数据挖掘的步骤及实例(客户流失模型)
《基于数据挖掘的银行客户流失预测的研究》范文
《基于数据挖掘的银行客户流失预测的研究》篇一基于数据挖掘的银行客户流失预测研究一、引言随着市场竞争的日益激烈，银行客户流失问题已成为银行业务发展的重要挑战之一。
为了有效地降低客户流失率，提高业务竞争力，基于数据挖掘的银行客户流失预测研究显得尤为重要。
本文旨在通过分析银行客户数据，建立客户流失预测模型，为银行制定有效的客户保留策略提供科学依据。
二、数据挖掘概述数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息的过程，通过对数据的分析、处理和建模，发现数据中的潜在规律和模式。
在银行客户流失预测中，数据挖掘技术可以有效地提取客户信息、交易行为、服务体验等关键因素，为预测模型提供有力的支持。
三、数据来源与处理本文所使用的数据主要来源于某银行的客户数据系统。
首先，对数据进行清洗和预处理，包括去除重复数据、处理缺失值、异常值等。
其次，根据研究目的和需求，选取与客户流失相关的特征变量，如客户基本信息、交易行为、服务体验等。
最后，将数据进行标准化处理，以便进行后续的分析和建模。
四、预测模型建立本文采用机器学习算法建立客户流失预测模型。
具体步骤如下：1. 特征选择：根据数据特点，选择合适的特征变量，如客户年龄、性别、职业、收入水平、交易频率、交易金额、服务满意度等。
2. 模型训练：采用监督学习算法，如逻辑回归、决策树、随机森林等，对数据进行训练，建立预测模型。
3. 模型评估：采用交叉验证等方法，对模型的性能进行评估，包括准确率、召回率、F1值等指标。
4. 模型优化：根据评估结果，对模型进行优化，如调整特征权重、调整模型参数等，以提高预测精度。
五、实证分析以某银行为例，采用上述方法建立客户流失预测模型。
首先，对数据进行预处理和特征选择。
其次，采用逻辑回归和随机森林两种算法进行模型训练。
最后，对两种模型的性能进行评估和比较。
实验结果表明，随机森林算法在客户流失预测中具有较高的准确率和召回率。
通过对模型的分析，发现客户年龄、性别、交易行为等因素对客户流失具有显著影响。
SPSS数据挖掘_Modeler在通信行业应用(客户细分案例-精确营销案例-客户流失预警案例)
数据业务类
19 GPRS上行流量 20 GPRS下行流量 21 GPRS上下行流量比 22 Fetion PC客户端活跃 23 Fetion 手机客户端活跃 24 Fetion 短信活跃 25 Fetion IVR端活跃 26 Fetion 好友数 27 Fetion 消息数 28 中央音乐平台彩铃下载次数 29 振铃下载次数 30 手机证券费用 31 彩铃下载次数 32 开通手机电视 33 音乐盒下载次数 34 12580查询次数 35 WAP业务信息费 36 开通GPRS功能 37 彩铃换歌次数 38 WAP业务订购数量 39 GPRS上行流量
5组
3组
合计
分组人数 98383 72933 77875 61733 66659 111296 85963 105029 201288 111169 50733 72523 114696 197246 115613 57777
外呼有效样本 228 202 251 142 116 222 176 243 384 226 59 97 191 301 136 53 3027
时段、拨打次数等
▪ ARPU、MOU、在网时长 ：营业、计费、crm、经分系统 ▪ 客户的媒体接受习惯、个性、爱好、满意度 ：市场调查
步骤四
选择细分方法并进行细分
步骤五 步骤六
描述细分市场并进行有 效性检验
选择目标市场并制定 营销策略
▪ 通常采用PASW Modeler的k-means方法 ▪ Kohonen、两步聚类
交往圈/活动范围特征
平均交往圈
本组均值 总体均值
60.21
32.40
主叫交往圈占比 联通交往圈占比 最常通话号次数比 通话不同基站数
61.5% 16.9% 25.0% 52.44
应用数据挖掘预测客户流失
应用数据挖掘预测客户流失一、引言客户流失是企业中必须考虑的问题之一，对于企业来说，维持现有客户和吸引新客户对于企业的发展非常重要。
而流失问题一旦出现，对企业所造成的负面影响很大，不仅会导致财务损失，还会破坏企业品牌形象。
因此，如何减少客户流失，维护客户忠诚度成为企业需要解决的难题。
而数据挖掘技术可以为企业在这方面提供帮助。
