贝叶斯决策树在客户流失预测中的应用_尹婷
机器学习算法在客户流失预测中的应用研究
机器学习算法在客户流失预测中的应用研究客户流失对于企业来说是一个非常严重的问题，因为失去一个客户意味着失去一笔收入和一部分市场份额。
因此，企业需要尽可能地找到客户流失的原因并采取相应的措施来预防和减少客户流失。
机器学习算法是解决客户流失问题的有效工具之一，本文将探讨机器学习算法在客户流失预测中的应用研究。
一、机器学习算法简介机器学习是人工智能的一个分支，是用于构建模型并从数据中学习的一种算法。
通常使用大量的历史数据来构建模型，然后使用该模型对新数据进行分类或预测。
机器学习算法通常可以分成监督学习、非监督学习和强化学习三种类型。
监督学习是指使用有标记的数据来训练模型，非监督学习则是使用没有标记的数据来训练模型，而强化学习则是通过试错来调整模型。
二、机器学习算法在客户流失预测中的应用研究1.数据探索在使用机器学习算法进行客户流失预测之前，需要对数据进行探索，了解数据的分布、变量之间的相关性以及异常值等。
数据探索有助于对数据有更深入的了解，为后续的建模提供参考。
2.特征工程在对数据进行探索后，需要对数据进行特征工程，即选择合适的特征用于建模。
常用的特征选择方法包括过滤法、包装法和嵌入法。
过滤法是基于特征与标签之间的统计关系进行特征选择，包装法是使用模型评估特征的重要性，而嵌入法则是将特征选择嵌入到模型中进行训练。
3.建立模型建立模型是机器学习算法在客户流失预测中最重要的一步，常用的机器学习算法包括逻辑回归、决策树、随机森林和支持向量机等。
选择适合问题的模型是建立一个准确预测客户流失的关键。
此外，模型的评估是模型建立中不可或缺的一部分，通常使用准确率、精确率、召回率和F1值等指标来评估模型的表现。
4.模型优化在建立模型之后，还需要对模型进行优化，以提高模型的准确度和预测能力。
模型优化主要包括参数调整和特征选择两个方面。
参数调整是通过调整参数以优化模型的性能，而特征选择则是从已选特征中删除无用的特征，以减少模型的复杂度。
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
贝叶斯定理的应用
贝叶斯定理的应用
贝叶斯定理可以用于许多领域，其中包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、医学诊断、数据挖掘、信息检索、信用评分和风险分析等。
1. 机器学习：贝叶斯定理可以用于机器学习，它可以用来评估机器学习模型的参数，并用于分类和回归问题。
2. 自然语言处理：贝叶斯定理可以用于自然语言处理，它可以用来识别语义和语法，并用于文本分类和文本摘要。
3. 计算机视觉：贝叶斯定理可以用于计算机视觉，它可以用来识别物体和场景，并用于图像分类和目标检测。
4. 医学诊断：贝叶斯定理可以用于医学诊断，它可以用来识别疾病和病因，并用于疾病检测和预测。
5. 数据挖掘：贝叶斯定理可以用于数据挖掘，它可以用来发现数据中的模式，并用于关联规则挖掘和聚类分析。
6. 信息检索：贝叶斯定理可以用于信息检索，它可以用来检索最相关的信息，并用于搜索引擎排名和查询推荐。
7. 信用评分：贝叶斯定理可以用于信用评分，它可以用来评估客户的信用风险，并用于信用评分和贷款决策。
8. 风险分析：贝叶斯定理可以用于风险分析，它可以用来评估风险，并用于风险管理和决策支。
决策树算法在客户流失建模中的应用
