第四篇-电信客户流失影响因素与预测分析
某电信运营商用户流失原因分析报告
某电信运营商用户流失原因分析报告一、背景介绍随着电信行业的发展，用户流失已经成为运营商面临的重要问题之一。
本报告旨在分析某电信运营商用户流失的原因，以便运营商能够找到相应的解决方案，提高用户留存率。
二、市场调研分析通过市场调研发现，用户流失的主要原因可以归纳为以下几个方面：1. 服务质量问题：用户对网络的不满意度和通话质量的不稳定性是导致流失的最主要原因之一。
时常出现的网络拥堵、信号弱等问题，使得用户无法正常使用通信服务，因而对运营商产生了失望。
2. 价格与套餐不匹配：运营商过多的套餐选择和复杂的计费方式，使得用户很难理清楚自己的使用需求与套餐的匹配度。
过高的价格和缺乏灵活的套餐调整方式，导致用户流失。
3. 无差异化竞争：电信市场竞争激烈，各大运营商在产品和服务上缺乏差异化，导致用户在面临选取运营商时没有明显的优势可言。
4. 用户体验不佳：运营商在客服服务上的不尽如人意也是用户流失的原因之一。
缺乏高效的客户服务和缺乏个性化的推送，使用户感受不到被关注和重视。
三、解决方案1. 优化网络质量：通过加大对网络建设和维护的投入，提升通信质量，加强网络容量管理，减少拥堵现象的发生。
同时，加强与地方政府的合作，改善网络覆盖不足的问题。
2. 简化套餐体系：根据用户群体的需求，精简套餐类型，并提供灵活的套餐调整渠道，使用户能根据实际情况随时调整自己的套餐，满足不同消费者的需求。
3. 创新产品和服务：运营商应该通过研发创新产品和服务，为用户提供差异化体验。
例如，推出具有竞争力的套餐组合，提供一对一的客户服务等，以此提高用户留存率。
4. 强化客户服务体系：加大对客户服务团队的培训和管理力度，提高客户服务人员的专业素质，加强用户与运营商之间的沟通和互动。
此外，推出智能客服系统，提供24小时在线服务，提高用户体验。
四、实施建议1. 建立用户满意度调查机制，定期了解用户对服务的满意度和不满意度，及时解决用户反馈的问题。
2. 加大对网络建设和维护方面的投入，提高通信质量，降低网络拥堵问题的发生。
电信行业中的用户流失预测
电信行业中的用户流失预测一、引言用户流失是电信行业面临的一个重要挑战。
了解用户流失的原因和趋势对于运营商来说至关重要。
因此，本文将介绍电信行业中用户流失的预测方法。
二、背景用户流失是指用户在一定时间内停止使用某项服务的现象。
对于电信运营商来说，用户流失会带来收入下降和市场份额减少等问题。
因此，准确预测用户流失对于运营商来说至关重要。
三、用户流失预测的方法1. 数据分析法数据分析法是最常用的用户流失预测方法之一。
通过收集大量用户的历史数据，如通话时长、流量使用情况、充值频率等，可以建立用户流失的模型。
通过分析这些数据，可以找出与用户流失相关的因素，并预测用户流失的趋势。
2. 机器学习方法机器学习方法是一种基于数据的预测方法。
通过使用机器学习算法，可以从大量用户数据中学习用户的行为模式，并根据这些模式预测用户的流失情况。
常用的机器学习方法包括决策树、逻辑回归、支持向量机等。
3. 文本挖掘方法对于电信行业来说，用户的投诉和反馈信息是重要的预测指标。
文本挖掘方法可以从用户的投诉信息中提取关键词，并分析这些关键词与用户流失之间的关系。
通过分析用户的反馈信息，可以提前发现用户的不满和问题，从而采取相应的措施，降低用户流失率。
四、用户流失预测的挑战1. 数据质量问题用户流失预测需要大量的用户数据作为基础，然而，数据的质量对于预测结果有很大影响。
由于电信行业的用户数据庞大且复杂，数据质量问题成为一个挑战。
2. 数据分析能力问题用户流失预测需要运营商具备较强的数据分析能力，包括数据收集、清洗、建模等。
然而，很多运营商在数据处理和分析方面仍存在一定的困难。
3. 算法选择问题用户流失预测的算法选择也面临一定的挑战。
