基于数据挖掘的电信客户流失预警研究.pdf

摘要 摘要 计算机、通信技术的飞速发展，加速了互联网和通讯网的融合，由此带来 的是在线社交网络日益成为人们沟通交流、交友等的重要平台，人们对于通信 服务的需求也迅速攀升，这给电信行业带来了一系列的机遇。同时又由于市场 的饱和、行业服务趋于同质化等因素的影响加剧了电信企业之间的竞争，客户 更是成为了稀缺资源，增加新客户变得愈加困难，所以如何稳定住现有的客户 不流仍然是各大电信企业关注的焦点问题。而且增加新的客户所花费的成本高 于保留老客户的成本，老客户的流失会给企业带来许多损失，所以研究预测客 户的流失模型是有必要且有意义的。国内外的专家学者也已经对此进行了大量 的研究并取得了许多有价值、可供参考的成果。同时，数据挖掘技术的发展为 企业探究预测客户流失模型提供了大量的理论方法支持。本文先对数据挖掘这 一领域做了概述，了解了相关的概念、流程和应用功能。鉴于电信客户流失问 题本质上是一个二分类问题，所以将应用数据挖掘中的分类方法来解决，在众 多分类方法中，选择了运用机器学习方法来解决。因此，在第三章对第四章进 行实证分析时所用到的机器学习理论逐一做了介绍，包括先研究了建模前进行 数据准备的数据预处理方法，接下来着重探讨和总结归纳了机器学习中的单一 模型包括k-近邻模型、朴素贝叶斯模型、CART 决策树模型、Logistic 回归模 型以及集成学习模型包括Adaboost 模型、梯度提升树模型和随机森林模型主要 在解决二分类问题时背后的数学、统计学等原理，总结归纳了上述算法的实现 步骤以及在实践应用中的优缺点等。 在理解了理论方法的适用范围及其优缺点后，在真实的数据集上进行实证 研究。在建立模型前，先具体了解了数据的基本信息包括统计信息、缺失率等， 然后在此基础上进行了数据预处理，包括部分特征变量的删除、缺失值的填充， 分类型变量的哑编码等，最终通过梯度提升树算法选择出了对模型预测结果影 响最重要的21个特征变量，作为模型的最终输入。将数据集划分为训练集和测 试集后，通过训练集对上述各个单一学习模型和集成学习模型进行训练。用 AUC值来作为模型性能的评估指标，并以此为根据对模型做出初步选择，同时 I 摘要 对比各个模型性能的优劣，发现单一模型的AUC值均低于集成学习模型的AUC 值，集成学习模型当中梯度提升树模型的表现最好，因此将梯度提升树作为最 终的预测模型。结合带交叉验证的网格搜索法和交叉验证法通过调参来优化模 型，最终获得了表现较优的模型。最后文章在结尾处对全文做了总结与展望。 关键词 电信客户流失；数据挖掘；机器学习；梯度提升树；AUC II 目录 目录 摘要················································································· I Abstract········································································ III 第1章 绪论·······································································1 1.1 研究背景及意义·······································································1 1.1.1研究背景····························································································1 1.1.2研究意义····························································································2 1.2 国内外研究成果