通过分析大量的历史数据，企业可以预测哪些客户可能会离开，及时采取措施留住他们。
二、客户流失的影响客户流失对于企业来说，是非常严重的问题。
它可能带来以下的负面影响：1.损失客户价值一位客户不仅可以带来现有的收入，还可能通过口碑带来更多的新客户。
而一旦该客户流失，企业不仅会失去他的收益，还会因为他的不满而带来更多的流失风险，甚至可能影响到整个品牌形象。
2.增加营销成本企业需要花费更多的成本吸引新客户。
而一个流失的客户，需要花费更多的时间和金钱去争取新客户才能补偿。
3.影响企业经济生态客户的忠诚度是企业经济生态的核心，客户流失会破坏生态平衡，甚至可能带来连锁反应影响整个市场。
三、如何使用数据挖掘预测客户流失为了提高企业的客户满意度和忠诚度，预测客户流失是非常重要的。
数据挖掘技术为企业预测客户流失提供了良好的方法。
1.数据收集数据收集是预测客户流失的第一步。
企业需要收集相关的客户数据，包括客户基本信息，购买历史，客户服务记录等等。
同时，企业还可以考虑从社交媒体，网络评论等外部渠道收集更多的数据。
2.数据清洗和预处理在将数据用于预测之前，需要对其进行清洗和预处理。
包括去除重复数据，填充缺失值，进行特征选择和标准化等操作。
这些操作可以提高模型的准确性，避免因噪声等干扰因素而影响预测结果。
3.建模和训练模型建立模型是预测客户流失的核心部分。
可以使用分类器算法，如决策树、逻辑回归等来构建预测模型。
训练模型需要使用历史数据，通过分类器算法进行训练，并对其进行测试和验证。
4.预测和应用一旦模型成功训练，可以开始使用它来预测客户的流失风险。
大数据分析与挖掘 实训4 基于决策树的客户流失预测及应对
76.67 80.5 82
84
0.915 0.94 0.93 0.827
0.025 0
0.01 0.113
SplitE(S ,temperture)
13 14
log2
13 14
1 14
log2
1 14
0.371
调节因子 log2(N D
1)
log2 11 14
0.247
GainRatio(S ,temperture)
Entropy(Ssunny )
2 5
log2
2 5
3 5
log2
3 5
0.971
Entropy(S overcast )
4 4
log2
4 4
0
Entropy(S rain )
2 5
log2
2 5
3 5
log2
3 5
0.971
Entropy S ( outlook )
5 14
Entropy(S sunny
深度学习
要实现我们的目标需要哪些数据
获取准度 覆盖率 准确率
可用性评估
归一化 离散化 Dummy Coding 缺失值处理
数据变换
Filter
Wrapp er
PCA LDA
降维
特征选择
Embedde d
特征使用方案
单个特 征
多个特 征
衍生变 量
预处 理
特征处理
清洗异常样 本
数据不均衡 采样 样本权重
85
85
80
90
83
78
70
96
68
80
65
利用数据挖掘实现客户流失分析
利用数据挖掘实现电信行业客户流失分析利用数据挖掘实现电信行业客户流失分析随着世界经济的全球化、市场的国际化和我国加入WTO步伐的加速，国际化的市场环境要求国内的公众电信运营企业在经营管理上向国外先进的电信运营企业看齐，以迎接电信运营业的国际化竞争。
同时随着国家改革的深化，国内电信业的市场环境已渐趋合理且竞争将日益加剧。
国内、国际电信业的如此态势，对公众电信运营企业的服务内容、服务方式.服务质量、经营管理以及服务意识，已提出了严峻的挑战。
企业的经营模式和服务体系正以客户的价值取向和消费心理为导向，真正体现"创造需求”、“引导消费”的现代客户服务意识与理念。
在电信企业面向市场，面向国内外众多的竞争者，努力创造更高价值的同时，客户流失的不断增加，客户平均生命周期的不断缩短严重影响了电信企业的发展。
那么，在激烈的市场竞争和不断变化的市场需求面前，如何最大程度的降低客户的流失率呢？常用的方法之一就是利用数据挖掘技术。
数据挖掘技术是U前数据仓库领域最强大的数据分析手段。
它的分析方法是利用已知的数据通过建立数学模型的方法找出隐含的业务规则，在很多的行业已经具有成功的应用。
在电信行业的应用领域主要有客户关系管理，客户欺诈分析，客户流失分析，客户消费模式分析，市场推广分析等。
