分类算法及其在电信客户保持的应用

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数据挖掘软件的分类算法和聚类算法应用案例

数据挖掘软件的分类算法和聚类算法应用案例第一章介绍数据挖掘软件的分类算法数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程，分类算法是其中最常用也最基本的技术手段之一。

下面我们将介绍几种常见的分类算法及其应用案例。

1.1 决策树算法决策树算法是一种基于树形结构的分类方法，通过一系列问题的回答来判断数据属于哪个类别。

常见应用场景是客户流失预测。

例如，在电信行业中，根据用户的个人信息、通话记录等数据，可以使用决策树算法预测某个用户是否会流失，从而采取相应措施。

1.2 朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的概率分类方法，它假设特征之间相互独立。

常见应用场景是垃圾邮件过滤。

例如，根据邮件的关键词、发件人等特征，可以使用朴素贝叶斯算法判断某封邮件是否为垃圾邮件。

1.3 支持向量机算法支持向量机算法是一种常用的二分类算法，它将数据映射到高维空间中，通过学习一个分隔超平面来进行分类。

常见应用场景是图像识别。

例如，在人脸识别领域，可以使用支持向量机算法将不同人脸的特征进行分类，从而实现人脸识别功能。

第二章介绍数据挖掘软件的聚类算法聚类算法是将数据对象划分成不同的类别或簇的过程，属于无监督学习的范畴。

下面我们将介绍几种常见的聚类算法及其应用案例。

2.1 K均值算法K均值算法是一种基于距离度量的聚类方法，将数据划分为K个簇，每个簇的中心点称为聚类中心。

常见应用场景是客户细分。

例如，在市场营销领域中，可以使用K均值算法对用户的消费数据进行聚类，将用户划分为不同的细分群体，从而有针对性地推送广告和优惠信息。

2.2 层次聚类算法层次聚类算法是一种基于距离或相似度的聚类方法，它将数据对象自底向上或自顶向下逐渐合并，形成聚类层次结构。

常见应用场景是文本分析。

例如，在文本挖掘中，可以使用层次聚类算法对大量文件进行聚类，将相似的文件放在同一个簇中，进而快速找到相关文档。

2.3 密度聚类算法密度聚类算法是一种基于密度的聚类方法，它将数据对象划分为具有足够高密度的区域，并与邻近的高密度区域分离开来。

数字化转型浪潮,电信运营商取胜之道

封面文章I CouerStory数字化转型浪潮，电信运营商取胜之道■蔡筱霞丨文Pit着第四次工业革命的到来，人类进入了智能化时代，数字化浪潮正在席卷全球。

电信^运营商作为网络进步的主力军，极大地推动了数字经济发展，同时其自身也处于数字化转型的浪潮之中。

电信运营商的数字化转型不可能一蹴而就，它是一个长期的过程，并且，随着日寸代的发展和技术的创新，其内涵也不断增加，变得越来越丰富。

为了跟上数字化转型的步伐，电信运营商亟须从源头上思考自己所扮演的角色，以及与客户及合作伙伴的合作互动模式，并同时把客户体验放在第一位，密切关注运营模式的创新。

这个过程就是电信运营商的“数字化转型J数字化转型的内涵数字化转型对企业的影响主要体现在客户体验、业务流程和商业模式三个方面。

客户体验方面，其主要内容包括客户触点、客户理解和收入增长。

过去，企业通常仅仅是从不同触点的角度来看待客户体验，忽视了对客户的理解，以及由优质客户体验而带来的收入增长。

然而，在数字化的时代背景下，企业通过添加数字销售、数字营销、线性流程以及在数字领域用于了解客户的新方法等元素，从客户触点、客户理解及销售收入增长等方面全方位理解并提升客户体验, 描绘出对于客户体验更加全面的图景。

业务流程方面，企业可以使用数字技术来对其进行增强和自动化。

业务流程可以进一步划分为三个部分：流程数字化、员工赋能和绩效管理。

在这三者当中，流程数字化是最明显的。

公司一直在购买E R P和其他系统，就是为了让流程数字化。

现在，技术的不断发展为进一步掌握和自动化这些流程提供了新的可能性〇—旦流程和数据采用数字格式，它就可以使企业借助关键绩效指标（K P I)进行更准确的监控，并对绩效进行更加有效地管理。