决策树算法在客户流失建模中的应用朱正键;胡芬芬;梅嘉玲【摘要】为了降低客户流失风险,构建了客户流失分层预警模型,对不同流失预警等级的客户,采取不同的营销策略进行维系.通过收集流失客户样本、数据清洗、因子筛选和样本抽样构造建模数据,并采用剪枝优化后的决策树确定流失客户的特征画像,建立客户流失分层预警模型,最后利用混淆矩阵衍生指标验证了模型具有较好的准确性.【期刊名称】《移动通信》【年(卷),期】2018(042)011【总页数】6页(P1-6)【关键词】通信技术;流失分层预警模型;决策树;客户流失【作者】朱正键;胡芬芬;梅嘉玲【作者单位】中国移动通信集团广东有限公司珠海分公司,广东珠海 519015;中国移动通信集团广东有限公司珠海分公司,广东珠海 519015;中国移动通信集团广东有限公司珠海分公司,广东珠海 519015【正文语种】中文【中图分类】TN911 引言客户是任何一个企业最重要的资源，保持良好客户关系和提高客户忠诚度是电信企业之间竞争的焦点[1]。
有市场调研数据显示，在自然状态下一家企业的年客户流失率为10%～20%[2]。
且另有研究表明，一个公司如果将其顾客流失率降低5%，利润就能增加25%～85%[3]。
然而，目前运营商对流失用户行为识别仅仅通过综合业务管理系统中出账账单的量化指标进行泛化监控，没有结合用户对企业的贡献度考虑，对流失用户存在的潜在价值也未进行区分，导致挽留与维系成本增加[4]。
本研究基于剪枝优化后的决策树建立客户流失分层预警模型，将具有不同流失概率的客户划分为不同群体，为制定营销策略提供参考。
2 研究方法及思路本文通过客户行为及信息数据计算客户流失概率，所提取的数据维度丰富，但存在部分维度数据严重缺失的情况，因此本文选择数据适应性好、业务可读性强和易操作的决策树算法搭建客户流失分层预警模型。
2.1 决策树及剪枝算法在决策树算法中，CART（Classification and Regression Tree，分类回归树）算法[5]是一种十分有效的非参数分类和回归方法，其结果以二叉树形式输出，易于理解、使用和解释。
贝叶斯讲义贝叶斯决策
1
R( | x) 0 L( , ) ( | x)d 20 ( ) ( | x)d
1
( ) ( | x)d 30 ( ) ( | x)d E( | x)
(3)求最优行动使上述风险函数达到最小.令:
dR(
| x)
3
(
|
x)d
1
0
则得:
( | x)d 1
d
0
0
3
(4)数值计算:
8
例2 在市场占有率θ的估计问题中，已知损失函数为：
L(
,
)
2(
,
),
0 1
药厂厂长对市场占有率θ无任何先验信息，另外在市场调查中，
在n个购买止痛剂的顾客中有x人买了新药，试在后验风险准则下
对θ作出贝叶斯估计。
解:(1)求参数θ的后验分布: 结果为 Be(x+1,n-x+1)
(2) (x),计算风险函数
| |
解:分三步求解:
(1)求参数θ的后验分布
(
|
x)
N
n
xi
2
, (n
2
)1
(2)对于任意一个决策函数
计算后验风险函数:
R( | x) L( , ) ( | x)d
( | x)d
| |
P|x (| | ) 1 P|x (| | )
(3)求出使得上述风险函数达到最小时的决策函数:
,i 0 ,i 1
斯决策问题:
p0 (x) 0 p1(x)1
①参数空间Θ={0,1}
②行动空间A={0,1}
③先验分布:P(θ=0)=π0, P(θ=1)=π1
④损失函数:决策正确无损失, 决策错误的损失为1.则
OLAP技术及贝叶斯网在电信CRM客户模型中的应用
此外， 本文还在建立的静态客户模型的 基础上， 提出了 流失模型改进的方向 和动态
客户模型的设想。
关 键词： 客户关系管理， 挖掘， 数据 客户模型， 多维分析，贝叶 斯网
北京科技大学硕士学位论文
Ａ ｐｃｔ ｎ Ｌ Ｐ ｈｉ ｅａｄ ｅ ａ Ｎ ｔｏｋ ｉ ｐｌａｏ ｏＯ Ａ Ｔｃｎ ｕｓ Ｂ ｙｓ ｎ ｗ ｒｓ ｉ ｉ ｆ ｅ ｑ ｎ ａ ｉ ｅ ｎ
