一种确定客户流失的方法和系统
中移动通信客户流失分析方法2023简版
中移动通信客户流失分析方法中移动通信客户流失分析方法概述客户流失（Churn）是移动通信行业中一个重要的指标，它指的是客户在一定时间内停止使用或转到其他运营商的情况。
减少客户流失对于通信运营商而言至关重要，因为客户流失会导致收入和市场份额的减少。
，中移动通信需要进行客户流失分析，以识别客户流失的原因，并采取相应的措施。
本文介绍了中移动通信的客户流失分析方法，主要包括数据收集、数据探索、模型建立和结果解读等步骤。
数据收集客户流失分析的第一步是收集相关数据。
中移动通信可以通过以下渠道获取客户的数据：- 客户信息系统：包括客户的基本信息，如姓名、年龄、性别、等。
- 使用记录：包括客户使用通信服务的记录，如通话时间、发送短信数量、上网流量等。
- 账单记录：包括客户的账单信息，如每月消费金额、通话费用、短信费用等。
中移动通信可以将这些数据存储在数据库中，以便后续的分析和处理。
数据探索在数据收集完毕后，中移动通信需要对数据进行探索分析，以获得对客户流失影响因素的初步了解。
以下是一些常用的数据探索方法：- 描述性统计分析：包括计算数据的均值、标准差、最大值、最小值等统计指标，以便对数据的分布和特征有一个直观的认识。
- 数据可视化：通过绘制柱状图、折线图、散点图等可视化手段，可以更加直观地展示数据的分布和趋势。
- 相关性分析：通过计算不同变量之间的相关系数，可以了解各个变量之间的关系，找出与客户流失相关的因素。
模型建立在数据探索的基础上，中移动通信可以建立客户流失预测模型，以便在客户流失之前就能够采取相应的措施。
以下是一些常用的预测模型：- 逻辑回归模型：通过建立逻辑回归模型，可以预测客户是否会流失，还可以分析各个变量对客户流失的影响程度。
- 决策树模型：通过构建决策树模型，可以根据客户的特征判断其是否会流失，并找出具体的流失原因。
- 随机森林模型：通过建立多个决策树模型的集合，可以提高客户流失预测的准确性和稳定性。
电商用户流失预警模型建立用户流失预警模型及时发现潜在流失用户并采取措施
电商用户流失预警模型建立用户流失预警模型及时发现潜在流失用户并采取措施电商用户流失预警模型——建立用户流失预警模型及时发现潜在流失用户并采取措施随着电商市场的不断扩大和竞争的加剧，用户的忠诚度成为了企业重要的经营指标之一。
用户流失不仅会带来市场份额的损失，还会导致企业的经营利润下降。
因此，建立一个有效的用户流失预警模型至关重要。
本文将介绍如何建立电商用户流失预警模型，并通过实施相应的措施以挽回潜在的流失用户。
1. 数据收集和整理为了建立用户流失预警模型，首先需要收集和整理相关数据。
这些数据可以包括用户的基本信息、购买行为、浏览记录等。
同时，也需要考虑外部环境因素，如竞争对手的活动、市场趋势等。
通过综合考虑这些因素，可以更好地理解用户流失的原因以及可能影响用户流失的因素。
2. 特征选择和处理在得到数据后，需要进行特征选择和处理。
特征选择是指从大量的特征中选择与用户流失相关的特征。
通过统计方法、机器学习等技术，可以筛选出对用户流失具有显著影响的特征。
而特征处理则是对数据进行缺失值填充、异常值处理、标准化等操作，以提高模型的准确性和稳定性。
3. 模型建立在特征选择和处理完成后，可以开始建立用户流失预警模型。
常用的模型包括逻辑回归、决策树、随机森林等。
根据实际情况选择合适的模型，并进行训练和验证。
通过模型的建立和训练，可以得到用户流失的预测结果。
4. 流失用户识别和分析通过用户流失预警模型，可以及时发现潜在的流失用户。
对于被模型标记为潜在流失用户的用户，可以进行进一步的识别和分析。
例如，可以根据他们的购买和浏览行为，尝试找出用户流失的原因，如产品质量、服务态度等。
同时，也可以与其他系统集成，对用户进行综合评估。