运营和决策数据也可以在整个企业中更轻松地共享，以提高透明度并有助于决策。

商业模式方面，数字化转型最简单的形式是通过提供进入新市场的途径来实现全球化。

决策树的经典算法ID3与C45

决策树的经典算法ID3与C45决策树是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归任务。

决策树算法可以看作是一种基于树结构的分类方法，它将数据集拆分成若干个子集，每个子集对应一个属性测试条件，通过不断递归地划分数据集，最终形成一棵决策树。

经典的决策树算法包括ID3和C5，本文将对这两种算法进行介绍。

ID3（Iterative Dichotomiser 3）是由Ross Quinlan提出的，它是最早的决策树算法之一。

ID3算法采用了信息增益作为属性选择度量，通过计算每个属性的信息增益，选择信息增益最大的属性进行分裂。

我们计算每个属性的信息增益。

信息增益被定义为父节点与子节点之间的信息差异，计算公式为：Gain(S,A)=H(S)-sum(P(a) * H(S_a))其中，H(S)表示节点S的熵，P(a)表示属性A的取值a在节点S中出现的概率，H(S_a)表示子节点S_a的熵。

选择信息增益最大的属性作为当前节点的分裂属性。

根据当前节点的分裂属性将数据集划分成若干个子集，对每个子集递归地执行步骤1和步骤2，直到满足停止条件（例如子集中所有样本都属于同一类别，或每个属性都已使用过）。

C5算法是ID3算法的改进版，它使用了增益率作为属性选择度量，以解决ID3算法中偏好于选择取值较多的属性的问题。

增益率定义为信息增益与分裂信息的比值，分裂信息被定义为：split_info(S,A)=-sum(P(a) * log2(P(a)))其中，P(a)表示属性A 的取值a在节点S中出现的概率。

C5算法的步骤与ID3算法类似，但在选择分裂属性时优先考虑增益率较高的属性。

C5算法还引入了剪枝技术，通过设置一个置信度阈值来避免过拟合，从而生成更加健壮的决策树。

ID3算法和C5算法都是经典的决策树算法，它们在处理分类问题时具有较高的准确率和可解释性。

然而，这两种算法也存在一些局限性，例如对于连续属性和处理缺失值的处理能力有限。

后续的许多研究者对决策树算法进行了改进和优化，如CART、CHD、BOOSTING等，这些算法在处理复杂问题、提高分类准确率和处理连续属性方面做出了更多的探索和实践。

改进K-均值聚类算法在电信客户分类中的应用

ｓａｅｉｓｕｔｍｅｓｎｅｅａｃｒｔｌｌｓｉｅ．Ｋ —ｍｅｎａｇｒｈｉｎｉｏｔｎｔｏｒｔｌｃｍｕｔｍ— ｔｔｇｅ，ｃｓｏｒｅｄｔｂｃｕａｅｙｃａｓｆｄｒｏｉａｌｏｔｍｓａｉｍｐｒｔａｍｅｈｄｆｅｏｃｓｏｅｏｅｌｓｉｃｔｎｉｈａａｍｉｉｇｔｃｎｌｇ，ｂｔｎａｔａｌｓｉｃｔｎｐｏｅｓｒｃａｓｆａｉｔｅｄｔｎｎｈｏｏｙｕｃｕｌｃａｓａｉｒｃｓ，ｋ—ｍｅｎｌｓｅｎｌｏｔｍｓｉｏｎｅｉｉｆｏａｓｃｕｔｒｇａｇｒｈｉｉｉ
ｓｎｉｖｏｉｉａａｕｎａｙｔａｌｉｔｏａｐｉ１Ｉｒｅｏｉｒｖｈｅｅｏｃｓｏｒ ’ ｌｓｉｃｔｎｅｓｉｅｔｎｔｌｖｌｅａｄｅｓｏｆｌｎｏｌｃｌｏｔｔｉｍａ．ｎｏｄｒｔｍｐｏｅｔｅｔｌｃｍｕｔｍｅｓｃａｓｆａｉｉｏａｃｒｃｃｕａｙ，ａｎｗｃｕｔｒｇａｇｒｈｉｕｏｗｒｏｉｒｖｈｌｓｃｔｎａｃｒｃ．Ｔｅｉｒｖｄｋ—ｍｅｎｅｌｓｉｌｏｔｍｓｐｔｒａｄｔｍｐｏｅｔｅｃａｉａｉｃｕａｙｅｎｉｆｓｆｉｏｈｍｐｏｅａｓｃｕｔｒｎｌｏｔｍ’ ｉｉａｌｓｅｎａｄｃｕｔｒｇｃｎｅｒｄｐｉｅｙｄｔｒｎｄｂｙｒｄｚｔｎ，ｏｅａｏｌｓｅｇａｇｒｈＳｎｔｌｃｕｔｒｇＫｎｌｓｅｎｅｔｒａｅａａｔｌｅｅｍｉｅｙｈｂｉａｉｉｉｉｉｉｖｉｏｐｒｔｒｓｌｃｉｇａｄｃａｓｆａｉｎｆａｕｅｉｌｔｎｅｐｒｎｓｓｏａｈｒｖｄｋ—ｍｅｎｌｓｅｎｌｏｔｍａｅｅｔｎｌｓｉｃｔｔｒ．Ｓｍｕａｉｘｅｍｅｔｈｗｔｔｅｉｏｅｎｉｏｅｏｉｈｔｍｐａｓｃｕｔｒｇａｇｒｈｃｎｉｉ