ｃｓ ｍ ｒ Ｃ ｓ ｍ ｒ ａｏｓｉ Ｍａａｅ ｅｔ Ｍ） ｕｉ ｏ ｃｓ ｍ ｒ ｃｎ ｅｔ ｕｔ ｅ ． ｔ ｅ Ｒ ｌｉ ｈ ｏ ｓ ｕｏ ｅ ｔｎ ｐ ｎｇｍ ｎ （Ｒ ｆ ｓ ｇ ｕｔ ｅ ａ ｍ ｔ Ｃ ｏ ｎ ｎ ｏ ｓ ｅ ｈ ｃ ｅ ｒ ｕｅ ｅ ， ｈ ｋｓ ｆ ｔ ｉｔ ｆｌｏｅｔｐｓｍ ｎｇｍ ｎ Ｔｅ ｆｅ ｅ ｉｍ ｎ ｗ ｉ ｍ ｅｉｅ ａ ｓ ｔ ｅ ｆ ｒ ｉ ａａｅ ｅｔ ｈｒｏ ｔ ｑ ｒ ｔ ｈ ａ ｔｌ ｈ ｐ ｎ ｉｄ ｎ ｒｅ ｃ ｓ ｏ ｏ ｈ ｅ ｅ ． ｅ ｒ ｈ ｅ
分析模型的构建， 并在此基础上进行了 多维分析。该多维模型己 成为某公司产品的一部
分。
各电 信运营商要在激烈的竞争中取得行业优势，工作的重中之重就是最大限度地保 留住现有客户。为了防止客户流失，建立客户流失模型，进行相关预测，并在此基础上
作出 相关的分析与决策， 无疑是一种合理有效的 方法。 该方法也一直是各电 信运营商进 行客户流失分析乃至数据分析的重点。 贝叶斯网是一种具有很强 语义性、带有概率标识的网络图 形结构， 它在处理不确定 性问 题方面具有较强的 优势，同时它也是一种优良 的分类器。可以说，贝叶斯网 在建立 客户流失模型方面有很多 优点。本文在对贝叶斯网的建网、参数学习、推理算法进行分 析研究的 基础上，首次 将贝叶斯多网应用到电 Ｃ Ｍ 客户流失 信 Ｒ 模型的建立和流失预测 上， 实现基于流失模型的多种算法的 合理结合。 本文作者还自 行开发了 一套客户流失分 析预测软件，实现从属性选择、 模型构建到模型验证、 流失预测的一系列功能。 最后， 用实际电 信数据进行客户流失模型的建立， 验证和预测结果表明该模型具有较好的效
基于数据挖掘的客户流失预测研究
基于数据挖掘的客户流失预测研究随着互联网的普及，各个行业的竞争越来越激烈，而企业要在市场上立足，就必须关注顾客的需求和反馈。
然而，有些顾客也许会因为某种原因而离开企业，这就是顾客流失。
企业为了降低顾客流失率，一般采取的方法是开展营销活动、改善服务质量等。
但是这些方法都是被动的，而且效果也不一定好。
因此，一些企业开始将注意力放在数据挖掘上，通过预测顾客流失来主动化护住顾客。
一、客户流失预测的意义客户流失预测是指利用数据挖掘的技术方法，通过对已有数据进行分析，得出某些特征对客户流失的影响程度，进而建立数学模型，预测未来的客户流失率。
客户流失预测具有多种意义。
首先，客户流失率是衡量企业成功的重要指标之一，因此，预测未来的客户流失率是优化营销策略和服务质量的有效手段。
其次，客户流失预测可以提醒企业早期发现潜在的流失风险，从而采取针对性的营销策略，留住已有的顾客。
最后，客户流失预测还可以帮助企业了解顾客需求，推出更符合顾客需求的产品和服务，提高市场竞争力。
二、客户流失预测的方法客户流失预测的方法一般包括多种数据挖掘方法，如决策树、支持向量机、神经网络等。
本文主要介绍决策树的方法。
1.决策树决策树是一种基于树形结构的分类方法，通常用来解决分类问题。
决策树分类的过程就像是一棵树，从根节点开始，逐层向下，根据不同的特征划分出不同的子节点，最终得到预测结果。
在客户流失预测中，决策树可以通过建立分类模型，将数据分为流失和未流失两类，从而预测客户流失的概率。
2.支持向量机支持向量机是一种基于统计学习理论的模型，它的主要思想是找到一个最优的样本分割超平面，将不同样本分开，从而实现分类的目的。
支持向量机在客户流失预测中，也可以用来建立分类模型。
3.神经网络神经网络是一种模拟人类大脑神经元功能的模型。
与传统的分析方法不同，神经网络能够从大量的数据中学习信息，得到更加精确的预测能力。
因此，在客户流失预测中，神经网络也可以作为建立分类模型的一种方法。
基于数据挖掘的客户流失预测算法研究
基于数据挖掘的客户流失预测算法研究近年来，随着电商和其他领域企业的快速发展，客户流失率已成为营销和CRM领域的一个重要指标。
