客户流失预测数据挖掘方法对比分析
客户流失预测数据挖掘方法对比分析
客户流失预测数据挖掘方法对比分析随着市场竞争的加剧，新技术的不断涌现，数据仓库、数据挖掘技术在客户关系管理的应用日益广泛和深入，其中客户行为分析、客户满意度评价、客户细分等是数据挖掘技术在客户关系管理的典型应用。
近年来,客户挽留成为客户关系管理的重要内容，在诸多行业，保持高的客户挽留率对于公司利润的增长，超过公司规模、市场份额、单位成本等竞争因素的影响。
学术界、企业界提出了以客户关系管理、关系营销为营销模式，以客户需求为核心价值，采用数据挖掘技术对客户流失行为进行分析建模，以期增强客户忠诚度、降低客户流失率。
1客户流失预测常用技术客户流失分析与建模是应用数据挖掘技术新的应用。
简言之，预测模型是从数据库中发现模式，用于对未来的预测。
客户流失预测模型简单的说就是从客户数据仓库中提取一定量的训练样本，经过预处理后形成训练集，通过数据挖掘方法形成预测模型，通过预测模型对新样本进行分类，预测出客户是否具有流失可能性。
学术界开发、应用了基于数据挖掘方法与技术的客户流失预测模型，其中，最常用的有回归分析、决策树和神经网络。
近两年，SVM，贝叶斯网络，粗糙集等也被用于客户流失预测建模，取得了不错的效果。
1.1回归分析回归分析是一种广泛应用的预测技术，回归分析的目的是找出数值型变量间的依赖关系，并通过函数关系表现出来。
回归分析的预测效果仅仅依赖于预测的变量与其他变量的关系，即模型的精确度取决于自变量和因变量的分布符合模型的程度，自变量与因变量的分布适合所选取的模型，则预测效果好，反之，预测效果差。
根据自变量和因变量的函数关系，分为线性回归和非线性回归。
客户关系研究中广泛应用的模型有Linear, Logistic等回归方程。
文献[1]应用Logistic回归对商业银行客户流失进行了分析预测，并以真实数据对模型进行了校验，结果表明模型具有良好的预测效果。
文献[2]应用Logistic模型研究了客户生命周期价值及客户流失，研究发现，相比决策树和神经网络技术而言，Logistic模型更适合对客户流失的分析和预测，但同时作者也指出，预测性能受诸多参数因素的影响，比如神经网络参数的设置及训练集的选择，只能表明他们的训练样本更适合Logistic来建模。
基于数据挖掘的客户流失预测与管理研究
基于数据挖掘的客户流失预测与管理研究客户流失是企业经营过程中的一大难题，因为客户的流失会对企业的营收和市场份额产生负面影响。
因此，准确预测和管理客户的流失成为企业的一项重要任务。
本文将基于数据挖掘的方法，研究客户流失的预测与管理。
首先，我们需要理解客户流失的定义。
客户流失指客户停止购买或使用企业产品或服务的情况。
在进行客户流失预测和管理之前，我们需要收集大量的客户数据，并对其进行分析和处理。
数据挖掘技术可以帮助我们挖掘出隐藏在海量数据中的有价值信息，从而提供决策支持。
在数据挖掘的过程中，我们可以利用多种算法来预测客户的流失情况。
以下将介绍两种常用的算法：决策树和逻辑回归。
决策树是一种常用的分类算法，它通过构建一棵树状的决策规则来进行分类预测。
在客户流失预测中，可以将客户的特征作为决策树的节点，将客户是否流失作为分类结果。
通过对历史数据进行决策树的训练，我们可以得到一个能够识别客户流失风险的模型。
当有新客户的信息输入到决策树中时，我们可以根据决策树的规则判断该客户是否有流失的可能性。
逻辑回归是一种常用的二分类算法，它通过拟合一个用于描述两个分类结果之间关系的函数来进行分类预测。
在客户流失预测中，我们将客户的特征作为自变量，将客户是否流失作为因变量，通过逻辑回归模型来拟合客户流失的概率。
当有新客户的特征输入时，我们可以利用逻辑回归模型预测该客户流失的概率，从而采取相应的管理措施。
除了以上两种算法，还有其他许多数据挖掘算法可以用于客户流失的预测，如支持向量机、随机森林等。
选择何种算法应根据实际情况综合考虑。
在进行客户流失预测的过程中，还应注意以下几点。
首先，特征选择非常重要。
应选择与客户流失相关的特征，如购买频率、消费金额、服务投诉次数等，来构建模型。
通过对特征的分析，我们可以了解哪些因素对客户流失有影响，有针对性地制定相应的管理策略。
