中国移动某省公司离网预警数据挖掘最终模型分析报告

中国移动河南公司 离网预警数据挖掘最终模型分析报告 用数据发现您的世界！ 2. 模型构建方案原则 低端用户 (月消费低于 100元 )通过政策公开宣传进行挽留。 高端用户 (月消费高于 100元 )则开展一对一的针对性挽留。 应尽可能细化地分析每一地区高端用户离网预警的不同原因，为大客户经理开展一对一挽留提供决策依据。 指导思想 模型构建原则 模型构建整体思路 全省低端用户共同构建一个模型；而针对高端用户，充分考虑地区差异性，通过对地区的划分，分片区建模。 高端分拆 地区的大小及重要性。 不同地区预测目标离网用户离网率上的相近性。 不同地区地理分布的近似性。 竞争对手的战略重点。 用数据发现您的世界！ 3. 最终模型构建方案 全省所有用户共同构建一个模型 郑州 平顶山 南阳 洛阳 安阳 新乡 焦作 三门峡 鹤壁 濮阳 许昌 驻马店 漯河 信阳 开封 商丘 周口 Model_I Model_II Model_III Model_IV Model_V Model_0 80元及以上 80元以下 用数据发现您的世界！ 4. 模型 _0 51015202530354045505560657075808590951005 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100%R a n d o m M o d e l K - S用数据发现您的世界！ 5. 模型 _0 综述 被叫不同号码越少，离网可能性越高； 通话不同电话数波动越大，离网可能性越高； 通话集中度变动越大，离网可能性越高； 通话集中度极高或极低的人，离网可能性也越高； 网外通话次数比减少的人，离网的可能性往往较高； 被叫次数比越低，离网可能性越高； 用数据发现您的世界！ 6. 因素一：被叫不同电话号码个数（三月平均） 离网概率分布图 以被叫不同电话号码个数的不同进行分析 0100002000030000400005000060000700008000090000区间客户人数0510152025区间客户离网率(%)人数 28849 30665 64170 55309 81201 31873离网率 1 9 . 9 9 . 1 5 . 1 3 . 2 1 . 9 1平均离网率 5 . 3 5 . 3 5 . 3 5 . 3 5 . 3 5 . 3 0 , 2 . 5 ) 2 . 5 , 6 . 8 3 ) 6 . 8 3 , 1 5 . 5 ) 1 5 . 5 , 2 4 . 2 ) 2 4 . 2 , 4 8 . 2 ) 4 8 . 2 , + + )用数据发现您的世界！ 7. 因素二：通话不同电话个数变化率 离网概率分布图 以通话不同电话个数变化率的不同进行分析 050000100000150000200000250000300000区间客户人数081624324048区间客户离网率(%)人数 9173 32868 238881 11145离网率 1 5 . 7 6 . 4 3 . 2 3 8 . 5平均离网率 5 . 3 5 . 3 5 . 3 5 . 3 - - , - 1 . 3 4 ) - 1 . 3 4 , - 0 . 3 4 ) - 0 . 3 4 , 0 . 6 8 ) 0 . 6 8 , + + )备注：变化率为（首月与中间月的平均 -末月） / 首月与中间月的平均 用数据发现您的世界！ 8. 因素三：通话集中度的变化（前五）（末月中间月） 离网概率分布图 以通话集中度（前五）的变化 的不同进行分析 020000400006000080000100000120000140000160000区间客户人数081624区间客户离网率(%)人数 13448 16227 67426 150663 44303离网率 2 1 . 6 6 3 . 1 2 . 4 1 3 . 1平均离网率 5 . 3 5 . 3 5 . 3 5 . 3 5 . 3 - - , - 0 . 5 2 ) - 0 . 5 2 , - 0 . 3 6 ) - 0 . 3 6 , - 0 . 2 0 ) - 0 . 2 0 , 0 0 , + + )用数据发现您的世界！ 9. 