5. 采取措施以挽回流失用户在分析潜在流失用户的原因后，需要采取相应的措施以挽回这部分用户。
这些措施可以包括给予用户优惠券、提供个性化推荐、加强售后服务等。
通过针对性的措施，可以提高用户的满意度和忠诚度，减少用户流失的可能性。
用户为何流失—流失用户研究方法及流程
大量的用户流失给我们的产品带来极大的挑战，用户为什么流失？流失之后去哪儿了？怎么挽留现有用户？怎么“召回”已流失用户？本文以“手机QQ音乐播放器流失用户研究”为例，谈一下自己的理解，供大家参考。
一、先把相关术语搞清楚有些术语团队内部之前会有定义，没有错误的话，只需要理解和延用即可。
有些术语团队第一次接触，需要先进行定义，经过团队内部一致认同之后，方可进行后续工作。
以手机QQ音乐播放器为例，产品侧之前就定义好了如下术语：针对流失用户调研常用的两个术语的定义如下：用户：使用过产品的人都可以称之为用户，重点是用什么样的维度划分这些用户，解决“维度”问题可以帮助我们进行抽样研究，一般可以从包括年龄、性别、地域、职业、收入等人口属性和人与产品之间的关系即是否使用过产品，使用时长、使用频次等维度去划分；流失用户的：要确定什么是流失用户以及流失用户的维度划分。
流失用户的定义，一般有两种方法：客观维度定义—时间，登陆频率，登陆次数；主观维度—用户不打算再用该产品了。
流失用户的维度划分还是从用户属性及用户与产品的关系两方面去考虑。
在做手机QQ音乐流失用户调研的项目中，从以下两个方面来划分流失用户维度，1. 用户属性，包括年龄、性别、学历等；2. 用户与产品的关系，包括新用户/老用户、使用场所、使用的其他竞品。
上述的定义会根据产品和项目组的不同有所差异，例如：手机QQreader项目组对流失用户的定义是“四个月未使用过该产品”，而手机QQ音乐的定义则为“两个月未使用该产品”，游戏组则将时间跨度定义为半年。
根据产品的特点（上线时间、使用频次等）来确定一个大致的时间即可，没必要在这个问题上浪费时间，因为调研的目的是为了找出产品的不足并加以改正，对于同一款产品，两个月前放弃和四个月前放弃原因没有太大不同。
还会涉及到的其他术语有：历史用户、回流用户、存留用户等。
二、研究的整体思路研究谁？（确定样本）→怎么研究？（全面找出流失原因）→调研结果适用于所有流失用户吗？（定量验证）→哪些结果比较重要？（确定优先级）→怎么改进产品？（提出建议）。
店内客户流失方案
店内客户流失方案顾客的离开对于任何一家店铺而言都是很大的损失，客户的流失不仅会减少收入，还会对品牌形象产生不良影响。
因此，对于任何一家店铺而言，制定出有效的客户流失方案都是非常重要的。
下面就是一些在店内流失的客户方面可以采取的措施：第一步——确认流失客户确认哪些客户流失可以帮助我们更好的理解为什么客户流失，并且可以制定有效的方案。
你可以通过以下途径来确认客户的流失情况：- 评估你的客户是否已经在一定时间内没有到你店铺消费过。
- 发送问卷或邮件收集客户的反馈信息。
- 根据客户的交易记录，查看最近一段时间客户的交易情况。
- 和客户建立良好的关系，及时沟通交流，了解客户的需求和想法。
第二步——分析客户流失的原因在确认流失客户之后，接下来就是对客户流失的原因进行分析。
对于不同的客户，流失的原因也是不同的。
那么如何找出客户流失的原因呢？以下是一些常见的客户流失原因： - 竞争对手的影响，客户选择了竞争对手的产品或服务。
- 低质量的产品或服务导致客户不满意。
- 缺少了解客户需求、积极与客户沟通的环节，使得客户感到被忽视了。
- 不良的客户服务，例如员工的态度不好、应对问题的能力不足等。
确定了客户流失的原因后，就可以更好主动制定出相应的客户流失措施了。
第三步——采取客户流失措施明白客户流失的原因后，店铺可以采取一些措施来挽留这些客户，避免客户选择离开。
以下是一些可行的客户流失措施： - 提高产品或服务质量，确保客户的满意度。