其次，数据的质量和准确性对预测结果有重要影响。
收集到的数据应尽量完整和准确，避免缺失值和异常值的存在。
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。
利用数据挖掘实现客户流失分析
利用数据挖掘实现客户流失分析随着互联网的发展，各行各业都迎来了巨大的竞争压力。
在这个竞争激烈的时代，企业需要更好地理解客户，并及时发现并解决客户流失的问题。
数据挖掘是一种有效的工具，可以帮助企业实现客户流失分析并提供相应的解决方案。
客户流失分析是指通过挖掘客户数据，找出客户流失的原因和模式，并为企业提供相应的解决方案。
数据挖掘主要包括数据预处理、特征选择、模型建立和模型评估等步骤。
首先，数据预处理是客户流失分析的基础。
企业应该收集和整理客户的相关数据，如客户的消费金额、消费频率、消费时间等。
这些数据可以通过企业的销售系统、客户关系管理系统等渠道获得。
在数据预处理过程中，需要清洗数据、处理缺失值和异常值等。
其次，特征选择是客户流失分析的关键。
根据企业的实际情况和业务问题，选择合适的特征变量进行分析。
常用的特征变量包括客户的消费金额、消费频率、客户的属性（如年龄、性别等）等。
通过分析客户的特征变量，可以发现与客户流失相关的因素。
然后，模型建立是客户流失分析的核心。
常用的模型包括逻辑回归、决策树、随机森林等。
这些模型可以通过训练数据来建立，并运用到新的数据中进行预测和分析。
在模型建立过程中，需要使用训练集和测试集对模型进行评估和优化。
最后，模型评估是客户流失分析的结束。
通过评估模型的性能指标，如准确率、召回率和F1值等，可以判断模型的好坏，并对模型进行改进。
同时，还可以通过模型的预测结果，识别和预测客户的流失情况，并提供相应的解决方案。
对于客户流失的解决方案，可以根据客户的流失原因和模式进行制定。
例如，对于因价格问题导致客户流失的情况，可以考虑降低产品价格或提供优惠活动；对于因服务质量问题导致客户流失的情况，可以加强售后服务；对于因产品质量问题导致客户流失的情况，可以加强质量控制等。
总之，利用数据挖掘实现客户流失分析可以帮助企业更好地理解客户、预测客户流失并提供相应的解决方案。
对于企业来说，客户流失是非常重要的问题，如果能够及时发现并解决客户流失的问题，将对企业的发展产生积极的影响。
数据挖掘技术在银行客户流失预测中的应用
数据挖掘技术在银行客户流失预测中的应用随着银行业竞争日益激烈，客户留存成为银行经营的重要指标之一。
而如何提高客户留存率，成为银行业务管理与客户关系维护的重大挑战。
数据挖掘技术在银行客户流失预测中的应用，正成为银行行业管理及业务拓展的重要手段。
数据挖掘是从海量数据中自动发掘隐含关联、找出价值信息与规律的技术。
基于这一技术，银行可以通过对客户数据的分析、建模和预测，实现对客户留存率的有效提升。
一、数据挖掘技术的应用银行业务过程中产生的数据量庞大、复杂度高，但其中可能存在着大量隐含的模式和规律，数据挖掘技术可以通过将这些数据与行业经验相结合，从中挖掘出银行未曾发现的价值信息，并对此进行分析和预测。
首先，通过收集客户信息、交易记录等大量数据信息，对其进行数据预处理，清洗、归并、压缩、规范等，使得能更有效的使用数据信息。
然后，再依据数据挖掘的技术手段及模型方法，如聚类、分类、关联规则挖掘、回归分析等，对客户数据进行挖掘，分析客户折扣使用、信用卡额度使用、存款及支取情况等指标，不断优化客户服务体系。
二、银行客户流失预测的优势客户流失是银行经济发展不可避免的部分。
而对于银行业来说，如果能够预测客户流失，及时采取措施拯救，将大大增强银行业的市场竞争力。
数据挖掘技术可以帮助银行对客户流失的情况进行提前预测、分析，发现客户流失的原因及规律，并加以改善。
从而在一定程度上提高客户对银行的忠诚度、增强客户的满意度，减少客户流失风险，保持银行业的良性发展。
三、如何应用数据挖掘技术进行客户流失预测？针对银行客户流失预测，可以结合建立相应的预测模型、聚焦特定指标、制定合理方案等多方面思路，进行有针对性的优化。
（1）客户数据的多方面维度客户数据的多方面维度一直是银行数据挖掘技术的重点。
针对不同类型客户，进行分层对待。
