【摘 要】
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随着社会经济的发展,电信市场的竞争越来越激烈,客户流失也成为了各个企业逐渐关注的问题。相对挽留老客户而言,拓展新客户的成本更高,所以解决客户流失问题刻不容缓。通过数据挖掘的方法,识别出具有流失意向的客户,分析客户流失的原因,可以使运营商及时采取挽留措施,进而避免因客户流失所造成的巨大损失。本文首先对数据进行了初步探索,通过可视化的方法探究数据的内在规律。其次,对数据进行预处理,包括将多个表进行汇总
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随着社会经济的发展,电信市场的竞争越来越激烈,客户流失也成为了各个企业逐渐关注的问题。相对挽留老客户而言,拓展新客户的成本更高,所以解决客户流失问题刻不容缓。通过数据挖掘的方法,识别出具有流失意向的客户,分析客户流失的原因,可以使运营商及时采取挽留措施,进而避免因客户流失所造成的巨大损失。本文首先对数据进行了初步探索,通过可视化的方法探究数据的内在规律。其次,对数据进行预处理,包括将多个表进行汇总、删除无关特征、特征编码、数据标准化以及SMOTE数据平衡化处理。最后,本文从以下三个方面对数据进行建模:单一模型主要使用逻辑回归、决策树、SVM、KNN模型;集成模型主要使用随机森林、XGBoost、Ada Boost、Light GBM、CatBoost模型;组合模型,分别采用Hard Voting、Soft Voting、Stacking方式将SVM、Light GBM、CatBoost三个模型进行组合。以上所有模型都利用网格搜索和绘制学习曲线的方法调整参数,使得模型效果有所提升,并利用F1-Score作为主要评估标准,召回率作为参考来对模型进行整体评估。结果显示,单一模型中SVM模型表现最好,集成模型中CatBoost模型表现最好,组合模型中Hard Voting组合方式最好。将模型进行对比,发现集成模型的表现较单一模型有了很大提升,CatBoost模型的F1-Score为0.8825,召回率为0.8779,AUC为0.9496,相较于SVM模型,F1-Score、召回率和AUC分别提高了1%,1.4%,1%。组合模型中Hard Voting组合方式与CatBoost相比,F1-Score、召回率和AUC均有提升,分别提高了0.13%,0.5%,0.04%。结果显示,使用组合模型可以对客户的流失进行准确判断。在客户流失影响因素的探究中,上网安全、合同类型、月租、月使用量以及留存期对客户流失影响较大,性别、是否为无纸化支付、是否有伴侣等因素对客户的流失影响较小。
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