基于数据挖掘算法的电信客户流失量预测分析

摘要：

数据挖掘技术是预测客户流失最常用的方法.本文以IBM公司电信客户流失问题为研究对象,通过比较分析、 评估不同数据挖掘算法,找到最适合IBM公司案例的数据挖掘算法.运用最佳数据挖掘模型,从而预测出流失倾向较高的电信客户.根据模型性能分析,改进的逻辑回归模型预测准确率高,召回率高,运行速度快.因此,改进的模型适合进入业务部署阶段,为IBM制定具体有效的客户保留方案,以减少其流失率.通过实验表明,该模型与随机抽样方法相比所消耗成本更低,效率和准确性更高.

关键词：数据挖掘、客户流失、逻辑回归、业务部署、随机抽样

在线出版日期：2019-03-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：216-217