那么，在客户流失分析系统中，如何应用数据挖掘技术呢？主要方式是根据以前拥有的客户流失数据建立客户属性、服务属性和客户消费数据与客户流失可能性关联的数学模型，找出客户属性、服务属性和客户消费数据与客户流失的最终状态的关系，并给出明确的数学公式。
只要知道客户属性、服务属性和客户消费数据，我们就可以il•算出客户流失的可能性。
市场/销售部门可以根据得到的数学模型随时监控客户流失的可能性。
如果客户流失的可能性过高，高于事先划定的一个限度，就可以通过多种促销手段提高客户的忠诚度，防止客户流失的发生，从而可以大大降低客户的流失率。
基于严格数学计算的数据挖掘技术能够彻底改变以往电信企业在成功获得客户以后无法监控客户的流失，无法实现客户关怀的状况，把基于科学决策的客户关系管理全面引入到电信企业的市场/ 销售工作中来。
客户流失分析(数据挖掘-第1讲)
预测自变量时间窗口
间隔
预测目标变量时间窗口
商业理解
如何从分析结果中获取实际收益 得到了流失预测结果，如何使用？如何事先预估市场 挽留活动的收益？通过数据挖掘得到流失分析的结果往往有 两类： 一类是流失客户的特征描述 另一类是针对每一个客户的流失评分。 流失客户的特征描述可用来帮助市场部业务人员在制订 挽留性营销策略时参考，从而制订出有针对性的挽留策略； 而流失评分结合其它变量（例如客户价值）可以员的讨 论，我们得知针对特定客户的挽留措施往往是给他们一定折 扣或者优惠政策，这样就大体上得到了预估市场挽留活动预 期收益的数据公式： 预期收益=流失客户预期收入-流失客户挽留预期成本 其中，流失客户预期收入可以用流失客户过去若干个月的 总花费或者平均花费来表示，流失客户挽留预期成本包括： 电信公司进行时常挽留活动的总体策划、宣传成本；针对客 户的集体折扣或优惠成本。
数据理解与数据准备
在数据理解与数据准备阶段，我们将 对数据做初步探索性分析，了解数据质量 状况，考察数据的大致分布情况，此外还 要将各方面的数据进行合并，整理成可以 进行数据挖掘的宽表形式（即行代表记录， 列代表变量的二维表），并进一步根据业 务上的考虑，生成一些有业务含义的衍生 变量。在实际的数据挖掘项目中，我们会 发现，数据理解和数据准备的时间经常会 占到整个项目周期的60%~70%,甚至更多。
指标变量获取
2、衍生变量 对时间序列数据有以下一些常用的生成衍生变量的方 法： ①、滞后类指标：对于时间序列数据，各条记录之间 联系更加紧密，我们通常会取上一条记录（例如代表上月 取值）及上年同期（例如去年同月），与当前记录相比得 到环比增长率（例如本月值/上月值）和同比增长率(例如 本月值/上年同期值);为了消除波动，有时我们还对多个时 间段数值进行求和、平均等操作。例如股市中常用的股价 5日平均值，这类指标可以被归结为滞后类指标。 ②、汇总类指标： 汇总类指标：求和，平均值，最小值，最大值，标 准差，记录数等。
Python中的数据挖掘与分析实战案例分析
Python中的数据挖掘与分析实战案例分析在Python中，数据挖掘与分析已成为最热门的话题之一。
Python的强大功能与丰富的库使其成为处理和分析大数据集的首选语言。
本文将通过一些实战案例展示Python在数据挖掘与分析领域的应用。
案例一：电商网站的用户行为分析在电商网站中，用户的行为数据是非常重要的。
我们可以通过分析用户的点击、购买、评价等行为数据，了解用户的偏好并提供个性化的推荐服务。
首先，我们需要收集和清洗数据。
然后，利用Python中的pandas库对数据进行处理和分析。
例如，我们可以计算不同产品的销量、用户的购买频率、用户评价的情感倾向等指标。
最后，通过可视化工具如matplotlib或seaborn，我们可以直观地展示分析结果。
案例二：航空公司的客户流失预测对于航空公司而言，客户流失是一项重要的指标。
通过分析客户的历史数据，我们可以建立预测模型来预测客户是否会流失。
首先，我们可以使用Python的scikit-learn库来构建分类模型，如逻辑回归、决策树或随机森林等。
然后，我们可以使用交叉验证等方法来评估模型的准确性。
最后，通过使用新的客户数据，我们可以预测客户是否会流失，并采取相应的措施来留住客户。
案例三：社交媒体的情感分析社交媒体上的大量文本数据包含了用户的情感倾向。
通过分析这些数据，我们可以了解用户对于特定话题或产品的态度。
首先，我们需要使用Python的文本处理库如NLTK或spaCy对文本数据进行预处理，如去除停用词、词干化等。