如消费水平等方面的综合分析，在了解了客户实际需求提供对应服务的同时，也让业务有了更大的拓展空间，并能更快速推出符合市场的产品。
基于数据挖掘技术的客户流失预测模型构建与分析
基于数据挖掘技术的客户流失预测模型构建与分析随着市场竞争日益激烈，企业注重客户关系管理变得越来越重要。
管理者通过了解客户特征和行为，可以提高客户满意度，增加客户忠诚度，从而提高企业效益。
客户流失是企业经营中不可避免的问题，如何利用现有信息找到潜在客户并尽快防止其流失已经成为企业关注的焦点。
近年来，基于数据挖掘技术的客户流失预测模型受到越来越广泛的关注，并成为了许多企业管理者思考的焦点问题。
一、数据源和数据挖掘工具数据源是建立客户流失预测模型的基础，相关的数据来源有许多种，例如销售数据、客户满意度、客户行为数据等等。
本文以一家网络购物平台为例，使用该公司所存储的销售数据和客户满意度数据作为基础数据。
这些数据以电子表格的形式存在于公司数据库中，可供分析师使用。
使用数据挖掘工具进行分析是构建客户流失预测模型的关键，目前最常使用的工具是SPSS。
二、数据预处理与特征选择在使用SPSS进行数据挖掘之前，需要对数据进行预处理和特征选择。
数据预处理是指将原始数据进行清理和规范化处理的过程。
对于销售数据来说，需要将数据进行清理和筛选，排除异常值和数据缺失的情况，并将数据进行规范化处理。
客户满意度数据的处理步骤与销售数据类似，需要将数据进行清理并标准化。
特征选择是数据挖掘过程中的另一项重要工作，根据业务需求选择与客户流失相关的特征，过多或过少的特征都将影响模型的预测精度。
常用的特征选择方法有Wrapper、Filter和Embedded等多种方法。
Wrapper方法需要预设模型，即先定义出预测模型，再挑选特征观察哪些特征能让模型更精确。
Filter方法则是根据一定的规则选出数据的特征，不需要事先定义所需的模型。
综合考虑，本文选择了Wrapper方法作为特征选择的工具。
三、建立客户流失预测模型建立客户流失预测模型需要经过多轮数据科学流程。
首先，将数据划分成训练集和测试集，使用训练集对模型进行训练，通过不断优化模型，在测试集上验证其精度，尽量避免模型过拟合的情况。
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。
《2024年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、引言随着信息技术的迅猛发展，数据挖掘技术逐渐成为企业业务发展的重要支撑。
特别是在银行业务中，客户流失问题一直是银行关注的焦点。
为了有效应对客户流失问题，银行需要准确预测客户流失的可能性，并采取相应的措施进行干预。
本文旨在探讨基于数据挖掘的银行客户流失预测研究，以期为银行提供有益的参考。
二、数据挖掘技术概述数据挖掘是指从海量数据中提取出有价值的信息和规律，以便为决策提供依据。
在银行业务中，数据挖掘技术广泛应用于客户行为分析、风险控制、营销策略等方面。
针对客户流失预测，数据挖掘技术可以通过分析客户的交易记录、消费习惯、个人信息等数据，发现与流失相关的特征和规律，从而建立预测模型。
三、银行客户流失预测的研究背景及意义随着市场竞争的加剧，银行客户流失现象愈发普遍。
客户流失不仅导致银行收益减少，还可能影响银行的声誉和长远发展。
因此，准确预测客户流失并采取有效措施留住客户对于银行来说至关重要。
通过数据挖掘技术进行客户流失预测，可以帮助银行深入了解客户需求和行为特征，发现潜在流失风险，为制定针对性的营销策略和客户服务策略提供依据。
四、研究方法与数据来源本研究采用数据挖掘技术，以某银行的客户数据为研究对象。
首先，对数据进行清洗、整理和预处理，以便进行后续分析。
然后，通过分析客户的交易记录、消费习惯、个人信息等数据，提取与流失相关的特征。
接着，采用机器学习算法建立预测模型，并对模型进行评估和优化。
最后，将预测结果应用于实际业务中，验证其有效性。
五、特征选择与模型建立在特征选择方面，本研究主要考虑客户的交易记录、消费习惯、个人信息等方面的特征。
具体包括客户的基本信息（如年龄、性别、职业等）、交易行为（如交易频率、交易金额、交易渠道等）、消费习惯（如偏好产品类型、消费水平等）。