决策树算法在电信客户细分中的应用

于决策树的结构越简单越能从本质的层次上概括事物的规律．即要求生成的决策树的平均深度最小。因此要在每个节点上选择好的划分。香农的信息论表明：系统的不确定性越小，信息的传递就越充分。ＤＩ３算法根据信息理论。用划分后样本集的不确定性作采
ＹＵａ — ａＸｉｏｙｎ
（ｎｂｉＤｏｇｅＵｍｖ￣ｖｏｎｎｅ＆ＥｏｏＣＤａａ１０５ｉａｅｉｆｉａｃＦｃｎｍｉ，ｌｎ１６２，ｎ）ＳｉＣｈ
ＡｂｔｔｅｓｂｉｉｏｆｔｌｃｍｌｎｓｐａｓａｌｉｏｔｎｏｅｉｈｎｇｍｅｔｏｌｎｅａｏｓｉＴｈＰｒｐｉｔｕｄｖｓｎｓｒ：ｕｄｖｓｎｏｅｏｃｉｔｌｙｌｍｐｒａｔｒｌｎｔｅｍａａｅｎｆｃｉｔｒｌｎｈｐｅａＰｏｒｅｓｂｉｉｏａｃＴｈｉｅｅｅｉｔａｉ
１引言
电信客户细分是指将市场分为具有不同需求、特征或行为的不同购买者的过程。客户细分的过程分为客户描述和客户划分。客户描述是用若干属性（如性别、职业、平均消费额、年龄、过建立客户行为模式并对之进通
行参数评估来完成，目的是预测客户的行为。为企业与客户之其间的交流提供了基础，使得企业可以为客户提供更好的服务、防止客户流失。客户划分是通过对收集到的客户信息进行分析来完成，通过对客户进行合理的类别划分，并分析当前以及预期客户群的区段，判断不同区段的突出特点，来以准确认识客户的总体构成，使对客户的服务和营销更具针对性。对客户分群可以达到以下目标：解客户的总体构成；解了了流失客户的客户群体特征；了解各种客户价值的客户群体特征；了解各信用等级的客户群体特征。并根据这些特征。客户聚类将或分类为高价值客户、一般价值客户、低价值客户等若干类型。在每一种类别中叉可以按照不同的属性进一步划分。通过数据挖掘获得不同客户的消费爱好、习惯、向、倾需求和趋势等信息，进而在营销中提供有针对性的产品和服务。供不同类别客户对企业提

