《6-2案例2电信客户流失程建华.pptVIP

案例2—电信客户流失分析 Jianhua Cheng * Email: jhcheng0724@163.com Mobile Phone:* 安徽大学经济学院 The Economic School of Anhui University 数据挖掘 Data Mining Statistics Department of Economic School of Anhui University A Series Course of Data Mining Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile . Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 电信行业数据挖掘 ——客户流失研究之商业理解 移动通信业是一个竞争异常激烈的行业，对于移动通信运营商来说，如何对其客户进行有效的管理，尽可能的减少客户的流失和跳网是一个紧迫的问题。在这里我们将介绍数据挖掘在移动通信业关于客户流失研究中的应用。 数据挖掘技术将提供功能强大的模型，可以回答“哪些客户最可能流失？”和“为什么这些客户会流失？”等问题。 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile . Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 电信行业数据挖掘 ——客户流失研究之商业理解 什么是流失，流失如何定义 连续欠费不交？号码长期不用？二分标记变量？ 流失和哪些因素相关 顾客年龄？性别？收入？行业？话费水平？话务质量？ 确定数据挖掘目标 （1）对客户进行聚类分析，寻找那些流失量比较大的客户群 （2）建立规则，描述那些易于流失的客户群的特征 （3）建立打分模型，对客户流失可能性（概率）进行评价 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile . Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 字段名称 Customer_ID Gender Age Connect_Date L_O_S Dropped_Calls Pay Method tariff Churn Handset 字段含义 顾客ID 性别 年龄 入网时间 服务时间 掉线次数 支付方式 话费类型 是否流失 手机品牌 指标解释 顾客生命周期的开始,日期型 服务顾客时间长 在6个月内电话掉线次数 话费支付方式——预交还是后付 二分标记变量，是或否 顾客信息资料 (共31769条记录，10个变量) 电信行业数据挖掘 ——流失问题研究之数据理解 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile . Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 字段名称 Customer_ID Peak_calls Peak_mins OffPeak_calls OffPeak_mins_Sum Weekend_calls Weekend_mins International_mins Nat_call_cost_Sum Month 字段含义 顾客ID 高峰时期电话数 高峰时期电话时长 低谷时期电话数 低谷时期电话时长 周末时期电话数 周末时期电话时长 国际电话时长 国内电话花费 月份 指标解释 =高峰+低谷+周末花费 CDR数据资料 （190，614条记录，10个变量） 电信行业数据挖掘 ——流失问题研究之数据理解 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile . Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 字段名称 tariff fixed_cost Free_mins peak_rate OffPeak_rate Weekend_rate International_rate Voicemail SMS 字段含义 资费种类 固定费用 免费时长 高峰时期话费 低谷时期话费 周末时期话费 国际长途话费 语音信箱 短信服务 指标解释 该种资费类型每月需支付固定费用 该种资费类型每月提供免费（国内）时长 该种资费类型在高峰时期每分钟话费（超过免费时长部