matlab神经网络(客户价值分析及客户流失模型,自组织竞争神经网络,bp网络).docx

《神经网络在客户价值分析与客户流失预测中的应用——基于MATLAB》 客户价值分析与客户流失预测是现代企业管理中的核心任务，对于提升企业的竞争力至关重要。在这个案例中，我们将运用MATLAB中的神经网络技术，特别是自组织竞争神经网络（Self-Organizing Map, SOM）和BP（Backpropagation）网络，来解决航空公司的客户分类和流失预测问题。 1. 客户价值分析： RFM模型是一种常用的客户价值评估模型，通过最近消费时间间隔（Recency）、消费频率（Frequency）和消费金额（Monetary）这三个指标来区分客户。在本项目中，我们选择了最后一次乘机时间至观察窗口末端时长（R=LAST_TO_END）、飞行次数（F=FLIGHT_COUNT）以及观测窗口总加权飞行公里数（M=WEIGHTED_SEG_KM）作为RFM模型的三个指标。MATLAB的`selforgmap`函数用于构建自组织竞争神经网络，进行数据聚类。通过训练和可视化结果，可以理解每一类客户的特点，例如，一类可能代表高频高消费的优质客户，另一类可能是低频低消费的普通客户。 2. 客户流失预测： 预测客户流失则需要构建一个神经网络模型，输入特征包括观测窗口总加权飞行公里数、最后一次乘机时间至观察窗口末端时长、平均乘机时间间隔、观察窗口内最大乘机间隔以及非乘机的积分变动次数等。输出为客户流失标记，通常为0表示留存，1表示流失。数据集被划分为80%的训练集和20%的测试集，以便评估模型的泛化能力。训练过程中，可以调整网络结构和训练参数，如`epochs`，以优化模型性能。此外，若时间允许，还可以尝试不同特征组合，分析特征选择对模型精度的影响，并解决数据标签不平衡问题，比如通过过采样或欠采样来平衡0和1的比例，从而提高预测精度。 在MATLAB代码中，首先对数据进行预处理，然后利用`selforgmap`创建网络结构，设置训练参数，如迭代次数，进行训练，并通过`sim`函数进行效果验证。对于客户流失预测模型，同样使用`selforgmap`建立网络，训练后通过`sim`函数测试网络对未知数据的预测效果。 总结，MATLAB提供的神经网络工具箱使得在客户价值分析和流失预测方面的工作变得更为便捷。通过对RFM模型的实现，我们可以有效地划分客户群体，识别出高价值客户；通过构建神经网络模型，我们可以预测潜在的客户流失，从而提前采取策略保留这些客户。这不仅有助于企业优化资源配置，也有利于提升客户满意度和整体业务绩效。