客户流失会给企业带来不可忽视的损失，因为寻找新客户所需的成本远高于留住现有客户。
因此，许多企业致力于开发能够预测客户流失的算法，以提前采取措施避免客户流失。
数据挖掘是一种利用大数据进行信息发掘的技术，能够通过分析大量历史数据，为企业提供决策支持和预测服务。
在客户流失预测方面，数据挖掘技术可以帮助企业发现对客户流失产生重要影响的因素，如购买频率、消费金额、产品品种偏好等，进而实现对客户的个性化营销，从而提高客户的满意度和忠诚度。
一、数据预处理在进行客户流失预测之前，需要对数据进行清洗、归一化处理等一系列预处理过程。
数据清洗是指从数据集中删除不完整、错误或重复的数据等不必要的信息，只保留有效数据。
数据归一化则是指将各个数值特征值缩放到同一范围内，以免因数值大小不同而影响模型的准确性。
二、特征选取特征选取是指在模型训练前选择最具有代表性的转换特征，以提高模型的准确性。
在客户流失预测中，常用的特征选取方法包括互信息法、基于决策树的特征选择算法和相关系数法等。
三、模型构建客户流失预测模型通常采用分类算法，如决策树、朴素贝叶斯、支持向量机(SVM)、神经网络等来实现。
其中，决策树是应用比较广泛的一种模型，它可以较为清晰地展现出客户是否流失，流失的原因以及如何预防客户流失等重要信息。
四、模型评估与优化在模型训练完成后，需要对预测结果进行评估，以找到模型的优劣之处并及时进行优化。
模型评估方法包括混淆矩阵、ROC曲线、AUC等。
此外，还可以通过对数据进行集成学习和样本平衡等多种优化方法，提高模型的泛化能力。
五、实际应用客户流失预测算法在电商、通信、金融、医疗等多个领域得到了广泛应用。
以电商行业为例，客户流失预测可以帮助企业识别那些可能流失的高价值客户，进而制定对策来留住这部分客户。
此外，客户流失预测还可以应用于推荐系统中，如通过分析客户的购买行为，推荐他们感兴趣的商品，提高客户的满意度和忠诚度。
基于数据挖掘的移动客户流失量预测模型
基于数据挖掘的移动客户流失量预测模型张维化【摘要】为了解决移动客户流失量建模与预测中的一些难题，结合移动客户流失量的变化特点，提出一种基于数据挖掘的移动客户流失量预测算法。
首先收集移动客户流失量的历史样本，并通过预处理消除一些无用样本，然后根据贝叶斯决策树算法对移动客户类型进行分类，最后针对具体的移动客户预测流失量。
结果表明，该算法建模速度优于其他移动客户流失量预测模型，可以获得更优的移动客户流失量预测结果。
%In order to solve problems of mobile customer churn modeling and prediction,and combined with change characteristics of mobile customers churn,this paper put forward a mobile customer loss pre-diction model based on Bayesian decision tree algorithm.Firstly,mobile customer loss amount of history data are collected,and pretreated to eliminate some useless samples,and then mobile customer types are classified according to Bayesian decision tree algorithm,finally,the model is applied into specific mobile customer churn prediction.The results show that modeling speed of the proposed is superior to other mobile customer churn prediction models,and can get better prediction results of mobile customer churn.