然后，我们可以使用情感分析库如TextBlob或VADER对文本进行情感分类。
最后，通过对分析结果进行可视化，我们可以得出关于社交媒体用户情感的洞察。
通过以上实战案例，我们可以看到Python在数据挖掘与分析中的广泛应用。
无论是处理大数据集、构建预测模型还是进行情感分析，Python都提供了丰富的工具和库来帮助我们实现这些任务。
有了Python的支持，我们可以更加高效地进行数据挖掘与分析，从而为企业和个人带来更大的价值。
《基于数据挖掘的银行客户流失预测的研究》范文
《基于数据挖掘的银行客户流失预测的研究》篇一基于数据挖掘的银行客户流失预测研究一、引言随着金融市场的竞争日益激烈，银行客户流失问题已经成为银行业务发展的一大挑战。
为了有效应对这一问题，许多银行开始借助数据挖掘技术进行客户流失预测研究。
本文旨在探讨基于数据挖掘的银行客户流失预测的研究，通过对相关理论及方法的梳理，分析数据挖掘在客户流失预测中的应用，并通过对实际数据的挖掘和分析，为银行提供有效的客户流失预警和干预策略。
二、文献综述（一）数据挖掘概述数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息的过程，它通过分析数据的内在规律和模式，为决策提供支持。
在银行领域，数据挖掘技术被广泛应用于客户行为分析、风险评估、欺诈检测等方面。
（二）客户流失预测研究现状客户流失预测是银行客户关系管理的重要手段。
目前，许多学者和银行通过建立各种模型和算法，对客户流失进行预测。
这些模型包括逻辑回归、决策树、神经网络等。
然而，由于客户数据的复杂性和多样性，这些模型的准确性和有效性仍有待提高。
三、理论与方法（一）数据挖掘流程本文采用的数据挖掘流程包括数据准备、数据预处理、模型建立、模型评估和模型应用等步骤。
其中，数据准备和预处理是确保数据质量和模型准确性的关键环节。
（二）模型选择与建立本文选择机器学习算法中的随机森林算法建立客户流失预测模型。
随机森林算法具有较高的准确性和稳定性，能够处理高维数据和复杂关系。
通过将客户的个人信息、交易信息、行为信息等数据进行特征提取和转换，构建了适用于客户流失预测的模型。
四、实证分析（一）数据来源与处理本文采用某银行的客户数据进行实证分析。
首先对数据进行清洗和整理，去除无效和重复数据，对缺失值进行处理。
然后进行特征提取和转换，将原始数据转换为适用于模型训练的格式。
（二）模型训练与评估使用随机森林算法对处理后的数据进行模型训练。
通过交叉验证等方法对模型进行评估，计算模型的准确率、召回率等指标。
同时，与逻辑回归、决策树等模型进行对比，评估随机森林算法在客户流失预测中的优势。
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3 数据准备
第三步：数据准备。按要求准备好需要挖掘的数据。
按照挖掘要求，通过抽取数据，转换，聚集以及数据预处理技术， 将数据整理成适合挖掘的形式。（宽表）
数据预处理的主要内容
1）数据归约：在保持数据完整性和有效性的前提下，将庞大的数据量
压缩到可接受的范围。
2）数据清理：填充空缺值，识别孤立点，消除噪音。 3）离散化处理：有些数据的属性呈连续值，不利于数据挖掘。应对这
4 挖掘算法与挖掘软件的选择
第四步：挖掘算法与挖掘软件的选择。
主要考虑因素： 1）算法的有效性：即算法对要解决的问题是否有效。数据集的特征是千变万化
的。目前，每个算法都对数据集有潜在假设。没有一种算法在所有类型的数 据集上都表现良好。因此，数据集的特征应与算法的假设比较吻合。
2）模型的可理解性：模型可解释，可增加人们对模型的信任度。例如，用决策 树算法生成的模型易于解释，而神经网络算法生成的模型则难以解释。
3）Oracle公司的Oracle Data Mining软件。为Oracle数据库管理系 统新增的模块，与数据库管理软件紧密集成。
0 数据挖掘的步骤
数据挖掘中的数据变换过程
解释/评估
数据挖掘
预处理 及变换
变换后的数据
数据清理求分析
第一步：需求分析。明确挖掘目标和要求。
方法： 1）调查、访谈。 2）头脑风暴。头脑风暴会议应在充分的材料准备基础上， 在轻松的环境中进行，以充分发挥与会人员的才智。
任务： 1） 数据挖掘应完成哪一类任务：关联、分类、回归、聚
3）性能与计算复杂度。
4）处理连续数据或离散数据的能力、处理高维数据的能力等。