- 提供更优惠的价格和促销，吸引客户回流消费。
- 建立客户关系管理系统，了解客户需求，提供个性化的服务。
- 增加与客户沟通的机会，例如发布趣味的帖子、推荐新产品或服务等。
- 增加员工的培训和管理，确保员工有优秀的服务意识和能力。
第四步——保持联系当你成功吸引客户回流消费之后，还需要做一些好的工作来保持良好的关系，例如： - 主动给客户发送祝福短信或邮件。
- 定期推送新产品或服务，以吸引客户回流。
一种定量预测客户流失率的分析模型
一种定量预测客户流失率的分析模型随着互联网的普及，越来越多的企业选择通过线上渠道来与客户进行沟通和交易。
然而，客户流失一直是企业面临的重要挑战之一。
客户对企业的忠诚度和付费意愿不足可能会导致客户流失，进而影响企业收入和利润。
因此，对于企业而言，及时发现可能流失的客户并采取有效措施争取留存对企业来说尤为重要。
为此，我们需要开发一种可行的方法来预测客户流失率。
一、什么是客户流失率？为什么要预测客户流失率？客户流失率指的是在一定时间内，不再与企业进行交易或沟通的客户所占总客户数的比例。
通常，客户流失率是企业评估客户忠诚度和企业运营情况的重要指标之一。
在预测客户流失率方面，我们需要了解以下几个方面的内容：1.客户流失的影响。
如果企业不能及时预测客户流失，可能会导致客户流失后无法找回，从而影响企业业绩和声誉。
2.客户流失原因的掌握。
我们需要了解客户流失的原因，如低质量的产品或服务、竞争对手的冲击、价格战等等。
了解这些原因可以帮助企业根据实际情况制定具体的留存策略。
3.留存策略的制定。
在了解客户流失原因的基础上，企业可以制定个性化的留存策略。
例如，通过提升产品或服务质量、增加客户的交互与互动、以及价格优惠等方式提升客户满意度和忠诚度。
二、一种可行的定量预测客户流失率的分析模型——逻辑回归分析逻辑回归分析是一种用于预测分类变量的数学方法。
在这里，我们可以将客户的流失与留存作为二分类变量来进行研究，使用逻辑回归分析可以预测出不同维度对客户流失率的影响，进而制定相应的具体留存策略。
具体地说，逻辑回归模型的预测函数被定义为一个S形函数。
当预测值为0.5时，我们将其作为分类中间值，该预测值大于0.5，则属于流失类别，小于0.5，则属于留存类别。
通过对数据进行建模，我们可以得到关键变量对客户流失率的影响程度。
三、如何使用逻辑回归分析来预测客户流失率？1.数据收集和预处理。
首先，我们需要收集客户的相关信息，例如购买历史、年龄、性别、地区、收入、教育水平等。
客户流失统计方法及路径
客户流失统计方法及路径1.、登陆CSE客户关系管理系统；2、进入“流失客户管理”界面，进入流失客户管理菜单；3、点击“流失客户回访管理”，进入流失客户回访管理界面；4、、点击“安排回访”按钮，其他“安排时间在”、“回访人”、“完成情况”不需要修改；5、调出“流失客户回访安排”窗口，根据计算客户流失月份，倒推6个月，输入“最后进站时间段”，以整月为单位，如计算12月份客户流失率，则最后进站时间为2010-06-01至2010-06-30；6、点击“查询”按钮，获取流失客户信息，再点击“导出”按钮，将流失客户导出EVCEL 格式文件；7、导出的EXCEL格式样本，将导出的EXCEL格式文件进行保存，此文件中内容即为流失客户信息；二、进站结算客户信息统计的方法和路径1、以信息管理员身份进入SVW-2系统用户名：SYS2、点击“查询统计” “结算档案查询”，进行结算档案查询界面34、点击“查询”按钮，取得查询结果后点击“导出”按钮，将休息销售结算客户导出EVCEL 格式文件；5、导出的EXCEL格式样本，将导出的EXCEL格式文件进行保存，此文件中内容即为结算车辆信息，此信息是以“台次”形式出现；三、对比计算：将“流失客户统计”EXCEL与“修理销售结算档案”EXCEL两个表格进行对比，通过透视表功能、VLOOKUP公式进行比对，通过“车牌号码”为基础即可算出客户流失率。
