基于数据挖掘的电信客户流失和保留研究.pdf

摘要
随着电信企业不断重组和市场竞争的加剧，存量客户的流失已经成为各
运营商关注的重点。企业必须通过利用各种手段抓住客户才能获得最终的核
心竞争力。
电信企业可以充分利用企业各运营商支撑系统中的客户数据，应用数据挖
掘的工具获取对客户的洞察能力，从而更好地满足客户的需求防止客户的流
失。
本文将多种数据挖掘技术应用于电信企业，在对寻找流失重点客户和预
测离网客户两个方面进行了较为深入的研究，给出了解决问题的模型和方法
并在实践中得到评估和检验。本文主要共分为五部分，结构如下：
第1章：分析电信市场的发展和电信营销中存在的问题，引入存量流失t
的概念和分析客户保留的重要性，提出客户保留的措施体系。
第2章：对数据挖掘技术进行概述，简要介绍了数据挖掘技术的发展历
程、研究内容和实施过程。
第3章：在分析了客户细分的各类方法后，提出基于数据挖掘K-Means
聚类算法的V—N、，客户分群方法，并通过在电信企业的应用进行了验证。
第4章：介绍了客户离网的预测模型方法，给出了详细的客户离网建模
过程方法，并在电信企业的应用中进行验证。
第5章：针对研究中存在的问题给出了进一步研究的考虑。
【关键词】客户离网；数据挖掘；预测模型；聚类算法。
【论文类型】应用基础