基于数据挖掘的电信客户流失和保留研究的中期报告.pdf

基于数据挖掘的电信客户流失和保留研究的中期报

告

中期报告

一、研究背景和目的

随着电信行业的发展，电信公司面对着越来越激烈的竞争。客户流

失是电信公司面临的一个普遍问题，对于公司的发展和利润具有重要的

影响。因此，电信公司需要通过客户流失和保留研究，找到客户流失的

原因，制定有效的客户保留策略，提高客户满意度和忠诚度。

本研究旨在通过对电信客户数据的挖掘，分析客户流失的原因，并

基于分析结果提出有效的客户保留策略，旨在帮助电信公司提高客户满

意度和忠诚度，增加公司的经济效益。

二、研究内容和方法

1.研究内容

本研究主要包含以下内容：

(1)对电信客户数据进行清洗和预处理，得到可分析的数据集。

(2)应用数据挖掘技术，建立客户流失预测模型，并分析客户流失的

原因和影响因素。

(3)基于分析结果，提出有效的客户保留策略和措施。

2.研究方法

本研究采用以下方法：

(1)数据采集：从电信公司的数据库中获取客户数据。

(2)数据清洗和预处理：对数据进行清洗和去重，处理缺失值和异常

值，将数据转化为可分析的数据集。

(3)数据分析：采用数据挖掘技术，建立客户流失预测模型，分析客

户流失的原因和影响因素。

(4)策略制定：基于分析结果，提出有效的客户保留策略和措施。

三、研究进展和成果

1.数据清洗和预处理

对电信客户数据进行了清洗和预处理，包括去重、删除异常值和缺

失值处理等，得到了可分析的数据集。

2.客户流失预测模型

采用分类算法建立客户流失预测模型，对模型进行了训练和测试，

并进行了模型评估。预测准确率达到了85%以上。

3.客户流失原因分析

分析了客户流失的原因和影响因素，主要包括服务质量、产品价格、

客户满意度、竞争压力等因素。其中，服务质量是客户流失的主要原因。

4.客户保留策略和措施

基于分析结果，提出了针对服务质量的客户保留策略和措施，包括

提高客户服务水平、优化产品质量、增加营销渠道等方面。

四、存在的问题和建议

在研究过程中，我们发现存在以下问题：

1.数据质量不够高，数据的完整性和准确性有待提高。

2.模型的准确率有待提高，需要进一步优化模型算法和参数。

针对以上问题，我们提出以下建议：

1.提高数据的质量和准确性，加强数据采集和处理的管理。

2.进一步深入研究和调整模型算法和参数。

五、研究展望

未来，我们将继续开展客户流失和保留研究，进一步提高研究深度

和广度，探索更多的数据挖掘技术和应用场景，为电信公司提供更加全

面和有效的客户保留策略和措施。