【期刊名称】《内蒙古师范大学学报（自然科学汉文版）》【年(卷),期】2016(045)004【总页数】4页(P469-472)【关键词】移动客户;预测模型;数据挖掘;贝叶斯决策树【作者】张维化【作者单位】内蒙古财经大学计算机系，内蒙古呼和浩特 010051【正文语种】中文【中图分类】O29;TP391随着移动技术的不断发展,客户选择产品及服务的方式越来越多,如何对移动客户数据进行深度挖掘,从而发现新的客户群,减少现有客户群流失显得十分重要.因此,移动客户流失量预测与分析成为各大运营商关注的焦点[1].移动客户预测可以分为基于统计理论的预测算法和基于人工智能的预测算法[2],基于统计理论的预测算法主要有移动平均法、聚类分析法等[3-4]; 基于人工智能法的预测算法主要有粗糙集理论、神经网络和支持向量机等[5-7].相对于统计理论的预测算法,基于人工智能法的预测算法可以获得更高的预测精度,但神经网络算法依靠经验风险最小化原则进行移动客户流失量的建模与预测,网络结构复杂难以确定,泛化能力差,易得到“过学习”结果[8]; 在小样本数据条件下,支持向量机具有很强的自适应和学习能力,可以防止“过学习”现象的出现,但是将移动客户流失量建模看做一个最优化的过程,计算时间长,要求数据类别分布均匀,而移动客户流失量数据是一种典型的不平衡数据,降低了移动客户流失量预测的准确性[9]; 数据挖掘(Data mining,DM)是一种融合了统计学、人工智能、数据库理论的新技术,可以从历史数据中发现问题的变化特点,其中贝叶斯决策树算法是一种典型的数据挖掘技术,集成了贝叶斯算法和决策树算法的优点,能够对不完整、非平衡数据进行有效处理,弥补了其他算法分类精度低的问题,分类效率较高,在许多领域得到广泛的应用[10].为了提高移动客户流失量预测的精度,提出一种基于数据挖掘的移动客户流失量预测算法,采用贝叶斯决策树算法对移动客户类型进行分类,构建了移动客户流失量预测模型.1.1 数据挖掘原理移动客户流失的行为表现差异大,导致移动客户流失因素错综复杂,各因素间互相影响,再加上客户自身心理因素,使得移动客户流失具有随机性和动态性.因此移动客户流失是一个复杂的非线性变化系统,具有影响因素多、输入维数高,以及数据具有时滞性、非线性和不平衡性的特征.1.2 贝叶斯决策树决策树是一种用于分析样本与属性之间关系的算法,每一个节点与一个类别对应; 将节点样本集再细分为多个子集,每一个子集又与一个节点相对应.这样从根节点到叶节点形成的路径就与一个分类问题相对应.然而,决策树也在一些不足,如不能对缺失以及二义性数据进行正确分类,为此有学者提出了贝叶斯决策树算法,在决策树的两个测试节点间引入一种新的节点,并根据贝叶斯原理对该节点进行估计.该节点也称为贝叶斯节点,决策树也随之称为贝叶斯决策树.在贝叶斯决策树中,节点被分为两种类型,它们的值分为“0”值和“f”值,其中“0”代表该节点根据条件转向下一个节点,不进行其他操作,“f”值代表该节点采用朴素贝叶斯估计函数f的值,然后根据f值进行下一个节点选择[11].(1) 采用信息增益方法确定某个属性W的分支,节点取值为“0”,设S表示样本集合,将其划分到m个类别: Ci (i=1,2,…,m)).设si表示类Ci的样本数量,那么样本集期望计算公式为I(s1,s2,…,sm)=-∑pi log (pi),其中表示样本属于Ci的概率.