其中“流失客户统计”EXCEL数据中车牌号码必须100%包含于“修理销售结算档案”EXCEL数据表中的EXCEL，否则为数据有误，需重新整理数据。
备注：通过“修理销售结算档案”与“CSE流失客户”对比，其目前是经销商所能掌握的最佳客户流失统计方式，其形式优于通过“客户车辆修理信息查询”与“CSE流失客户”对比，由于“流失客户报警”查询功能。
中移动通信客户流失分析方法
中移动通信客户流失分析方法引言随着时代不断发展，移动通信行业成为人们生活中不可或缺的一部分。
中移动作为中国最大的移动通信运营商之一，面临着客户流失的挑战。
客户流失对于企业的盈利能力和市场竞争力都有着重要影响。
中移动需要有效的流失分析方法来了解客户流失的原因，并采取相应措施来降低流失率。
本文将介绍一种常用的中移动通信客户流失分析方法。
1. 数据收集客户流失分析的第一步是收集相关的数据。
中移动可以通过多种途径收集数据，包括但不限于以下几种：用户调查：通过问卷调查的方式，了解客户的使用体验和不满之处。
客户投诉：分析客户的投诉，了解客户的需求和不满意的地方。
用户行为数据：分析客户的使用行为数据，包括通话时长、短信使用量、上网流量等。
用户退订数据：分析客户的退订情况，了解主动退订和被动退订的原因。
2. 数据清洗与整理收集到的数据通常会有噪声和缺失值，需要进行清洗和整理。
数据清洗包括去除重复数据、处理缺失值等。
整理后的数据应该易于理解和分析，并且符合分析需要。
3. 数据分析在进行数据分析之前，需要明确分析的目标和问题。
常见的客户流失分析问题包括：流失客户的特征：对比流失客户和未流失客户的特征，了解导致流失的原因。
流失客户的流失时间：分析流失客户的使用时间和流失时间的关系，了解流失的趋势。
不同产品的流失情况：对比不同产品的流失率，了解产品的竞争力和用户的需求。
用户满意度与流失的关系：分析用户满意度和流失的关系，了解提升用户满意度的重要性。
常用的数据分析方法包括统计分析、数据挖掘和机器学习等。
根据问题的需求可以选择相应的方法进行分析。
4. 结果解释与应用根据数据分析的结果，可对流失原因进行解释，并提出相应的应对措施。
例如，如果分析表明不同产品的流失率存在差异较大，中移动可以考虑调整产品策略，优化不受欢迎产品或推出更具吸引力的产品。
对于满意度与流失的关系分析，中移动可以针对客户进行有针对性的改进，以提升客户满意度，减少客户流失。
客户流失预警系统开发与应用
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背景介绍：金融行 业竞争激烈，客户 流失问题严重
预警系统应用：采 用数据挖掘、机器 学习等技术进行客 户流失预测
案例分析：某银行 通过应用客户流失 预警系统，有效降 低了客户流失率
结论：客户流失预 警系统在金融行业 具有广泛的应用前 景
背景介绍：电信行业竞争激烈，客户流失问题突出 预警系统应用：通过数据分析和挖掘，预测客户流失的可能性 案例细节：某电信公司应用客户流失预警系统，成功挽回高价值客户 案例效果：提高客户留存率，增加企业收益
数据驱动：基于数据和用户反馈进行持续优化改进，提升客户流失预警系统的准确性和 实用性
迭代升级：不断升级客户流失预警系统，提高其性能和功能
优化策略：针对不同客户群体和业务场景，制定并实施优化策略，提高客户满意度和忠 诚度
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客户数据来源的多样性增加
预测准确率的提升
添加标题
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AI算法的持续优化
留存率。