不同的算法适用于不同的情况，如何选择合适的算法对于预测结果至关重要。
五、用户流失预测的应用1. 客户关系管理用户流失预测可以帮助电信运营商更好地管理客户关系。
通过预测用户流失，运营商可以及时采取措施，如提供优惠活动、改进服务质量等，从而减少用户流失。
电信行业用户流失预测模型研究
电信行业用户流失预测模型研究随着移动互联网的普及和用户数的爆发式增长，电信行业的竞争日益激烈。
用户对资费、服务质量、网络覆盖等要求也越来越高。
在这样的背景下，如何减缓用户流失，挽回流失用户成为了电信行业的一大难题。
本文将探讨电信行业用户流失预测模型研究。
一、用户流失的原因1.1 服务质量不佳服务质量是用户选择电信运营商的重要因素之一。
如果用户在使用电信运营商提供的服务时出现了问题，比如接不到电话、上不了网等，用户就会感到不满意，会考虑换运营商。
1.2 资费不合理资费是用户选择电信运营商的重要因素之一。
如果资费不合理，用户会感到不划算，这也是用户流失的重要原因之一。
1.3 服务内容不够多样化电信运营商的业务范围非常广泛，包括通信、互联网、广电等。
如果一个电信运营商的服务项目较少，只能提供电话和宽带服务，对于用户来说是不够吸引人的。
这也是用户流失的重要原因之一。
1.4 客户服务不足客户服务是用户选择电信运营商的重要因素之一。
如果电信运营商的客户服务不足，用户在使用过程中遇到的问题得不到及时解决，也会考虑选择其他运营商。
二、用户流失预测模型的意义电信运营商需要尽可能多地了解用户的行为特征，以便更好地引导用户，并促进长期用户的忠诚度。
为此，电信行业用户流失预测模型就应运而生。
用户流失预测模型能够更好地洞察用户的行为特征，对未来的用户流失进行预测，并针对性地制定后续的营销策略。
如果采用流失预测模型进行分析，电信运营商可以更加全面地了解用户流失的可能性，以便更好地制定相应的措施。
三、用户流失预测模型的研究方法3.1 数据收集在开展用户流失预测模型研究时，必须优先搜集大量的数据。
数据应包括用户的基本信息、消费行为和较长期的历史记录。
搜集来的数据应存储在电信运营商的数据库中，以便后续的分析。
3.2 数据分析在获得用户的数据后，需要进行数据分析和处理，以便更好地厘清用户的行为模式和趋势。
数据分析可以借助多种软件工具进行，比如R、Python、SPSS等。
第四篇-电信客户流失影响因素与预测分析
电信客户流失影响因素与预测分析一、引言目前电信运营商面临着激烈的市场竞争。
对电信运营商来说，客户即生命，如何保持现有客户是企业客户管理的重中之重。
因此，电信运营商拥有的客户越多，作为主要成本的前期投资就会越大，企业的利润也就越大。
客户资源对于电信运营商来说其意义不言而喻，电信运营商之间的竞争实际上就是对客户资源的竞争。
可以说，未来的电信行业，得客户者得天下。
当今电信市场竞争激烈,运营商每月客户流失率在1%～3%,挽留将要流失客户,降低客户流失率是近年来热门的研究领域。
而数据挖掘技术是解决这一问题的有效途径,本文使用IBM Spss Clementine（IBN SPSS Modeler）进行数据挖掘与分析，深入了解电信客户流失的关键，以对该类客户的行为特性进行预警分析，采取针对性的措施改善客户关系，避免客户流失或者挽留客户。
二、问题分析根据已有的结果——流失客户（在数据中直接有判别数据有没有流失的字段churn），寻找他们流失的原因，即流失客户的特征。
通过数据处理，统合数据，根据以前拥有的客户流失数据建立基本属性、服务属性和客户消费数据与客户流失可能性的数据模型，找出其潜在的关系，分析出客户流失的因素，计算出客户流失的可能性，预测客户是否流失的可能性。
对于客户的基本数据、客户行为数据及消费数据，进行数据挖掘，研究已流失客户数据，从中找出先前未知的、对企业决策有潜在价值的知识和规则，发掘潜在流失客户，让企业适时把握住市场及客户动态，掌握客户流失的规律。