设W包含n个不同值{w1,w2,…,wn},可以把S划分为n个不同的子集{s1,s2,…,sn},Sj表示W含有wj的样本数量.如果W表示测试属性,那么子集就表示包含S的节点的更细分支,Si j表示Sj中Ci的样本数目,那么被W划分成子集的信息期望值计算公式为,式中I(s1j,…,smj)=-∑pi j log .信息增益值的计算公式为Gain(W)=I(s1,s2,…,sm)-E(W).(2) 如果数据分类结果具有歧义,这表示决策树不能辨识该样本属于哪一种类别,那么根据经验知识和先验概率选取f值,然后采用贝叶斯算法估计后验概率,后验概率对应的最大类即为样本属于的类别.设x为一个待识别的移动客户,x=(x1,x2,…,xk),k 表示属性个数,后验概率的计算公为,其中L1,L2,…,Lp表示p个叶子节点,P(Li)表示先验概率.设x的各个属性互相独立,这样后验概率变为P(x|Li)=P(x1|Li)×P(x2|Li)×…×P(x|Li).最终后验概率为).1.3 建模步骤Step1 测试样本来自某移动公司一个时间段的客户信息.根据实际情况选择相应的数据库和客户属性,对客户的流失情况进行标记,设置相应的类别.Step2 将移动客户流失量训练样本输入贝叶斯决策树算法中进行训练,建立移动客户流失量的预测模型.Step3 将测试集输入移动客户流失量的预测模型进行验证性测试,并根据预测结果对模型性能进行评价,如果模型的性能可以满足实际应用要求,则验证了该模型的有效性.Step4 采用建立的模型对在网客户流失概率进行预测,并将预测结果提交给业务人员,便于他们制定相应的应对策略.对一些待流失客户进行沟通和挽留,减少移动客户流失的概率.移动客户流失量预测的第一步是选择最合理的客户特征属性,采用专家评判法和移动管理人员的经验以及相关研究文献.本文选择的客户特征属性为年龄、职业、月费用变化率、长途费占用率、是否呼叫转移、是否有投诉.移动客户分为流失客户和非流失客户,客户特征属性的描述见表1.采集2013年到2015年某移动公司的4 000个客户记录,对记录进行相应的处理得到4 000个样本.对一些属性进行分析,如连续变量转换成分类变量,用平均值替代缺失值,按3∶1的比例将样本划分训练集(train)和测试集(test),采用Matlab 2012仿真工具箱编程,实现移动客户流失量预测实验,采用准确率、命中率和覆盖率对预测结果进行评价:准确率=(Q+R)/(P+Q+R+S), 命中率=R/(P+R), 覆盖率=R/(R+S).其中参数说明见表2.选择文献[12]的客户流失量预测算法进行对比分析,用贝叶斯决策树算法与对比算法对移动客户流失训练样本进行建模,然后对测试样本进行预测,得到准确率、命中率和覆盖率分别如图3所示.对图3 进行观测和分析可以发现,贝叶斯决策树算法可以较好地预测客户实际流失情况,准确率、命中率和覆盖率均高于文献 [12] 的客户流失预测算法.同时统计贝叶斯决策树算法和对比算法的移动客户流失量训练时间,结果如图4所示.由图4可知,贝叶斯决策树算法的训练时间明显减少,加快了移动客户流失量的学习过程,移动客户流建模效率得到提升.移动客户流失量预测是客户管理的一个重要方面,针对预测方法中存在“过学习”或计算复杂度高的问题,本文引入数据挖掘中的贝叶斯决策树算法,建立移动客户流失量预测模型.该模型集成了贝叶斯算法和决策树算法的优势,可以有效地提高移动客户流失量预测的准确性,改善移动运营商对客户流失的监控.【相关文献】[1] 吴基传. 世界电信业分析与思考 [M]. 北京:新华出版社,2002.[2] Bhattacharya C B. When customers are members:Customer retention in paid membership contexts [J]. Journal of the Academy of Marketing Science,1998,26(1):31-44.