展 |
| 2.1.2 客户关系管理核心思想 |
| 2.1.3 客户关系管理在电信行业的应用 |
| 2.1.4 电信客户流失管理 |
| 2.2 数据挖掘 |
| 2.2.1 数据挖掘基础知识 |
| 2.2.2 数据挖掘分类技术 |
| 2.2.3 数据挖掘过程模型 |
| 第三章 中高端客户流失预警模型构建 |
| 3.1 准备阶段 |
| 3.1.1 确立分析范围 |
| 3.1.2 准备基础数据 |
| 3.2 数据转换 |
| 3.2.1 生成衍生指标 |
| 3.3 属性选择 |
| 3.3.1 假设检验 |
| 3.3.2 确定属性权重 |
| 3.3.3 属性筛选 |
| 3.4 中高端流失预警模型构建 |
| 第四章 中高端客户流失预警模型的评估与应用 |
| 4.1 模型评价指标 |
| 4.2 模型实证 |
| 4.3 模型应用 |
| 第五章 基于中高端客户流失预警的维系与挽留 |
| 5.1 流失原因分析 |
| 5.1.1 用户流失的一般过程和原因分析 |
| 5.1.2 中高端客户流失的显着特征 |
| 5.2 挽留策略研究 |
| 5.2.1 基于客户预警的中高端客户保有策略 |
| 5.2.2 其他配套措施 |
| 5.2.3 实施效果及经验总结 |
| 第六章 结束语 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（9）基于MMOI方法的电信客户流失预测与挽留研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 概述 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 电信客户流失管理研究综述 |
| 1.2.1 电信客户流失原因研究回顾 |
| 1.2.2 电信客户流失预测研究回顾 |
| 1.2.3 电信客户流失挽留研究回顾 |
| 1.3 问题的提出 |
| 1.4 本文的主要研究内容及结构安排 |
| 1.5 本文的主要创新点 |
| 第二章 MMOI 的理论框架与模型技术 |
| 2.1 MMOI 的理论依据 |
| 2.1.1 综合集成思想 |
| 2.1.2 模型集成思想 |
| 2.1.3 系统动力思想 |
| 2.2 MMOI 的理论框架 |
| 2.3 MMOI 的集成模式 |
| 2.3.1 模型结构 |
| 2.3.2 集成方式 |
| 2.4 MMOI 的模型技术 |
| 2.4.1 决策树 |
| 2.4.2 神经网络 |
| 2.4.3 贝叶斯网络 |
| 2.4.4 Logistic 回归 |
| 2.5 MMOI 的优化技术 |
| 2.5.1 人工蜂群算法 |
| 2.5.2 人工蚁群算法 |
| 2.5.3 人工鱼群算法 |
| 2.5.4 粒子群算法 |
| 2.5.5 遗传算法 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于MMOI 的电信客户流失预测分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于线性优化集成多分类器的电信客户流失预测模型 |
| 3.2.1 基于预测精度的人工蜂群优化模型 |
| 3.2.2 基于预测收益的人工蚁群优化模型 |
| 3.3 基于非线性优化集成多分类器的电信客户流失预测模型 |
| 3.3.1 基于遗传算法优化BP 非线性集成模型 |
| 3.3.2 基于粒子群算法优化BP 非线性集成模型 |
| 3.4 基于动态优化集成多分类器的电信客户流失预测模型 |
| 3.4.1 基于预测精度的动态集成模型 |
| 3.4.2 基于预测收益的动态集成模型 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于MMOI 的电信客户流失挽留分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于MMOI 的电信客户流失挽留分析 |
| 4.2.1 基本概念 |
| 4.2.2 假设条件 |
| 4.3 基于预算限制的电信客户流失挽留模型 |
| 4.3.1 客户保持动力学模型 |
| 4.3.2 效应影响系数模型 |
| 4.3.3 客户挽留周期模型 |
| 4.3.4 客户挽留价值模型 |
| 4.3.5 单个客户挽留费用模型 |
| 4.3.6 一对一客户挽留模型 |
| 4.3.7 模型实证分析 |
| 4.4 基于竞争反击的电信客户流失挽留模型 |
| 4.4.1 基本概念 |
| 4.4.2 假设条件 |
| 4.4.3 客户保持动力学模型 |
| 4.4.4 客户保持率计算模型 |
| 4.4.5 效应影响系数模型 |
| 4.4.6 客户挽留周期模型 |
| 4.4.7 客户挽留价值模型 |
| 4.4.8 客户流失挽留模型 |