提升企业竞争 力：通过客户 流失预警系统， 企业可以更好 地了解客户需 求和市场变化， 提高企业竞争
力。
金融行业：识别信用卡、贷款等业务的潜在风险，提前采取措施防止客户流失。 电信行业：预测客户流失风险，提前进行关怀和营销，提高客户满意度和忠诚度。 电商行业：分析用户行为，预测购买意向，定向营销，提高用户复购率和客单价。 医疗行业：评估患者流失风险，优化诊疗流程和服务质量，提高患者满意度和忠诚度。
汇报人：
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定义：客户流失预警系统是一 种通过数据分析和机器学习技 术来预测客户流失风险的自动 化系统。
作用：帮助企业提前发现客户 流失风险，以便及时采取措施 挽回客户，提高客户满意度和 忠诚度。
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一种确定广电客户流失的方法和系统作者：胡玉婷袁昊程版本：v1.0文档创建日期：2013年9月11日最后修改日期：2013年9月11日1．本发明要解决的技术问题是什么？进入21世纪以来，随着电信与信息技术的飞速发展，在“三网融合”的大趋势下，广电运营商面临着重大挑战，同时也是一次重大机遇。
与其它运营商相比，有线运营商在视频传播领域具有资源、技术等全方位的优势，但随着时间的推移和科技的发展，这种优势将会不断弱化，全面的竞争将不可避免。
而且对于广电运营商而言，注册客户数动态增长，在大量客户入网的同时，又有大批客户离网流失，业务与收入总量增长相对趋缓，导致出现“增量不增收”现象。
从传统意义上讲，发展一个新客户所支出的费用是保留一个老客户的五倍。
因此，分析客户流失原因，吸引潜在客户入网，增加现有客户满意度，减少客户流失概率，提高客户消费水平，充分占有市场，是广电运营商在激烈市场竞争中制胜的关键。
那么如何保留当前客户资源，采取措施挽留将要流失的客户，降低客户流失率，并为之提供有差别的服务，已成为广电行业目前亟需解决的问题。
2．详细介绍技术背景，并描述已有的与本发明最相近似的技术方案广电行业中，客户流失是指客户在连续一段时间内发生不同程度的停止贡献价值，甚至拖欠应收费用的行为。
客户流失分析是指使用多角度的客户数据进行分析，提炼出已流失和预流失客户的行为特征，利用数据挖掘技术建立客户流失模型，并将流失模型应用在实际运营中，对客户在未来一段时期发生流失的概率进行预测，并输出流失可能性较大的客户清单，从而能提供给CRM 等相关系统做事前的维系挽留工作，降低客户的离网率，减少企业的损失。
目前已经有诸多解决客户流失分析的数据挖掘技术方案，主要分为如下几类：1.决策树算法，这样的系统架构相对简单，系统整体运行效率易于保障。
2.神经网络算法3.逻辑回归算法3．以因果关系推理的方式推导出现有技术的缺点是什么？下面分别对上面提到的三类方案分析各自的不足：1.决策树算法2.神经网络算法3.逻辑回归算法4．本发明技术方案的详细阐述，应该结合流程图、原理图、电路图、时序图进行说明4.1 客户流失预警系统的架构广电行业客户流失预警系统的目标是通过客户的缴费信息和客户属性信息等，对客户在未来一段时期发生流失的概率进行预测，并结合实际运营情况实施营销手段，统一实现客户挽留管理工作。
客户流失预警系统的核心技术是数据挖掘技术，其体系架构融合于数据仓库架构之中（图4.1）。
客户流失预警系统充分利用BOSS系统产生的大量宝贵的数据资源，结合相关支撑系统提供的信息，构建经营分析中心和分析挖掘使用平台，从而对信息进行智能化加工、处理，并最终为市场决策管理者和市场经营工作提供及时、准确、科学的辅助决策依据。
图4.1 客户流失预警系统典型架构客户流失模型的数据主要来源于两个，一是数据仓库，这部分接口数据是必要的，另一个是BOSS等支撑系统，这部分接口数据是可选的。
