流失预警

作品数：48被引量：99H指数：5
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融合逻辑回归与表格预训练模型的电信行业流失预警预测方法
《科学咨询》2025年第2期17-19,共3页亓振锋 丁光宇 叶剑 张亚威 孙雅杰 
结合电信运营商用户的特点,融合传统机器学习模型和预训练的TabNet模型,提出一种用户流失预警预测方法。使用运营商用户流失数据,首先,进行数据清洗和预处理。其次,采用信息价值法和相关性分析对多个特征进行筛选,将流失状态作为因变量...
关键词：用户流失 流失预测 逻辑回归 TabnEt神经网络 
基于特征选择的存量客户流失预警分析被引量：1
《许昌学院学报》2022年第5期12-15,共4页李琼阳 何月华 
国家自然科学基金青年项目(项目编号12001471)。
随着携号转网政策的施行,电信运营商面临着客户流失的困境,为了高效地识别出流失风险较高的客户,首先计算了各指标的信息值,筛选出来重要的建模特征,继而利用这些特征构建决策树模型,将现存客户进行分类.最后通过实证分析,并且将决策树...
关键词：携号转网 流失预警 信息值 决策树 
基于大数据的用户流失预警系统的设计与实现
《广播电视信息》2020年第7期93-94,共2页何安松 王麟 黄胜 
本文介绍了用户流失预警系统,通过采集用户行为数据,对历史数据进行累计计算,采用机器学习等技术手段,得出用户流失预测模型。依据该模型对符合流失条件的用户进行预警提醒,可让运营决策者及时准确掌握用户流失趋势,提前制定挽留措施。
关键词：数据采集 流失预警 机器学习 预测模型 
数据挖掘在通信企业用户流失预警中的应用被引量：3
《信息通信》2018年第8期252-253,共2页员青泽 武彩霞 
文章从当前通信企业市场现状和用户管理的实践出发,基于对用户管理和用户数据的理解,通过对数据挖据技术的阐述,论述了组合型流失模型在通信企业用户流失管理中的应用。
关键词：数据挖掘 用户流失 组合型流失模型 
基于朴素贝叶斯分类算法的学员流失预警应用研究被引量：2
《福建电脑》2017年第8期105-106,共2页陈纪铭 
湖南省科技计划项目(资助号:2013FJ3095);衡阳市科技局科研项目(资助号:2015KJ30)的资助
学员流失控制是软件技术培训学校工作中的一个突出问题。本文以某软件技术培训学校为例,研究基于朴素贝叶斯分类算法构建学员流失预警系统,实现数据导入、概率统计、数据挖掘及学员流失预警,为学校提供决策参考;并在文末提出了展望。
关键词：数据挖掘 朴素贝叶斯分类算法 流失预警 
基于Spark平台的电信行业用户流失预警被引量：1
《现代经济信息》2016年第24期369-369,共1页侯兴政 
电信行业用户数据量呈现指数型增加,传统分析挖掘技术已经不能胜任如此庞大的工作。为此,引入大数据平台组件Spark进行大数据分析,进而提升分析挖掘的效率。电信用户的流失造成了运营商经济利润严重下滑,利用随机森林算法构建预警模型,...
关键词：流失预警 Spark技术 随机森林算法 
基于游戏玩家流失预警的改进决策树算法
《长春工业大学学报》2016年第2期182-186,共5页林雪云 
福建省教育厅B类项目(JB13197)
首先对样本数据的影响因素进行logistic回归剔除绝大部分噪声因素,再通过降维和共线性诊断进一步筛选出影响因素中对实际结果有重要影响的指标以及共线性的指标,剔除无用和重复的类别,对清洗后的数据进行分析。最后进行了实例验证。
关键词：决策树 流失预警 降维 ID3算法 CART算法 LOGISTIC回归 
基于数据仓库的客户挽留系统被引量：3
《微型机与应用》2015年第18期11-13,共3页文笃石 
随着移动通信运营市场的竞争日趋激烈,移动电话客户"大进大出",导致客户离网率居高不下,造成营销资源的大量浪费。企业为了保持市场份额和运营效益,通过系统支撑手段加强客户流失挽留工作。锁定中高端客户,通过聚焦客户关怀、业务维系...
关键词：客户离网 客户挽留 客户关怀 流失预警 
数据挖掘在电信客户维系中的实施与应用
《中国新通信》2014年第7期80-81,共2页田燕 
近些年,电信企业的客户流失随着客户规模的增长而增长,这一问题已经成为束缚电信企业成长的瓶颈,随着数据挖掘技术的出现,有效解决了学术研究与电信实践的耦合松散性,将运营商积累的大量有价值的客户行为信息,通过数据挖掘技术分析、整...
关键词：数据挖掘 数据仓库 流失预警 
基于家庭用户的流失预警模型构建被引量：2
《信息通信》2013年第10期213-216,共4页徐建华 孙健 陈天池 
针对电信行业面临的较为严峻的用户离网流失问题进行研究,以家庭市场信息需求为基础,通过收集家庭用户的宽带上网数据、移动话务数据、整体消费数据等,建立家庭用户的流失预警模型,进行用户流失因素的分析与流失预测,实现维系挽留工作...
关键词：流失预警 决策树 家庭用户 
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