三、算法简介3.1分类分析分类就是找出一个类别的概念描述，它代表了这类数据的整体信息，即该类的内涵描述，并用这种描述来构建模型，一般用规则或决策树模式表示。
分类是数据挖掘的主要方法，分类模型能很好地拟合训练样本集中属性集与类别之间的关系，也可以预测一个新样本属于哪一类。
分类技术已经在很多领域得到成功应用，如医疗诊断，客户流失预测，信用度分析，客户分群和诈骗侦测。
电信行业用户流失原因分析与防范策略
电信行业用户流失原因分析与防范策略随着移动互联网的快速发展，电信行业正逐渐成为现代社会中不可或缺的基础设施。
然而，电信行业用户流失问题却一直是运营商们的头疼事。
用户流失不仅直接影响着运营商的盈利能力，还暗示着服务质量与用户体验的问题。
因此，科学分析电信行业用户流失原因，并制定相应的防范策略，对于运营商来说是至关重要的。
一、用户流失原因分析1. 价格竞争激烈：随着中国电信市场竞争的日益激烈，运营商不断推出各种优惠活动以吸引用户，例如降低套餐价格、提供免费流量等。
然而，这些举措在短期内可以吸引用户，但对于长期用户留存并不起作用。
一旦优惠结束，用户可能会因为价格而选择其他运营商。
2. 服务质量问题：电信行业是一个服务型行业，服务质量是用户选择运营商的重要因素之一。
用户对于通信信号、网络速度、客户服务等方面的满意度会直接影响用户对运营商的选择。
如果用户在使用过程中频繁遇到信号弱、上网速度慢、客服不给力等问题，他们很可能会选择更好的服务商。
3. 不满意的产品和服务：用户对于运营商提供的产品和服务是否满意，直接影响其选择是否继续使用该运营商的服务。
例如，用户对于套餐的内容、流量的使用方式、支付方式等是否满意，都会影响他们是否选择流失。
另外，用户对于附加服务（如增值业务、维修保障等）的需求和是否得到满足，也是决定用户是否留存的重要因素。
4. 维权意识增强：随着消费者维权意识的提高，用户对于电信行业的投诉和维权行为也在不断增加。
例如，用户对于不公平的合同条款、隐私泄露等问题提出的维权要求，如果没有得到满足，用户有可能会选择不再继续使用该运营商的服务。
5. 竞争对手抢夺：电信行业竞争激烈，各运营商都在积极争夺用户。
竞争对手可能会通过各种手段吸引用户流失，例如推出更具竞争力的套餐、提供更好的服务、携号转网等。
面对竞争，运营商需要持续提升自身的竞争力，以阻止用户流失。
二、防范策略1. 提高服务质量：提供稳定可靠的通信信号、高速流畅的网络服务以及全天候的客户支持服务，是吸引用户的重要一环。
电信运营商用户流失原因分析研究
电信运营商用户流失原因分析研究在当今信息时代，电信运营商的用户流失问题一直是一个困扰业界的难题。
无论是移动、联通、电信等大型电信运营商，也无论是小型地方性运营商，都面临着用户流失的情况。
虽然电信运营商会通过营销、推广、优惠等手段留住用户，但是对于用户流失原因本身，电信运营商是否真正了解？本文将从用户流失原因入手，对这个问题展开深入的分析研究。
一、网络质量网络质量一直是一个影响用户流失的重要因素。
用户的手机和上网体验在很大程度上取决于网络的质量。
如果网络质量不好，通话不清晰，上网速度慢，会让用户感到不满意，并且很可能导致用户流失。
在网络质量方面，包括网络信号覆盖范围、速度、安全性等多方面的因素。
此外，如果用户遇到问题需要客服人员帮忙解决，如果客服响应速度过慢，用户也会感到不满意，加速用户流失的风险。
二、价格作为一项服务，价格自然也是用户考虑的一个重要因素。
如果电信运营商的资费太贵，用户往往会选择其他更为便宜的运营商。
就拿当前移动互联网市场上的资费来说，同样的套餐，不同运营商的价格差距很大。
价格过高，当然会影响用户满意度，并让用户选择更便宜的供应商，因此在资费定价时需要考虑市场定位和用户消费力。
三、服务质量服务质量是用户体验中的重要一环。
如果电信运营商的服务质量不好，客服态度恶劣，问题处理效率低，用户就可能会产生疑惑，开始考虑更换运营商。
