论文题目：数据挖掘在电信客户流失预警中的应用
摘要：随着电信市场改革步伐的加速,各大运营商的竞争也随之加剧。纷纷把客户关系管理的中心从客户的业务受理、营业、收费、投诉等基本功能转向客户流失的控制。根据调查,企业吸引一位新客户所花的成本是维系一位现有客户的五至十倍,因此如何维持现有的客户是电信运营商急需解决的一个课题。要保持现有的客户,电信运营商需提前预知某些客户是否有流失的可能性,进而采取市场策略。 本文的目的就是研究数据挖掘的实现技术,并将此技术运用于电信行业客户离网分析和预警系统中,从而建立较为准确的电信客户流失模型,并根据预警模型提供挽留目标客户群体。为市场营销人员预留足够的时间制定可行的慰留方案挽留客户,减低企业由于客户流失造成的损失。
关键词：数据挖掘;电信;客户流失;决策树
学科专业：工商管理
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.1.1 电信产业基本现状及发展趋势
1.1.2 客户流失预警对电信企业的重要意义
1.1.3 数据挖掘在电信客户流失预警中的应用现状
1.2 论文的主要工作与结构
1.2.1 论文的研究目的
1.2.2 论文的结构
第二章 数据挖掘与客户流失预警
2.1 数据挖掘的基本知识
2.1.1 数据挖掘技术的发展历程
2.1.2 数据挖掘的定义
2.1.3 数据挖掘的研究内容
2.1.4 数据挖掘的任务和功能
2.1.5 数据挖掘的过程
2.2 数据挖掘常用技术
2.2.1 人工神经网络
2.2.2 决策树
2.2.3 关联规则
2.2.4 近邻算法
2.3 客户流失预警的算法选择—决策树技术的优势与分类
2.3.1 ID3算法
2.3.2 C4.5算法
2.3.3 CART算法
2.3.4 PUBLIC算法
2.3.5 SPRINT算法
2.4 CHAID算法的特点及分析方法
第三章 客户流失的表现及应对措施
3.1 客户存量和流失的定义
3.2 存量流失的表现和现状
3.3 客户保留的重要性和主要措施
3.3.1 客户保留的重要性
3.3.2 影响客户流失的主要因素
3.3.3 客户保留的主要措施
3.4 数据挖掘在电信业的应用空间
第四章 数据挖掘在电信客户流失预警中的应用实例
4.1 某省固网运营商客户流失现状分析
4.2 客户流失预警目的
4.3 客户流失预警分析案例
4.3.1 商业理解
4.3.2 数据理解
4.3.3 数据准备与清理
4.3.4 数据预处理
4.3.5 建立模型
4.3.6 模型评估
4.3.7 结果发布
4.4 结论
4.4.1 分析结论
4.4.2 营销建议
4.4.3 营销方案策划及实施效果
结束语:进一步的研究
参考文献
致谢