通过分析这些特征与客户流失之间的关系，提取出与流失相关的关键特征。
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客户流失预测数据挖掘方法对比分析
客户流失预测数据挖掘方法对比分析
随着市场竞争的加剧，新技术的不断涌现，数据仓库、数据挖掘技术在客户关系管理的应用日益广泛和深入，其中客户行为分析、客户满意度评价、客户细分等是数据挖掘技术在客户关系管理的典型应用。
近年来,客户挽留成为客户关系管理的重要内容，在诸多行业，保持高的客户挽留率对于公司利润的增长，超过公司规模、市场份额、单位成本等竞争因素的影响。
学术界、企业界提出了以客户关系管理、关系营销为营销模式，以客户需求为核心价值，采用数据挖掘技术对客户流失行为进行分析建模，以期增强客户忠诚度、降低客户流失率。
1客户流失预测常用技术
客户流失分析与建模是应用数据挖掘技术新的应用。
简言之，预测模型是从数据库中发现模式，用于对未来的预测。
客户流失预测模型简单的说就是从客户数据仓库中提取一定量的训练样本，经过预处理后形成训练集，通过数据挖掘方法形成预测模型，通过预测模型对新样本进行分类，预测出客户是否具有流失可能性。
学术界开发、应用了基于数据挖掘方法与技术的客户流失预测模型，其中，最常用的有回归分析、决策树和神经网络。
近两年，SVM，贝叶斯网络，粗糙集等也被用于客户流失预测建模，取得了不错的效果。
1.1回归分析
回归分析是一种广泛应用的预测技术，回归分析的目的是找出数值型变量间的依赖关系，并通过函数关系表现1
出来。
回归分析的预测效果仅仅依赖于预测的变量与其他变量的关系，即模型的精确度取决于自变量和因变量的分布符合模型的程度，自变量与因变量的分布适合所选取的模型，则预测效果好，反之，预测效果差。
根据自变量和因变量的函数关系，分为线性回归和非线性回归。
客户关系研究中广泛应用的模型有Linear, Logistic等回归方程。
文献[1]应用Logistic回归对商业银行客户流失进行了分析预测，并以真实数据对模型进行了校验，结果表明模型具有良好的预测效果。
文献[2]应用Logistic模型研究了客户生命周期价值及客户流失，研究发现，相比决策树和神经网络技术而言，Logistic模型更适合对客户流失的分析和预测，但同时作者也指出，预测性能受诸多参数因素的影响，比如神经网络参数的设置及训练集的选择，只能表明他们的训练样本更适合Logistic来建模。
文献[3]指出，回归分析在客户流失预测中的主要缺点是对训练样本的要求，并且不能以符号化或易于理解的形式直观地表现隐含的模式。
1.2决策树
决策树是一种流行的分类算法，具有学习快速块、分类准确率高、分类结果表现直观等特点。
决策树的构造包括两个阶段：通过训练集生成决策树；对生成的决策树进行剪枝。
应用决策树对新样本进行分类时，从树根节点开
1
始对样本进行测试，根据测试结果确定下一个节点，直至到达也节点，叶节点所属类别就是新节点的预测类别。
决策树算法有ID3，4.5，C5.0，CART等。
由于基于C4.5算法的决策树有良好的性能并且能够自动产生分类规则，文献[4]应用C4.5算法对保险客户基本信息进行了分类，分析出了客户流失的特征，通过此模型，保险公司提高了客户挽留率。
Kitayama通过基于决策树的方法对客户档案进行了分类，首先把客户群体划分为首选客户(Preferred customers)和一般客户，首选客户指那些对公司最有价值的客户，接着应用决策树根据客户特征分类，识别高价值客户，以达到挽留高价值客户的目的。
为了克服决策树固有的缺点，提高客户流失预测模型的精确度和可解释性，文献[5]结合了AD Tree模型与Logistic回归方程的优点，提出了TreeLogit模型。
1.3神经网络
神经网络是一组连接的输入/输出单元，其中每个连接都有一个加权值。
神经网络的分类知识体现在网络连接上，被隐式地存储在连接的权值中。
神经网络的学习过程是通过跌代运算对权值不断进行调整的过程，学习的目标就是通过权值的调整使输入元组被正确的标号。
典型的神经网络有Hopfield网络，BP网络，SOM和ART网络。