| 4.4.9 模型实证分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 电信客户流失管理研究评论 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 MMOI 的理论框架评论 |
| 5.3 基于MMOI 框架的客户流失预测研究评论 |
| 5.4 基于MMOI 框架的客户流失挽留研究评论 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结束语 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 简历 |
| 作者攻读博士学位期间发表的论文 |
| 作者攻读博士学位期间参加的科研项目 |
（10）聚类算法研究及其在移动客户流失管理中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的背景及意义 |
| 1.2 课题在国内外的研究现状 |
| 1.2.1 聚类算法的研究现状 |
| 1.2.2 移动客户流失的研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究工作 |
| 第二章 数据挖掘中的聚类算法分析 |
| 2.1 数据挖掘知识概述 |
| 2.1.1 数据挖掘的社会需求 |
| 2.1.2 数据挖掘的定义 |
| 2.1.3 数据挖掘系统的分类 |
| 2.1.4 数据挖掘的功能 |
| 2.1.5 数据挖掘的应用领域 |
| 2.2 聚类分析的基础知识 |
| 2.2.1 聚类的定义 |
| 2.2.2 聚类分析中的数据类型 |
| 2.2.3 区间标度变量 |
| 2.2.4 二元变量和序数型变量 |
| 2.2.5 变量间的相关系数 |
| 2.3 常用聚类算法及其比较 |
| 2.3.1 划分方法 |
| 2.3.2 基于密度的方法 |
| 2.3.3 层次方法 |
| 2.3.4 基于模型的方法 |
| 2.3.5 基于网格的方法 |
| 2.3.6 模糊聚类FCM |
| 2.3.7 高维数据的聚类法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 聚类算法的联合使用 |
| 3.1 划分聚类方法 |
| 3.1.1 k-means算法的思想 |
| 3.1.2 k-means算法面临的主要问题 |
| 3.1.3 k-means算法的现有改进 |
| 3.2 层次聚类方法 |
| 3.2.1 凝聚和分裂的层次聚类 |
| 3.2.2 凝聚层次聚类算法 |
| 3.2.3 常用的簇间距离度量方法 |
| 3.2.4 凝聚层次聚类举例 |
| 3.3 K-MEANS算法与层次聚类算法的比较 |
| 3.4 聚类算法在移动客户划分中的联合应用 |
| 3.4.1 改进的聚类算法 |
| 3.4.2 算法在移动客户划分中的应用 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 聚类技术在移动客户流失管理中的应用 |
| 4.1 移动通信选择数据挖掘的必然性 |
| 4.2 移动客户基本特征描述 |
| 4.2.1 移动客户综合价值评判 |
| 4.2.2 流失客户消费行为分析 |
| 4.3 建模在移动客户流失中的应用 |
| 4.3.1 移动客户流失建模过程 |
| 4.3.2 移动客户流失模型应用 |
| 4.4 使用SPSS Clementine对客户建模和聚类分析 |
| 4.4.1 准备数据 |
| 4.4.2 客户初次聚类 |
| 4.4.3 流失客户消费行为分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表的论文 |
四、基于数据挖掘的移动通讯业客户流失管理（论文参考文献）
- [1]中国移动YZ分公司客户流失风险防控机制研究[D]. 陶然. 扬州大学, 2020(05)
- [2]基于GBDT算法的电信运营商客户流失预测系统设计与实现[D]. 薛帆. 中南财经政法大学, 2020(07)
- [3]基于数据挖掘的宽带客户流失管理研究 ——以长城宽带南京分公司为例[D]. 刘伟强. 武汉工程大学, 2017(04)
- [4]大数据时代数据挖掘在银行CRM系统中的应用[D]. 李昂. 郑州大学, 2016(02)
- [5]基于数据挖掘的移动通讯业客户流失分析[J]. 靖颖玫. 科技风, 2016(01)
- [6]基于数据挖掘的电信行业客户流失管理研究[D]. 隆曼. 西南财经大学, 2013(04)
- [7]基于数据挖掘的电信客户流失预测系统研究[D]. 高洋. 昆明理工大学, 2013(02)
- [8]内江移动中高端客户流失行为预警及保有研究[D]. 杨桥河. 电子科技大学, 2011(04)
- [9]基于MMOI方法的电信客户流失预测与挽留研究[D]. 罗彬. 电子科技大学, 2010(07)
- [10]聚类算法研究及其在移动客户流失管理中的应用[D]. 闫飞. 长春理工大学, 2010(08)