因素四：通话集中度（前五）（三月平均） 离网概率分布图 以通话集中度（前五） 的不同进行分析 020000400006000080000100000120000区间客户人数081624区间客户离网率(%)人数 8652 30340 111516 85706 41024 14829离网率 1 5 . 7 8 . 4 2 . 9 4 . 5 7 . 1 9 . 9平均离网率 5 . 3 5 . 3 5 . 3 5 . 3 5 . 3 5 . 3 0 , 0 . 2 2 ) 0 . 2 2 , 0 . 3 3 ) 0 . 3 3 , 0 . 5 0 ) 0 . 5 0 , 0 . 6 7 0 . 6 7 , 0 . 8 3 0 . 8 3 , + + )用数据发现您的世界！ 10. 因素五：网外通话次数比的变化 （末月中间月） 离网概率分布图 以网外通话次数比变化 的不同进行分析 020000400006000080000100000120000140000区间客户人数081624区间客户离网率(%)人数 13382 39861 119790 68134 37890 13010离网率 8 . 2 1 6 . 4 2 . 7 3 . 1 4 7 . 8平均离网率 5 . 3 5 . 3 5 . 3 5 . 3 5 . 3 5 . 3 - - , - 0 . 1 7 ) - 0 . 1 7 , 0 ) 0 , 0 . 4 7 ) 0 . 4 7 , 0 . 6 9 0 . 6 9 , 0 . 9 2 0 . 9 2 , + + )用数据发现您的世界！ 11. 因素六：被叫次数比（三个月平均） 离网概率分布图 以被叫次数比 的不同进行分析 050000100000150000200000250000区间客户人数081624区间客户离网率(%)人数 18824 62762 201030 9451离网率 2 2 . 8 5 . 9 3 . 5 4 . 7平均离网率 5 . 3 5 . 3 5 . 3 5 . 3 0 , 0 . 0 0 0 3 ) 0 . 0 0 0 3 , 0 . 1 ) 0 . 1 , 0 . 5 6 0 . 5 6 , + + )用数据发现您的世界！ 12. 模型 _0预警级别及其预警原因说明 预警级别 离网倾向 预警原因 预警分组1 65.3%呼入不同电话个数较少（不超过六个），第三个月打电话较少（降幅超过8 2 % ），通话较为分散，在网时间小于一年半0_N642 51.8%呼入不同电话个数较少（不超过六个），第三个月打电话较少（降幅超过8 2 % ），通话较为分散，在网时间大于一年半0_N653 45.2% 平均呼入不同电话个数较多（超过六个），但第三个月打电话非常少（降幅超过9 8 % ） 0_N294 39.0%本地电话很少，基本没有短信定制，月均打电话较少（不超过三次）（新乡、焦作、许昌、漯河、周口、驻马店）0_N545 36.3% 基本没什么短信定制，第三个月本地电话减少，不同电话个数占总次数比例减少 0_N366 34.0% 第三个月打电话较少（降幅超过8 2 % ），基本没短信定制，通话与某几个人较为集中 0_N397 23.2%本地电话很少，基本没有短信定制，月均打电话较少（不超过三次）（新乡、焦作、许昌、漯河、周口、驻马店外的地区）0_N558 21.9% 第三个月通话次数下降到前两个月平均的一半以上，短信定制很少，第三个月通话较为集中 0_N909 18.7% 第三个月本地通话次数增加（超过7 0 % ），但是总通话次数减少（降幅超过8 2 % ） 0_N9210 17.4% 呼入不同电话个数较少（不超过六个），基本没什么短信定制，第三个月本地电话减少 0_N3711 16.9% 呼入不同电话个数少（不超过六个），本地电话少，短信定制较少 0_N3112 15.4% 呼入不同电话个数较少，第三个月本地通话次数增加，总通话次数减少，在网时长小于一年半 0_N13813 15.0% 呼入不同电话个数较少（不超过六个），第三个月打电话较少（降幅超过8 2 % ），有过短信定制下行次数 0_N1114 13.3% 呼出电话较为分散，呼入不同电话个数较少，第三个月通话集中度上升 0_N14115 12.6% 第三个通话次数略微下降，呼入不同电话个数一般，呼入不同电话个数比下降, 呼出不同电话个数比上升 0_N16116 11.6% 第三个月通话次数下降到前两个月平均的一半以上，短信定制很少 