基于此，客户流失预警系统架构包含3层：●DMW层：客户流失模型每月从数据仓库底层(ODS)和轻度汇总层(DW)抽取所需要的数据，存放在DMW层，DMW层的每个表都以“DMW_”开头；●DM层：客户流失模型根据多个月DMW层中的数据，制作成分析宽表，以备数据挖掘模型使用，并可以存储BOSS等支撑系统对预测用户的关怀活动反馈结果，以备挖掘模型优化时使用。
DM层中的每个表都以“DM_”开头；●分析层：通过分析层建立数据挖掘模型，并进行不断评估和调试；最后市场部根据数据挖掘的结果配置挽留策略后，最终将客户信息显示到应用操作平台。
在建设客户流失预警系统的整个过程中包括两个关键环节：●一是客户流失预警模型的建立，是项目的核心部分，需要根据业务需求不断调试；●二是数据挖掘成果应用的组织与管理实施，此乃项目的关键与成功保障。
在完成第一个关键环节建设之前，广电运营商需要已经建立比较完备的数据仓库系统，因为一个真正意义的数据挖掘应用系统是以数据仓库建设为基础的。
4.2 客户流失模型本发明的目的是为了更好的解决目前广电行业客户流失情况，克服现有技术存在的问题而提供一种确定广电客户流失分析方法及系统。
为此，本发明实施提供如下技术方案，，该方案可通过如下步骤来描述，如图4.2所示：1.根据广电行业商业理解和业务需求，确定客户流失分析的主题。
2.根据客户流失分析的主题，收集一个时间窗口内的原始运营数据，构建面向主题的数据集市。
3.基于上述的数据集市，提取流失变量，建立建模所用的训练数据集、测试数据集和预测数据集。
4.基于客户流失分析的主题，运用数据挖掘工具R，建立逻辑回归模型。
5.利用逻辑回归模型计算客户流失概率及客户流失状态。
6.利用测试数据集和预测数据集分别检验和评估逻辑回归模型。
7.拓展该方法，构建预测每个月对应的客户流失模型，实现精细化预测。
8.模型进一步拓展，基于步骤7和重采样(Bootstrap)方法，构建综合预测的客户流失模型，简化实际操作的难度。
9.发布模型及模型应用的结果。
图4.2 客户流失模型实施流程图其中步骤1所述的客户流失分析主题主要包括：客户流失的定义、流失模型的目标变量的确定、流失客户的特征分析、客户流失概率的计算和客户流失的原因分析。
其中步骤2所述进一步包括：时间窗口的确定本发明选取样本容量总体涉及时间段为2011年1月1日到2012年12月31日尼日利亚的历史数据进行客户流失预测建模，其中进行数据挖掘建模的时间窗口设置如图4.3。
图4.3 时间窗口历史数据窗口：作为从数据集市中获取训练数据集或预测数据集的区间，该窗口内的数据集为模型输入变量，该窗口跨度为12个月；观察窗口：作为实际运营操作的一个等待准备时间，该窗口跨度为1个月；预报窗口：作为客户流失分析的目标区间，该窗口跨度为1个月。
●抽样比例的确定；●样本容量的确定；●从数据仓库选择、收集与客户流失运营相关的原始数据字段，其主要包括客户的缴费行为数据。
其中所述步骤3包括：●根据步骤2抽取的运营相关的原始数据字段，生成用于流失分析的衍生变量；所提取的流失变量主要是：月均停断时长、月均在线时长、月均ARPU值、月均缴费金额、缴费次数、换包次数、入网时长和当月节目包的类型；●数据预处理。
所述数据预处理是为了对数据进行清理、集成和标准化，其主要包括缺失数据处理和数据“最小—最大”标准化。
●训练数据集和测试数据集构建●形成建模挖掘宽表。
●预测数据集构建；其中所述步骤4进一步包括：●指标特征化和提取；所述指标特征化和提取指为了减少变量间的冗余而进行流失变量筛选，其主要将相关系数分析和基于AIC准则的逐步回归分析方法进行了对比分析；●建立目标变量和流失变量之间的逻辑回归模型。
其中所述步骤5是指将测试数据集和预测数据集分别代入已经训练好的逻辑回归模型，计算客户的流失概率，并根据一定的准则确定客户流失状态。