对于第一次投诉经验不佳的新用户而言，这种情况的产生会极具破坏性，它会严重影响其继续使用电信产品的意愿。
而那些回馈我们反馈信息、并且及时解决我们的问题的电信运营商，则可能赢得用户忠实度，更让用户不想体验其竞争对手的产品。
四、营销策略针对营销策略，目前电信运营商开展的活动往往伴随着充斥各种流行的促销策略，例如优惠券、返利、折扣等等。
虽然这类活动可以吸引更多用户，但如果它们无法满足用户需求和期望的话，它们给电信运营商带来的挽留贡献也将越来越小。
五、产品创新力产品创新是电信运营商今后作为企业进行长期发展不可或缺的因素。
电信行业用户流失分析报告
电信行业用户流失分析报告一、引言电信行业作为信息通信领域的重要组成部分，其用户流失问题一直备受关注。
本报告旨在对电信行业用户流失进行深入分析，以便了解用户流失的原因和影响因素，并提出相应的解决方案。
二、用户流失的定义用户流失指的是在一定时间内，从电信运营商服务中取消或不再续费的用户数量。
用户流失率是衡量电信企业运营状况的重要指标，对企业的发展具有重要影响。
三、用户流失的原因分析1. 服务质量不佳：用户使用电信服务的核心需求是稳定、高质量的通信体验。
当用户屡次遭遇通话质量、网络速度等问题时，容易选择流失；2. 价格压力：用户对于电信服务的价格敏感度较高，如果价格过高或者存在不合理收费现象，用户往往会考虑切换到其他运营商；3. 竞争对手优势：电信市场竞争激烈，其他运营商可能提供更为优惠的套餐和服务，吸引用户流失；4. 消费者态度和满意度：用户满意度低、态度消极也是造成用户流失的重要原因之一；5. 营销策略不当：电信企业的市场推广活动如果无法精准触达潜在用户，用户流失风险也会相应增加。
四、用户流失对电信行业的影响1. 收入减少：用户流失导致电信企业的收入减少，直接影响企业的盈利能力；2. 影响品牌形象：用户流失可能引发其他用户对企业信誉度的疑虑，从而对品牌形象造成负面影响；3. 增加市场竞争：用户流失后，他们很可能成为竞争对手的新用户，增加了市场竞争力；4. 服务质量改进压力：用户流失意味着企业服务质量存在问题，需要对服务进行改进，以留住更多用户。
五、应对用户流失的解决方案1. 提升服务质量：持续优化网络基础设施，提高通话质量和上网速度；2. 灵活的定价策略：根据不同用户需求，提供多样化的套餐和定价，吸引用户留存；3. 加强用户关怀：建立用户关怀体系，通过定期赠送优惠券、增值服务等方式增加用户满意度；4. 积极市场推广：结合数据分析和智能营销技术，精准触达潜在用户，提高市场推广效果；5. 加强用户反馈管理：建立用户反馈渠道，及时回应用户需求和反馈，提高用户参与感。
关于“电信业客户流失预测”
关于“电信业客户流失预测”/bbs/showthread.php?t=16350理论背景客户流失分析或客户流失预测：通过离网调研和数据挖掘，捕捉客户离网前的特征，预测客户流失的概率。
这对于优质客户的保护是十分重要和有效的分析手段。
对于客户流失预测，从两个方面来看：一个是客户流失预警，一个是流失客户特征分析。
客户流失预警：定义统一的预警模型，根据预警模型，客户话单数据中自动匹配预警数据，预警模型可以按如下规则定义，并且可以灵活扩展。
流失客户特征分析：通过决策数算法，分析流失客户特征，然后通过这些特征得到当前在网客户中匹配流失概率高的客户数据。
通过客户流失分析获得流失客户数据和潜在流失客户数据，从而将这些数据分配给客户服务部门，整合销售服务资源，根据客户的需求，设计个性化的营销策略，快速反应，以此达到召回流失客户，挽留流失概率高的客户，实现对客户的守护。
（摘自人民邮电报）现实背景随着电信行业竞争的加剧，客户流失的规模越来越大，周期越来越短；电信业新增客户和客户流失模式，就犹如往没有底的水桶中倒水。