电信行业中的数据挖掘与分析技术

电信行业中的数据挖掘与分析技术一、前言随着信息技术的发展和普及，每天都会有数以万计的电话、短信和网络信息在电信网络中流动。

面对如此海量的数据，如何从中发掘出有价值的信息，并将此信息转化为商业利益，成为了电信行业中一个急需解决的问题。

数据挖掘和分析技术应运而生，成为电信企业在实现营销、优化网络、提高客户满意度等方面的重要手段。

本文将阐述在电信行业中，数据挖掘和分析技术有哪些应用以及在这些应用中所用到的算法和方法。

二、数据挖掘在电信行业中的应用1.客户价值分析客户价值分析是电信企业最为普遍的数据挖掘应用之一。

该应用主要是对客户的需求进行探测和精确分析，从而识别高价值客户，并对这些客户进行投资和关注。

通过客户价值分析，电信企业可以有效提高客户满意度和忠诚度，带来更多的商业利益。

客户价值分析的主要算法有聚类、决策树和神经网络等。

其中，聚类用于将客户划分为不同的群体，决策树用于表示客户在各个维度上的特征，而神经网络则用于分析客户的行为模式和趋势。

2.网络优化电信网路是电信企业的核心资源之一，如何针对网络中的瓶颈问题进行优化成为了电信企业的重要任务。

数据挖掘和分析技术可以通过分析网络数据，评估网络负荷和性能，为网络优化提供可行的方案。

网络优化的主要算法有遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法等。

这些算法可以在优化过程中，有效避免局部最优解和优化时间过长等问题。

3.营销策略营销策略是电信企业获取商业利益的重要手段。

通过数据挖掘和分析技术，电信企业可以对客户行为进行探测和分析，制定精准的营销策略，提高市场竞争力。

营销策略的主要算法有关联规则、预测模型和分类算法等。

其中，关联规则可以发现不同产品间的关联性和销售趋势，预测模型可以根据历史数据进行销售预测，而分类算法则可以通过分析客户特征，实现营销策略的精准定位。

三、电信数据挖掘和分析技术的关键技术1.数据预处理数据预处理是数据挖掘和分析的第一步，也是最关键的一步。

在数据挖掘前，需要对原始数据进行预处理，包括数据清洗、数据集成、数据规约、数据变换等步骤。

数据结构与算法在电信行业中的实践应用

数据结构与算法在电信行业中的实践应用在当今信息时代，电信行业成为了连接人与人、人与物的重要纽带。

而为了提高电信行业的效率和服务质量，数据结构与算法的应用变得尤为重要。

本文将探讨数据结构与算法在电信行业中的实践应用，并对其影响进行分析。

一、路由算法在电信网络中，路由算法是指根据一定的规则，将数据包从源节点传送到目标节点的过程中选择合适的路径。

通过使用路由算法，电信运营商能够实现数据包的快速转发和网络资源的合理利用。

常见的路由算法包括最短路径算法、最小生成树算法等。

最短路径算法通过计算各个节点之间的距离，选择最短路径来进行数据包的传输。

而最小生成树算法则是通过构建一个覆盖所有节点的最小生成树，实现数据包的高效传输。

二、网络拓扑网络拓扑是指电信网络中各个节点和链接之间的关系。

在电信行业中，网络拓扑的构建对于提高传输效率和网络稳定性非常重要。

为了构建有效的网络拓扑，数据结构与算法可以用于实现网络节点之间的连接和优化。

例如使用图结构来表示网络节点和链接，通过使用图算法可以优化节点之间的连接关系，提高数据的传输效率。

此外，还可以利用树结构对网络拓扑进行优化，提高网络的稳定性和可靠性。

三、大数据分析随着电信行业的快速发展，海量的数据产生成为了一种常态。

为了更好地理解和利用这些数据，数据结构与算法被应用于大数据分析中。

数据结构与算法可以用于处理和存储大量的数据。

例如使用散列表来实现高效的数据存储和检索，使用排序算法来对数据进行排序和分析。