[3] Lian Yan. Predicting Customer Behavior in Telecommunications [J]. IEEE Intelligent Systems,2004,19(2):50-58.[4] 盛昭瀚,柳炳祥. 客户流失危机分析的决策树方法 [J]. 管理科学学报,2005,8(2):20-25.[5] 李贤鹏. 改进的ID3 算法在客户流失预测中的应用 [J]. 计算机工程与应用,2009,45(10):242-244.[6] 罗彬,邵培基,罗尽尧. 基于预算限制和客户挽留价值最大化的电信客户流失挽留研究 [J]. 管理学报,2012,9(2):280-288.[7] 罗彬,邵培基,罗尽尧,等. 基于粗糙集理论-神经网络-蜂群算法集成的客户流失研究 [J]. 管理学报,2011,8(2):265-272.[8] 夏国恩,金炜东. 基于支持向量机的客户流失估计模型 [J]. 系统工程理论与实践,2008(1):71-77.[9] 赵宇,李兵,李秀,等. 基于改进支持向量机的客户流失分析研究 [J]. 计算机集成制造系统,2007,13(1):202-207.[10] 张秋菊,朱帮助. 基于自组织数据挖掘的电子商务客户流失预测模型 [J]. 企业经济,2011(1):95-99.[11] 姬杨蓓蓓. 基于贝叶斯决策树的交通事件持续时间预测 [J]. 同济大学学报,2008,36(3):102-106.[12] 夏国恩,邵培基. 改进的支持向量分类机在客户流失预测中的应用 [J]. 计算机应用研究,2009,26(6):2044-2046.。
机器学习在客户流失预测中的应用
机器学习在客户流失预测中的应用客户流失对于任何一家企业来说都是一件非常糟糕的事情。
无论是小企业还是大集团，都需要做好客户流失预测和防控工作。
在这方面，机器学习技术可以起到很大的作用。
一、机器学习的优势机器学习是一种通过机器自动学习的方法，从数据中提取出特征并进行预测。
在客户流失预测上，机器学习可以发挥很大的优势。
比如：1. 处理大量数据。
客户数据可能很多，需要处理大量的数据以提取有用的信息。
机器学习技术可以处理这些数据，并从中提取出关键特征。
2. 发现潜在规律。
潜在客户流失规律可能非常难以发现，但是通过机器学习技术，我们可以通过训练模型发现规律，从而进行预测。
3. 实时处理。
客户流失预测需要实时进行，需要将最新的数据实时输入到模型中进行预测。
机器学习技术可以处理这种实时性需求。
二、机器学习算法的选择在客户流失预测领域，有很多种机器学习算法可以选择。
但是，不同的算法适用于不同的情况。
1. 逻辑回归。
逻辑回归是一种用于分类问题的算法。
在客户流失预测中，我们可以将客户流失和未流失分别作为两类，使用逻辑回归算法进行分类。
2. 决策树。
决策树是一种通过判断变量的决策路径以达到正确分类的算法。
在客户流失预测中，我们可以利用决策树算法识别哪些因素对于客户流失有决定性的影响。
3. 支持向量机。
支持向量机是一种分类算法，利用核函数将低维的数据映射到高维使数据变得更加容易分割。
在客户流失预测中，我们可以使用支持向量机算法处理复杂的非线性分类问题。
三、模型的建立在客户流失预测中，我们需要建立一个准确性高且泛化能力强的模型，以实现准确的预测和防范客户流失。
可以基于历史数据构建模型以做出预测。
1. 数据清洗。
首先需要对数据进行清洗，包括去重、标准化处理、异常值处理等。
2. 特征提取。
通过数据挖掘的方式，我们可以挖掘出对于客户流失预测有关联的特征。
这些特征可以包括客户的个人信息、使用习惯、消费记录、服务回馈等。
3. 模型训练。