分析方法客户流失分析的流程到处都在讲，不外乎是：1. 分析主题确定及数据指标的选择；2. 数据仓库数据提取及清洗；3. 不相关指标剔除；4. 用训练数据建立模型；5. 用测试数据检验模型；6. 预测新的流失用户，并提取用户名单；为了引起更多的这方面的探讨，本人有的一些想法，先现世：其实本人认为关键是指标的选择，以及模型建立前的资料的分类，这样将增加模型的准确性，后面的步骤都是水到渠成，但有关这方面的探讨确实很少，应用的实例就更少了。
一般电信运营商客户资料主要包括：1.客户背景资料：年龄、性别、收入。
2.客户消费行为：是否欠费，流失前半年平均消费额＼消费趋势，话费构成．．．3.其他：交费方式，设备使用类别．．其实能够想到的指标都可以放上去，然后从定性和定量的角度考虑剔除大家想到有什么新的指标都可以跟帖原贴在我的Blog上：这个帖子是我在数据挖掘研究院上的一篇回贴，原贴我也放在本文的下方：我曾经看过所谓预警模型，只是对一些指标设定阈值，然后多个指标加权评分之后，得到总预警评分，若超过阈值，则提出预警。
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电信客户流失影响因素与预测分析一、引言目前电信运营商面临着激烈的市场竞争。
对电信运营商来说，客户即生命，如何保持现有客户是企业客户管理的重中之重。
因此，电信运营商拥有的客户越多，作为主要成本的前期投资就会越大，企业的利润也就越大。
客户资源对于电信运营商来说其意义不言而喻，电信运营商之间的竞争实际上就是对客户资源的竞争。
可以说，未来的电信行业，得客户者得天下。
当今电信市场竞争激烈,运营商每月客户流失率在1%～3%,挽留将要流失客户,降低客户流失率是近年来热门的研究领域。
而数据挖掘技术是解决这一问题的有效途径,本文使用IBM Spss Clementine（IBN SPSS Modeler）进行数据挖掘与分析，深入了解电信客户流失的关键，以对该类客户的行为特性进行预警分析，采取针对性的措施改善客户关系，避免客户流失或者挽留客户。
二、问题分析根据已有的结果——流失客户（在数据中直接有判别数据有没有流失的字段churn），寻找他们流失的原因，即流失客户的特征。
通过数据处理，统合数据，根据以前拥有的客户流失数据建立基本属性、服务属性和客户消费数据与客户流失可能性的数据模型，找出其潜在的关系，分析出客户流失的因素，计算出客户流失的可能性，预测客户是否流失的可能性。
对于客户的基本数据、客户行为数据及消费数据，进行数据挖掘，研究已流失客户数据，从中找出先前未知的、对企业决策有潜在价值的知识和规则，发掘潜在流失客户，让企业适时把握住市场及客户动态，掌握客户流失的规律。
三、算法简介3.1分类分析分类就是找出一个类别的概念描述，它代表了这类数据的整体信息，即该类的内涵描述，并用这种描述来构建模型，一般用规则或决策树模式表示。
分类是数据挖掘的主要方法，分类模型能很好地拟合训练样本集中属性集与类别之间的关系，也可以预测一个新样本属于哪一类。
分类技术已经在很多领域得到成功应用，如医疗诊断，客户流失预测，信用度分析，客户分群和诈骗侦测。
常见的分类方法有贝叶斯分类（Bayesian），神经网络（neural networks），遗传算法（genetic algorithms）和决策树分类器（decision trees）。
在这些分类方法中，决策树分类器在大规模的数据挖掘环境中已经获得了最为广泛的应用。
3.2决策树演算法决策树演算法是在进行数据挖掘时经常使用的分类和预测方法。
一个决策树的架构，是由三个部分所组成：叶节点 (Leaf Node)、决策节点 (Decision nodes) 以及分支。
决策树演算法的基本原理为：通过演算法中所规定的分类条件对于整体数据进行分类，产生一个决策节点，并持续依照演算法规则分类，直到数据无法再分类为止。
3.3决策树演算法的比较决策树演算法依据其演算原理以及可适用分析数据类型的不同延伸出多种决策树演算法。