文献[6]通过应用神经网络来识别价值客户，预测将来的行为，来进行客户关系管理，根据他们的实验结果表明，1
相比其他数据挖掘技术，神经网络用于识别价值客户提供了更有效的预测模式。
同时还证明了神经网络具有广泛的应用领域。
然而，神经网络技术的缺点也是不容忽视的，比如输出结果模糊，不易解释。
[7]通过SOM技术对证券客户的潜在价值进行了细分。
1.4SVM方法
支持向量机(support vector machine,SVM)是近年来流行的分类算法，在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出独特的优势，得到普遍关注和研究应用。
SVM 建立在计算学习理论的结构风险最小原则基础上，即使发生真实错误的概率的上限最小，用于解决二值分类的模式识别问题。
SVM使用一种非线性映射，把训练样本映射到较高的维；在新的维上，它搜索线性最佳分离超平面；使用一个适当的对足够高维的非线性映射，两类的数据总可以被超平面分开。
文献[8]通过SVM方法研究了银行信用卡客户流失模型，通过与BNP(反馈神经网络)对比研究表明SVM具有更高的预测准确率。
文献[9]建立了基于带有不同权类权重参数的支持向量机算法的CW-SVM预测模型，通过调整类权杖参数改变分类面位置，提高了算法的分类准确性，通过实际的银行信贷客户数据测试表明，模型具有较好的客户流失预测效果。
同时证明了相比传统预测算法，SVM更适合解决大数据集和不平衡数据。
基于各种改进的SVM算法在客户流
1
失预测中应用也是近来的研究热点。
1.5贝叶斯分类
贝叶斯分类是一种典型的统计学分类方法，用于预测样本属于特定类的概率,主要分为朴素贝叶斯(Naïve Bayes)分类和贝叶斯网络(Bayes network)。
朴素贝叶斯是机器学习中常用的概率统计方法，基本思想是基于概率论的贝叶斯公式和简化假设，根据属性和类别的联合概率来估计新样本的基本类别。
应用朴素贝叶斯提的前提条件是类条件独立，而贝叶斯网络则用于非独立的联合条件的概率分布，训练后的贝叶斯网络可以用于分类。
客户流失预测技术的对比研究表明，朴素贝叶斯的预测效果可以与决策树和神经网络相媲美。
文献[10]首先对引起电信客户流失的客户心理、服务质量等因素进行分析，确定先验知识，根据先验知识选取特征和训练样本，通过贝叶斯网络的结构学习和参数学习，建立客户流失模型，通过实验证明了贝叶斯网络是分析客户流失等不确定性问题的有效工具。
1.6粗糙集
粗糙集理论是一种表示不精确和不确定性数据的数学工具，在知识约简上具有独特优点。
粗糙集理论用于分类，能够发现不准确数据或噪声数据内的结构关系，用于离散值属性，对于连续型数据的处理需要先进行离散化处理。
粗糙集分类的思想是利用条件的精确概念来描述目标属性
1
的不精确概念。
首先，按照条件属性和类别对训练集进行分类，根据条件属性的子集与目标属性子集之间的上近似和下近似的关系生成分类规则。
实践应用中，常利用粗糙集知识约简的优点和其他分类技术相结合对不完备数据进行分类。
文献[11]应用粗糙集对训练样本中的17个属性进行重要性约简学习，形成具有12个属性的训练样本，在此基础上，应用C4.5算法建模，大大提高的学习效率，实验结果表明，模型是健壮和稳定的。
此外，文献[12]提出了一种基于粗糙集的BP神经网络客户流失预测模型，并通过实验验证了模型的有效性。
1.7混合技术预测模型
由于数据挖掘技术的各类方法在处理不同数据集时表现出的预测性能有很大差异，为了提高模型预测的精确度，应用混合技术建立预测模型是客户流失预测的一个发展趋势。
Hung运用决策树与神经网络技术相结合的技术研究了移动用户流失行为分析和预测。
文献[13]提出了一个称为SePI的混合模型，通过实际的客户流失数据分析表明，这种方法比单独使用任何一种技术：回归分析、神经网络和决策树取得的预测精确度更高。
文献[14]提出的混合预测模型在传统预测模型的基础上增加了客户挽留机制模块，模型不仅具有较高的客户流失预测精确度，还可以对客户流失行为进行细分，在此基础上给出客户挽留机制及应对
1
策略。
即不仅技术角度对客户的流失行为进行预测，还从管理角度针对客户流失行为的具体情况进行了有益的探索。
1。