數據挖掘及其應用實例_第1頁
數據挖掘及其應用實例_第2頁
數據挖掘及其應用實例_第3頁
數據挖掘及其應用實例_第4頁
數據挖掘及其應用實例_第5頁
已閱讀5頁，還剩10頁未讀， 繼續免費閱讀

下載本文檔

版權說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內容提供方，若內容存在侵權，請進行舉報或認領

文檔簡介

數據挖掘及其應用實例審計1301張浩若2013012294數據挖掘的7個重要步驟：包括清理，集成，選擇，變換4個描述性步驟和挖掘，模式評估，知識呈現3個預測性步驟任意步驟之間可以循環數據的預處理十分重要完善的數據預處理甚至可以直接將知識呈現數據挖掘應用實例之應用決策樹算法進行客戶流失分析分析目的根據流失的客戶和沒有流失的客戶性質和消費行為，進行挖掘分析，建立客戶流失預測模型，分析哪些客戶的流失概率較大，流失客戶的消費行為如何，造成客戶流失的其他相關因素。如競爭對手的優惠政策、業務系統故障、國家政策和現行經濟運行環境等。為市場經營與決策人員制定相應的策略和留住客戶提供決策依據，并預測在該策略下客戶流失的情況。挖掘過程數據源可能需要的數據字段續表續表用決策樹方法來建立客戶流失模型決策樹可以區分不同的流失客戶的群組以及每一群組的潛在流失因素。例如，圖中（右邊紅色框）就指出了某個流失群組的共同特征。在這一個流失群中，77%的客戶將會流失。→全球通用戶→使用時間只有3到4個月之間的新客戶→使用動感地帶套餐，對價格比較敏感→每個月打不同的電話號碼小于40個，交友圈小→同時擁有一個以上的手機號，想退掉一個客戶流失模型的分析，以及決策樹的輸出結果，會產生多個客戶的流失群組。對于每一個流失群組特性所隱含的意義與其合理與否，有賴于具有業務專長的人員與建立客戶流失模型的人員來共同檢查與診斷。結果分析例如，停機超過一段時間、曾經打電話到客戶服務中心詢問退租手續或每月通話費呈遞減的趨勢，并超過某一數值以上的客戶，有很大的比例最后都離開了。結果分析客戶流失模型的輸出結果中可包括一個客戶流失指數，可用來作為客戶流失概率。當營銷部門計劃推行一個客戶挽留項目時，可由客戶流失指數的高低，找出最有可能解約

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網頁內容里面會有圖紙預覽，若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內容的表現方式做保護處理，對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容，請與我們聯系，我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論