在 IBM SPSS Modeler 中，主要提供了四种常用的决策树演算法供使用者选择，分别为：C5.0、CHAID、QUEST 以及 C&R Tree 四种。
使用者可依据数据类型以及分析需求的不同，选择适当的决策树演算法进行分析。
虽然不同的决策树演算法有各自适用的数据类型以及演算架构等差异，但概括来说，决策树的主要原理均为通过演算法所定义的规则，对数据进行分类，以建立决策树。
鉴于篇幅所限，以下部分将会针对这四类决策树演算法进行简单的介绍和比较，而详细演算法原理将不会在本文中详述。
3.4决策树的几大优点第一，与神经网络和贝叶斯分类器相比，决策树提供非常直观的描述，这种描述易于被吸收，转化为标准的数据库查询第二，训练神经网络模型时要花费大量的时间，要进行大量的重复操作，与之相比决策树效率要高很多，适合于大的训练集。
第三，决策树生成算法除了训练集中包含的信息外不需要附加的信息（即领域知识或类标签以前的分布情况）。
第四，决策树有着可比的或更高的准确率。
在使用决策树演算法进行分析之前，首要工作就是选择适当的演算法。
一般来说，会根据所要分析数据的特性以及数据型态等选择初步的演算法。
接下来再通过比较初步筛选的决策树分析出来的结果，选择最适合的决策树演算法。
四、实验与分析4.1 数据准备数据来源：电信客户流失数据.sav（共有8个字段，1000个记录）数据有8个字段，其中包含一些客户个人信息，例如年龄、教育程度、退休、性别和客户类别，还包含一些客户使用电信服务信息（有附加服务、基本服务、上网服务和所有服务）以及客户的上网月数，（这里老师我不会把sav格式转换成xlsx格式的，所以用的还是原来的那个1000个记录的，（但是我把样本抽样选择了前200了，由于我用前200的样本数据进行数据挖掘，发现挖掘出来的结果完全失去了真实性，与现实不符合，所以我还是将数据样本量改成了1000了，为了保证我做出数据挖掘预测结果的真实性）因为我不能将数据修改，所以下面我使用了分区将数据分为训练，测试以及验证，为了展示预测数据的结果）以下为部分数据的截图：4.2 参数设置目标变量表示了数据挖掘的目标,在客户流失分析中目标变量通常为客户流失状态（churn）。
输入变量用于在建模时作为自变量寻找与目标变量之间的关联。
我们主要从客户种类信息，客户在网月数信息，客户基本信息（年龄，性别，教育水平，家庭人数等），客户的工作年限信息，客户的退休信息这几方面选取输入变量。
4.3 挖掘过程4.3.1 读取数据SPSS Modeler 中需要根据数据档案格式，来选择不同的源节点读取数据。
本篇文章中我们使用的数据档案格式为 .sav 档，因此我们将使用Statistics文件节点。
在节点设定方面，文件标签下我们先读入数据“电信客户流失数据.sav”，接着勾选读取名称和标签以及读取数据和标签。
（以下为读取数据截图）4.3.2 数据类型定义为了产生决策树模型，我需要在数据建模前就定义好各栏位的角色，也就是加入字段选项下的「类型」节点。
将类型节点拉入串流后，我会先点选读取值按钮，接着设定角色。
是否流失（churn）是我最后预测的目标，因此先将其角色设定为“目标”，余下的栏位则是要设定为“输入”。
4.3.3数据分区为了在训练出模型后能够分析模型准确度，在此我加入字段选项下的分区节点，将数据分为 50%训练数据、40%测试数据以及10%验证数据。
在分区节点的编辑页中，点选预览可发现每笔数据已经多出了一个栏位「分区」，栏位中的值被随机归类为「1_训练」、「2_测试」以及「3_验证」，让决策树节点可判别是否要使用此资料做为训练数据，测试数据以及验证数据。
在完成资料分区后，我已经完成数据准备，可以套用决策树模型节点了。
4.3.4 决策树节点设定SPSS Modeler 共提供四种决策树节点建模，包括 C5.0、C&R 树、Quest 和 CHAID。