其中所述步骤6进一步包括：●模型评估指标的确定；●模型的检验包括检验弃真错误、存伪错误。
其中所述步骤7指根据时间窗口的移动，所建立的逻辑回归模型会有所不同，但方法原理是一致的，可通过移动时间窗口继续拓展，精确建立预测每个月对应的客户流失模型。
其中所述步骤8指根据步骤7所得到的每个月对应的客户流失模型，对其参数采取重采样(Bootstrap)方法，对流失模型进行改进，构建综合预测每个月的客户流失模型。
其中所述步骤9包括调用存储过程，将优选的逻辑回归模型写入模型库中，实现流失预警系统的规范化和自动化，并将预测结果反馈给相关部门做挽留工作；与现有技术相比，本技术方案提供了变量的筛选的方法，提供了准确预测每个月对应的客户流失模型，同时为了简化实际操作的难度，还根据Bootstrap方法构建综合预测下个月的客户流失模型，增加了模型的准确性和可理解性，流失变量的选取具有广电行业的特色，从而能够实现现有技术不能解决的问题，为广电行业提出了一个解决客户流失问题的可行技术方案。
为了更清楚的说明本申请实施例或技术方案，下面结合附图和实施方式对本发明实施例进行进一步详细的说明。
具体过程如下：（一）确定流失分析主题确定流失分析主题：根据企业的商业理解和业务需求为出发点，是数据挖掘的主要目标，决定了数据挖掘的实施方向。
所述客户流失分析主题主要包括客户流失的定义、流失模型的目标变量的确定、流失客户的特征分析、客户流失概率的计算和客户流失的原因分析等。
（二）数据准备，建立数据集市根据客户流失分析的主题，收集一个时间窗口内的原始运营数据，构建面向主题的数据集市。
下面举例说明：时间窗口的确定：选取2011年5月至2012年4月抽样比例的确定：广电行业每月的客户流失率一般在1 %～3 %左右。
如果直接采用某种模型(比如Logistic回归模型、决策树、人工神经网络等) 可能会因为数据概率太小或者使得样本比例严重偏倚而导致模型的失效，本文采用“重采样法(bo otstrap)”把流失客户在总样本容量中的比例提高到10 %。
样本容量的确定：本文此次研究采用全数据模式，即样本容量确定为时间段2011年1月1日到2012年12月31日尼日利亚的全库所有历史数据。
从数据仓库选择、收集与客户流失运营相关的原始数据字段：（三）建立训练数据集、测试数据集和预测数据集流失变量特征提取：测试数据集建立：选取2011年5月至2012年4月的历史数据作为输入变量，同时依据客户流失定义计算2012年6月的客户流失状态作为目标变量，建立客户流失预测模型。
2011年5月至2012年4月的历史数据我们按照抽取样本的70%和30%分为训练集和测试集，其中训练集用来训练出流失模型，完成指标变量的筛选；测试集用来验证以这批历史数据训练出来的模型的准确性，防止过度拟合。
预测数据集建立： 选取2011年6月至2012年7月的所有历史数据作为输入的指标变量，代入训练好的流失模型，预测2012年3月客户的流失状态；2011年6月至2012年7月的所有历史数据我们称为预测数据集，其主要用来验证该流失模型的预测准确率、覆盖率和命中率。
（四） 建立逻辑回归模型逻辑回归模型的目标变量是分类的而不是连续的。
对于一个给定的客户我们用1Y =表示流失客户，0Y =表示未流失客户；用1234567(,,,,,,)X X X X X X X X =表示由4.4节筛选出来的7个指标：月均停断时长(X_STOPDAYS)、 月均ARPU 值(X_A VG_ARPU)、月均缴费金额(X_A VG_PAYMENT)、 缴费次数(X_PAY_CNT) 、换包次数(X_CHANG_PKG_CNT)、入网时长(X_INNET_DAYS)和节目包类型(X_PKGTYPE)组成的向量。
假设(,)i i X Y 代表历史数据，**(,)i i X Y 代表即将预测的数据，其中*i X 是已知的，*i Y 是待预测的客户流失状态。