通过对数据的分析，电信运营商可以更好地了解用户需求，提供个性化的服务和推荐。

四、智能网络管理随着技术的不断进步，电信行业中的网络管理也逐渐趋于智能化。

数据结构与算法的应用为智能网络管理提供了坚实的基础。

智能网络管理需要对大量的数据进行实时处理和分析，以便快速作出决策。

通过使用数据结构和算法，可以对网络数据进行高效的存储、查询和分析，实现智能化的网络管理和维护。

总结：数据结构与算法在电信行业中的实践应用多种多样，从路由算法、网络拓扑到大数据分析和智能网络管理，都发挥了重要作用。

K_means算法在电信CRM客户分类中的应用

2010 年第 19 卷第 2 期
计算机系统应用
K-means 算法在电信 CRM 客户分类中的应用①
左国才 1,2 杨金民 1 (1.湖南大学软件学院湖南长沙 410082; 2.湖南软件职业学院湖南长沙 410205）
摘要：面对电信市场竞争的日益加剧和信息技术的迅猛发展,电信运营商必须建立以“客户为中心”的管理模式,将客户进行分类，针对不同的客户，研究出相应的营销策略。数据挖掘中的 K-means 聚类算法能对大型数据集进行高效分类。对 K-means 算法进行改进，使其能够应用于复杂的电信客户关系管理, 实现更加准确和全面的客户分类。
代表点的数据结构：
class Reference{
float xm, ym, xs, ys;
int ns, clflag;
ArrayList ps;
public Reference(){
clflag=0;
}
public float distance(class Reference){
float d;
2010 年第 19 卷第 2 期
5 K-means聚类分析算法在电信CRM中进行客户分类的应用
5.1 聚类分析中的数据结构许多基于内存的聚类算法选择两种有代表性的数
据结构：数据矩阵和相异度矩阵。数据矩阵是一个对象-属性结构。它是由 n 个对
象组成，如：人；这些对象是利用 p 个属性来进行描述的，如：年龄、高度、重量等。数据矩阵采用关系表形式或 n×p 矩阵来表示，如图 1 所示。
数值型数据，不能处理分类数据，对例外数据非常敏
感，不能处理非凸面形状的聚簇。
k-means 算法接受输入量 k ；然后将 n 个数据

改进k-means算法在电信CRM客户分类中的应用

ＺＯＧｏＣｉＺＯｏｇＨａＬｉｉｇＵｕ・ａＨＵＲｎ－ｕ，Ｉ－ａ，ＺＱｎ
（ｏｔｒｎｉｅｒｇＨｎｎＶｃｔｎｌｎｔｕｅｆｏｔ￣ｅＸｉｇａ１１０ＣｉａＳｆｅｇｎｅｉ，ｕａｏａｉａＩｓｔｔｏｔｗａＥｎｏｉＳｗ，ａｔ４０，ｈｎ）ｎｎ１
过程中，受到噪声异常维度的干扰，造成所得质点与实际质点位置偏差过大，从而使类簇发生 “ 畸变” ．假设：类簇中已经包含点Ａ１）（，）（，、Ｂ２２、Ｉ
Ｃ１）Ｄ２１（，、（，，假设 Ⅳ ７，０为异常点，当它纳入类簇２）（０７）
ｍａｎａｎｄａｔｇ，ｍｕｔｅｕｔｍｅｓｇｎａｉｎ，ｆｄｆｅｅｔｕｔｍｅｓｗｏｋｕｔｅｏｒｓｏｄｉｇｉｔｉａｖｎａｅｓｂｃｓｏｒｅｍｅｔｔｏｏｒｉｒｎｃｓｏｒ，ｒｏｔｈｃｒｅｐｎｎｍａｋｅｉｔａｅｙｒｔｎｇｓｒｔｇ．Ｋ－ａｓａｇｒｔｍｒｌｒｔｅｓｆｒｅｆｃｅｔｃａｓｆｃｔｏ，ｂｔｔ ”ｎｉｅｅｓｔｖ，ｍｅｎｌｏｉｈｆａｇｅｄａａｓｔｏｆｉｎｌｓｉａｉｎｕｈｅｏｉｉｏｓ ”ｓｎｉｉｅｃｕｓｅｉｇｒｓｔｉｔａｃｒｔ，ｈｌｒｔｍｓｉｌｔｒｎｅｕｌｓｎｏｃｕａｅｔｅａｇｏｉｈｉｍｐｒｖｅ，ｗｈｃａｌａｈｅｅａｍｏｅａｃａｅａｏｒｈｎｉｅｏｄｉｈｃｌｃｉｖｒｃｕｒｔｎｄｃｍｐｅｅｓｖｃｔｍｅｅｍｅｔｔｏｕｓｏｒｓｇｎａｉｎ．Ｋｅｒ：ｅｅｏｙｗｏｄｓｔｌｃｍｍｕｉａｉｎＣＲＭ；ｕｔｍｅｅｍｅｔｔｏ；ａｎｎ；ｌｓｅｉｎａｙｉｆｍｅｎｌｏｉｍｎｃｔｏｃｓｏｒｓｇｎａｉｎｄｔｍｉｉｇｃｕｔｒｎｇａｌｓｓｏＫ－ａｓａｇｒｔａｈ