常见的算法都可对部分参数进行调整。 实际问题中，可使用多个算法对同一个问题进行建模。
4 挖掘算法与挖掘软件的选择
典型数据挖掘软件介绍：
1）SAS公司的Enterpride Miner软件。为SAS统计软件的一个模块。
2） IBM公司Intelligent Miner软件、 Clementine软件（原SPSS公 司）。
客户“类标签”的确定：
在电信客户流失中，主要有三类流失：
1）主动流失：客户客户主动去营业厅要求销户 2）变动流失：因欠费，被电信公司关闭账户。 3）自然流失：因各种原因停止使用手机号码，有时可能还有少量通话。
前两类由系统自动标记，第三类形成比较复杂，可通过消费额的变化， 予以标记。
3 数据准备
数据清理：
客 手号
付
户 机码套款
号 号品餐方
码 码牌
式
入客
网户 渠类
…
道型
第1
个月 各项 数据
第2 第3
个月 个月 各项 各项 数据 数据
流失 情况
流失 正常
3 数据准备
时间窗口的叠加：
为了提高模型的适应性，可使用不同的时间窗口的数据进行叠加。
4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3
类？ 2）如何展示和应用挖掘结果。 3）挖掘系统部署后，对业务有哪些提升？
1 需求分析
手机客户流失预测需求分析：
发展一个新客户的成本远远高于保持一个老客户。所以， 保持老客户就十分重要。
一个电信企业在运营过程中，不可避免地要流失部分客 户。所以，可以建立客户流失模型。从大量的与客户相关的 数据中，挖掘出流失客户的共同特征。从而对初显流失客户 特征的客户采取必要的措施。
手机客户流失预测数据理解： 预测需要的数据：客户数据、通话详单、短信详单、
投诉数据、交费数据等。
客户数据：
客 户 代
客 户 姓
性 别
年 龄
学 历
职 业
单 位
收 入
…
手 机 号
号 码 品
套 餐
付 款 方
入 网 渠
客 户 类
…
码名
码牌
式道型
客户级别数据按月提供，每个客户一条记录。客户的年龄、职业、 学历、收入等数据准确性较低。
长途 通话 时长
IP电 话通 话时 长
分时 段通 话时 长
分天 通话 时长
主、 被叫 市话 的个 数
主、 被叫 长话 的个 数
….
短信详单可聚集出类似的变量。投诉信息可统计出投 诉次数等。
3 数据准备
数据采样：
客户流失模型研究的目标是为了挽留客户。研究价值低的客户得不偿 失。因此，应选择满足一定价值标准的客户。例如，积分或历史消费数据 应大于某个标准。
些连续值，采用不同粒度进行离散化采样处理；
4）概念提升：有些属性值域很大（可能的取值数量很多），对于过于
密集的离散值，用更概括的值取代。例如年龄属性可以概括为青年、中年、 老年等。
3 数据准备
将详单数据聚集为月度数据：
客户 号码
月通 话总 长
月通 话次 数
月呼 出时 长
月呼 出次 数
漫游 通话 时长
手机客户的特征：自然特征＋行为特征
2 数据理解
第二步：数据理解。即了解目前的数据状况。
1. 需要的数据及含义
2. 数据的分布情况： 需要的数据都分布在哪些系统（数据库、表）中，有多
少数据。
3. 数据的质量： 1）关键数据是否能够获取。 2）缺失值或无效值数量如何？ 3）是否有足够的历史数据。
2 数据理解
2 数据理解
通话详单如下：
手机 号码
呼叫 类型
漫游 类型
长途 类型
目标 通话 号码
通话 开始 时间
通话 持续 时间
….
主叫 被叫
短信详单与上面类似。
2 数据理解
投诉数据：
客户 号码
投诉 投诉 时间 类型
投诉 小类
投诉 处理 情况
客户 满意 度
…..
交费数据： 对后付费客户，主要是交费是否及时，对预付费客户，
1）客户基本数据中的学历、职业等字段中有大量的缺值， 而且正确性难以保证，可以去掉，不参加建模。
2）有些客户的通话数据可能存在异常，可以删除这些客 户。
3）有些属性之间相关性较大，可进一步选择。
3 数据准备
时间窗口选择：
客户流失与时间有关。因此，需要选择时间窗口。例如，时间窗 口为3，就是取3个月的通话等相关数据。
2-5 数据挖掘过程及实例（手机客户流失预测）
0 数据挖掘的步骤
第一步：需求分析。明确挖掘目标和要求。
第二步：数据理解。了解目前的数据状况。 第三步：数据准备：选择挖掘的数据并进行预处理 第四步：挖掘算法与挖掘软件的选择。
第五步：构建硬件、软件、数据平台，确定相关参数， 并具体挖掘。
第六步：结果展示与评价、导出。