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基于数据挖掘的电信用户流失预测研究.pptx
基于数据挖掘的电信用户流失预测研究.pptx
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预测模型通常是通过将监督学习算法应用于历史数据来构建的。 这涉及使用数据分析系统,该系统使用实时集成和动态实时响应数据来检测流失风险。 订阅者越来越多地通过移动号码携带 (MNP) 终止与电信公司的会员协议,以便订阅另一家竞争对手的公司。 为了对客户预测建模,将使用马尔可夫链模型。 马尔可夫模型比大多数其他潜在模型具有更大的灵活性,并且可以合并诸如非常数保留率之类的变量,这在更简单的模型中是不可能
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基于数据挖掘的电信用户流失预测
研究
基
基
本
本
内
内
容
容
基本内容
在当今的数字化时代,电信行业面临着激烈的竞争。一个重要的挑战是预测
用户流失,即预见哪些用户可能会停止使用某电信服务。这类预测有助于电信公
司制定更好的业务策略,以保留和吸引用户,从而降低客户流失率。本次演示将
探讨如何利用数据挖掘技术进行电信用户流失预测。
基本内容
数据挖掘是一种强大的工具,可以从大量的、不完全的、模糊的和随机的数
据中提取有用的信息和知识。它包括各种算法和技术,如聚类、分类、关联规
则、序列挖掘等,可以用来发现数据中的模式、预测未来的趋势和行为。
基本内容
在电信用户流失预测中,数据挖掘的主要任务是从海量的用户数据中识别出
可能流失的用户。这个过程通常包括以下步骤:
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