电信客户细分方法及应用

科技和产业５卷作者简介：陈凤洁（１９８１￣），女，在读硕士，研究方向：数据仓库与数据挖掘。

摘要：本文应用数据挖掘中的聚类分析技术解决电信行业中的客户细分问题，并结合实际数据，应用数据挖掘工具Ｃｌｅｍｅｎｔｉｎｅ建立了客户细分模型。

关键词：数据挖掘；聚类；Ｃｌｅｍｅｎｔｉｎｅ学科分类号：ＴＰ１８１文献标识码：Ａ电信客户细分方法及应用陈凤洁（北京科技大学管理学院，北京１０００８３）第５卷第１１期２００５年１１月１６７１－１８０７（２００５）１１－００１０－０３ＣＶｏｌ．５Ｎｏ．１１Ｎｏｖ．２００５２００５Ｓｃｉ．Ｔｅｃｈ．Ｉｎｄ．科技和产业ＳｃｉｅｎｃｅＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄＩｎｄｕｓｔｒｙ电信企业保存着客户的相关信息，呼叫数据及计费等大量的数据，如何正确地分析利用这些数据发现有用的知识，向不同的用户提供相应的服务，从而提高客户的忠诚度，防止客户流失（转向其他的运营商）成为电信企业关注的首要问题。

聚类分析如同通常所说的“物以类聚”，是把一组个体按照相似性归成若干类别。

它是数据挖掘领域最为常见的技术之一，其目的是考察个体或数据对象间的相似性，将满足相似性条件的个体或数据对象划分在一组内，不满足相似性条件的个体或数据对象划分在不同的组。

通过聚类过程形成的每一个组成为一个类［１］。

通过聚类，数据库中的记录可被划分为一系列有意义的子集。

其优势在于可以分析较大的，复杂的，连续有许多变量的数据库。

应用在市场研究领域，聚类分析是市场细分、寻找不同目标市场及其人员特征非常简单而又非常有效的方法。

当前市场上比较成熟的数据挖掘工具包括ＳＰＳＳＣｌｅｍｅｎｔｉｎｅ、ＳＡＳＥｎｔｅｒｐｒｉｓｅＭｉｎｅｒ、ＩＢＭＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＭｉｎｅｒ等。