考量到数据特性以及我希望提供的决策树具有多元分类法，因此我将建立 C5.0 和 CHAID 两种分类模型。
（1）C5.0 节点设定将 C5.0 节点与类型节点连结后，我将于此节点编辑页面中的模型标签下设定相关的变数。
以下为各变数的详细介绍，此定义来自SPSS Modeler 15 Modeling Nodes 文件。
使用分区数据：如果定义了分区字段，则此选项可确保仅训练分区的数据用于构建模型。
为每个分割构建模型：给指定为分割字段的输入字段的每个可能值构建一个单独模型。
输出类型：在此指定希望结果模型块是决策树还是规则集。
组符号：如果选中此选项，C5.0 将试图组合输出字段中具有相似样式的符号值。
如果未选中此选项，C5.0 将为用于分割父节点的符号字段的每个值创建一个子节点。
使用 boosting：C5.0 算法有一个特殊的方法用于提高其准确率，称为 boosting。
它的工作原理是在序列中构建多个模型。
第一个模型按常规方式进行构建。
构建第二个模型时，将焦点集中于由第一个模型误分类的记录。
构建第三个模型时，将焦点集中于第二个模型的错误，依此类推。
最后，通过将整个模型集应用到观测值，并使用加权投票过程将单独的预测组合为一个总预测来分类观测值。
推进可以显着提高 C5.0 模型的准确性，但也需要更长的训练时间。
通过试验次数选项可以控制在推进模型过程中使用的模型数目。
交互验证：如果选中此选项，C5.0 将使用一组模型（根据训练数据的子集构建）来估计某个模型（根据全部数据集构建）的准确性。
专家模式- 修剪严重性: 确定对决策树或规则集的修剪程度。
增加该值可获得一个更简洁的小型树。
减小该值可获得一个更精确的树。
专家模式- 每个子分支的最小记录数：可使用子组的大小限制树的任何分支中的分割数。
仅当两个或多个生成的子分支中至少包含从训练集合得到的这一最小记录数时，才可分割树的分支。
默认值为 2。
（以下为创建C5.0节点的截图）（2）CHAID 节点设定将 CHAID 节点与分区节点连结后，我将于此节点编辑页面中的模型标签下设定相关的变数。
由于 CHAID 节点设定较多，介绍一些变数。
此定义来自“SPSS Modeler 15 Modeling Nodes 文件”。
最大树深度：指定根节点以下的最大级数（递归分割样本的次数）。
修剪树以防止过拟合：修剪包括删除对于树的精确性没有显着贡献的底层分割。
修剪有助于简化树，使树更容易被理解，在某些情况下还可提高广义性。
停止规则：设置最小分支大小可阻止通过分割创建非常小的子组。
如果节点（父）中要分割的记录数小于指定值，则父分支中的最小记录数将阻止进行分割。
如果由分割创建的任意分支（子）中的记录数小于指定值，则子分支中的最小记录数将阻止进行分割。
（以下为创建CHAID节点的截图）（3）C&R树节点设定将 C&R树节点与分区节点连结后，我将于此节点编辑页面中的模型标签下设定相关的变数。
由于 C&R树节点设定较多，介绍一些变数。
此定义来自“SPSS Modeler 15 Modeling Nodes 文件”。
修剪树以防止过拟合：修剪包括删除对于树的精确性没有显著贡献的底层分割。
修剪有助于简化树，使树更容易被理解，在某些情况下还可提高广义性。
如果需要完整的未经修剪的树，请保持此项处于未选中状态。
大风险差值（标准误）：通过此选项可指定更自由的修剪规则。
标准误规则使算法能够选择简单的树，该树的风险评估接近于（但也可能大于）风险小的子树的风险评估。
此值表示在风险评估中已修剪树和风险小的树之间所允许的风险评估差异大小。
例如，如果指定 2，则将选择其风险评估（2 × 标准误）大于完整树的风险评估的树。
大代用项：代用项是用于处理缺失值的方法。
对于树中的每个分割，算法都会对与选定的分割字段相似的输入字段进行识别。
这些被识别的字段就是该分割的代用项。