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融合市场调研和数据挖掘的用户流失预警分析应用

作　者: 梁锐
导　师: 任江涛
学　校: 中山大学
专　业: 软件工程
关键词: 用户流失市场调研数据挖掘非平衡数据集
分类号: TP311.13
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
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内容摘要

自数据挖掘技术发明以来，经过一段时间的快速发展，目前已经受到全世界范围内各行各业的关注，并形成了许多成功地将数据挖掘技术应用于生产的案例，改善了业务的发展，极大地提升了企业的竞争力。用户流失预警正是这样一个典型的数据挖掘应用，在电信行业经常被专家、学者提出来研究，已经积累了相当丰富的经验。本文以一个宽带用户流失预警专题分析任务为切入点，对数据挖掘技术在实践和应用过程将遭遇的问题展开分析和探讨。本文在展开过程中会引出另外一种应对用户流失问题的常用方法，即市场调研法，这是一种隶属于市场营销学科的方法，对业务问题的分析和解决有另外一套完整的方法体系，经过分析论证，市场调研与数据挖掘是一对可以进行优势互补的方法。本文将据此提出融入了市场调研概念的数据挖掘解决方案，使两者能够互补长短。另外，本文对于用户流失预警建模过程中存在的非平衡数据集的分类问题，会引入误分类代价参数的方法，并提供一种通过评估矩阵获取最佳参数配置的方法，避免训练过度的情况出现。接下来本文通过E市宽带用户流失预警专题分析的实际案例，对融入了市场调研概念的数据挖掘解决方案进行实践验证。本文的最后将进行总结，分析令案例成功实施的关键点，并展望该解决方案在其他业务问题，其他行业上的应用条件和前景。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-9
第一章绪论  9-13
  1.1 项目研究背景和意义  9-11
  1.2 用户流失问题的研究成果  11-12
  1.3 本文的主要工作  12
  1.4 本文的组织结构  12-13
第二章数据挖掘方法概述  13-22
  2.1 数据挖掘技术  13-14
    2.1.1 数据挖掘的定义  13
    2.1.2 数据挖掘的任务  13-14
    2.1.3 数据挖掘的步骤  14
  2.2 数据挖掘工具  14-17
    2.2.1 Clementine 软件介绍  14-15
    2.2.2 Clementine 集成的算法  15-17
  2.3 决策树算法 C5.0  17-22
    2.3.1 模型输出形式  18
    2.3.2 Boosting 技术  18
    2.3.3 Cross‐validate 技术  18-19
    2.3.4 非平衡数据集的分类问题  19-22
第三章宽带用户流失专题解决方案  22-30
  3.1 引入市场调研的必要性  22-24
    3.1.1 数据挖掘存在的问题  22-23
    3.1.2 市场调研方法的特点  23-24
  3.2 融合的解决方案  24-30
    3.2.1 业务理解  25-26
    3.2.2 数据探索与预处理  26-27
    3.2.3 挖掘建模  27-28
    3.2.4 知识发现与运用  28
    3.2.5 整体评估  28-30
第四章宽带用户流失专题实践  30-61
  4.1 业务理解  30-38
    4.1.1 业务所处地区概况  30-31
    4.1.2 业务表现  31-32
    4.1.3 业务目标  32-38
  4.2 数据探索与预处理  38-50
    4.2.1 确定数据探索方案  38-39
    4.2.2 业务系统数据收集  39-42
    4.2.3 市场调研数据收集  42-45
    4.2.4 数据探索  45-49
    4.2.5 数据预处理  49-50
  4.3 挖掘建模  50-55
    4.3.1 确定建模方案  50
    4.3.2 数据分区和选择  50-52
    4.3.3 建模与评估  52-54
    4.3.4 选择最优的模型  54-55
  4.4 知识发现与运用  55-58
    4.4.1 用户特征发现  55-57
    4.4.2 知识运用  57-58
  4.5 整体评估  58-61
    4.5.1 专题分析有效性评估  58-59
    4.5.2 业务效果评估  59-61
第五章总结和展望  61-63
致谢  63-64
参考文献  64-66

融合市场调研和数据挖掘的用户流失预警分析应用

内容摘要

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