在文中采用了ＳＰＳＳＣｌｅｍｅｎｔｉｎｅ系统来实现客户细分模型，并且讨论了模型实现过程，对模型结果进行评价。

根据电信客户聚类分析的应用实际，本文将重点讨论以下步骤：确定细分主题；数据准备；选择聚类模型及聚类结果发布。

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Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ｄｕｏａｎｒａｉｇｙｃｍｐｔｉｅｔｌｃｍｍｕｃｔｏｓｍａｋｔｎｏｄｒｔｅｐｃｓｏｒｔｒｖｎｈｅｅｔｎｉｃｅｓｎｌｏｅｉｖｅｅｏｔｎｉａｉｎｒｅ，ｉｒｅｏｋｅｕｔｍｅｓｏｐｅｅｔｔ
计算机系统应用
ｈｔ “ ｐ．Ｓａｒ．ｔｃ —．ｇｃｐ－ｏａ
２１０２年第持的应用①
左国才，周荣华，符开耀
（南软件职业学院软件工程系，湘潭４１０）湖１１０
，
ｌｓｏｕｔｍｅｓｎａｃｅｏｏｓｆｃｓｏｒ，ｅｈｎｅｔｃｍｐｅｉｖｎｓｆｅｔｒｒｓｓｈｓｐｐｒｕｅｈｔｉｅｅｓｏｎｅｐｉｅ，ｔｉａｅｓｓＤＢＳｔＣＡＮａｇｒｔｍｏｔｅｌｓｆｌｏｉｈｔｏｓｏｈ
ＺＯｏＣａ，ＵＧｕ－ｉＺＨＯＵｎ — ａＦＵｉＹａＲｏｇＨｕ，Ｋａ・ｏ
（ｏｗｒＥｇｅｒｇＨｎｎｏａｏａＩｓｔｔｏＳｆａｅＸｉｇａ１１０ＣｉａＳｆａｅｎｉｅｉ，ｕａＶｃｔｎｌｎｔｕｅｆｏｗｒ，ａｔｎ４１０，ｈ）ｔｎｎｉｉｔｎｎ
摘
要：由于电信市场竞争日益激烈，了保持客户，防止客户流失，为提升企业的竞争力，利用ＤＳＡ算法对ＢＣＮ
流失客户群数据进行划分，析客户流失原因，结合决策树Ｉ３算法进行客户流失预测，实验结果表明，两种算分Ｄ法的结合，使得客户流失预测准确率得到较大提高．
ｐｅｉｔｏ，ｅｐｅｉｎａｅｕｌｈｗｈｔｗｏｋｎｓｏｌｏｉｍｏｉｅ，ｍａｓｔｅｃｓｏｒｃｕｎｐｅｉｔｎｒｄｃｉｎｘｒｍｅｔｌｒｓｔｓｏｔａ，ｔｉｄｆａｇｒｔｓｈｃｍｂｎｄｋｅｈｕｔｍｅｈｒｒｄｃｉｏａｃｒｃｂａｎｅｒｅ．ｃｕａｙｏｔｉｄｉｏｖｄｍｐ
关键词：数据挖掘；ＢＣＮ算法；决策树Ｉ３算法；ＤＳＡＤ客户保持
ＣｌｓｉｃｔｏｇｒｔａｓｆａｉｎＡｌｏｉｈｍｎｔｐｌｃｔｏｉｌｃｍｉａｄＩｓＡｐｉａｉｎＴｅｅｏＣｕｓｏｅｔｎｉｎｎｔｍｒＲｅｅｔｏ
引起客户流失的原因很多，单一的客户类别的划分难以准确地建立相应的模型，使得现有算法在应用
分析中的准确度不太理想．本文采用基于密度的ＤＳＡ算法对流失客户群数据进行划分，并结合决ＢＣＮ
策树Ｉ３算法进行实验，结果表明两种算法的结合，Ｄ
使得客户流失预测准确度得到较大提高．
① 基金项目：南省教育厅科学研究项Ｉ（１０２，１０２）湖￣１Ｃ７４１Ｃ７３１收稿时间：０２０－０收到修改稿时间：１－５０２１－３２；２２０－１０
Ｋｅｒｓｄｔｉｉｇ；ＢＳｙｗｏｄ：ａａｍｎｎＤＣＡＮｌｒｔｍ；ｅｉｉｎｔｅＤ３ａｇｒｔｍ；ｕｓｏｒｒｔｎｉｎａｇｏｉｈｄｃｓｏｅＩｌｏｉｒｈｃｔｍｅｅｅｔｏ
１引言
竞争格局的改变，使得电信企业的竞争日益加剧，企业之间的竞争最终在于客户的竞争．客户保持的主要目的是防止客户流失．由于电信市场日趋饱和，所以获取新客户的成本比留住现有客户要昂贵得多，竞争对手、技术、策略等动态市场变化，更容易使客户
特征，存在有流失倾向的客户进行有效预警，并及对时采取有效措施，尽可能地留住客户，提高客户保持率成为当前数据挖掘的一个重要研究热点【．ｌＪ
类算法模型中，对聚类的结果进行分析，分析每组客
户的特征，分析可能流失的原因：对选择的目标客针户群，研究保持客户的营销手段与政策，是确保客户保持营销活动成功的关键．客户保持的关键是防止客户流失，对潜在流失
ｃｓｏｅｓｄｔｙｅ，ａａｙｉｆｃｓｏｒｌｓ，ｃｍｂｎｄｗｉｈｅｉｉｎｔｅＤ３ｌｏｉｍｕｔｍｅｈｒｕｔｍｒａａｔｐｓｎｌｓｓｏｕｔｍｅｏｓｏｉｅｔｔｅｄｃｓｏｒｅＩａｇｒｔｈｈｉｃｓｏｒｃｕｎｎ
流失．因此，析客户流失的原因，找出客户流失的分
２电信客户流失分析
在分析客户流失原因时，应结合客户的价值、消费结构、使用习惯以及消费趋势等，同的消费水平不流失程度不同，因此必须对电信客户进行细分，以客户保持为目的，从套餐的设计、产品的研发、竞争对手的技术等关键指标，实现针对不同层次的客户研究相应的营销策．客户细分首先应该确定客户细分的标准，提出划分的原则；运用数据挖掘工具，将用户数据输入到聚