0_N9117 9.3% 呼入不同电话个数较少，第三个月本地通话次数增加，总通话次数减少，在网时长大于一年半 0_N13918 8.7% 呼出电话较为分散，呼入不同电话个数较少，第三个月通话集中度下降 0_N14019 7.2% 呼入不同电话个数较多（超过六个），短信定制很少，第三个月电话下降到前两个月平均水平的一半 0_N4920 5.9% 第三个通话次数略微下降，呼入不同电话个数一般，呼入不同电话个数比下降 0_N16021 5.8% 呼入不同电话个数较少（不超过六个），本地通话次数较少（不超过二次），有过短信定制下行 0_N1722 5.8% 呼入不同电话个数较少（不超过六个），每次通话时间较长 0_N59用数据发现您的世界！ 13. 模型 _I 51015202530354045505560657075808590951005 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100%R a n d o m M o d e l K - S用数据发现您的世界！ 14. 模型 _I 综述 通话次数下降越多，离网可能性越高； 被叫不同电话数越少，离网可能性越高； 通话集中度变动越大，离网可能性越高； 通话集中度越高，离网可能性也越高； 在网时长越短，离网可能性越高； 与联通通话次数减少或增加很多的人，离网可能性越高； 用数据发现您的世界！ 15. 离网概率分布图 以通话次数变化率的不同进行分析 050000100000150000200000250000区间客户人数051015区间客户离网率(%)人数 205142 10488离网率 1 . 3 1 0 . 3平均离网率 1 . 7 1 . 7 0 , 0 . 5 6 ) 0 . 5 6 , + + )因素一：通话次数变化率 备注：变化率为（首月与中间月的平均 -末月） / 首月与中间月的平均 用数据发现您的世界！ 16. 因素二：被叫不同电话个数（三个月平均） 离网概率分布图 以被叫不同电话个数的不同进行分析 010000200003000040000500006000070000区间客户人数0246区间客户离网率(%)人数 17834 24875 24360 65728 39347 43486离网率 5 . 7 3 . 2 2 . 3 1 . 4 0 . 7 0 . 4平均离网率 1 . 7 1 . 7 1 . 7 1 . 7 1 . 7 1 . 7 0 , 1 9 . 5 ) 1 9 . 5 , 3 1 . 2 ) 3 1 . 2 , 4 1 . 2 ) 4 1 . 2 , 7 0 . 8 ) 7 0 . 8 , 1 0 0 . 2 ) 1 0 0 . 2 , + + )用数据发现您的世界！ 17. 因素三：通话集中度（前五）变化（末月中间月） 离网概率分布图 以通话集中度（前五）变化的不同进行分析 020000400006000080000100000120000区间客户人数08区间客户离网率(%)人数 9440 20881 57533 105468 12683 9625离网率 5 . 8 1 . 9 1 . 3 1 2 . 8 6 . 4平均离网率 1 . 7 1 . 7 1 . 7 1 . 7 1 . 7 1 . 7 - - , - 0 . 2 8 ) - 0 . 2 8 , - 0 . 1 9 ) - 0 . 1 9 , - 0 . 1 1 ) - 0 . 1 1 , 0 ) 0 , 0 . 0 4 0 . 0 4 , + + ）用数据发现您的世界！ 18. 因素四：通话集中度 （前五）（三个月平均） 离网概率分布图 以通话集中度 的不同进行分析 0100002000030000400005000060000700008000090000100000区间客户人数0123456区间客户离网率(%)人数 11381 52459 91820 29438 21083 9449离网率 1 . 6 0 . 7 1 . 3 2 . 4 3 . 6 5 . 4平均离网率 1 . 7 1 . 7 1 . 7 1 . 7 1 . 7 1 . 70 , 0 . 2 1 ) 0 . 2 1 , 0 . 2 9 ) 0 . 2 9 , 0 . 4 1 ) 0 . 4 1 , 0 . 4 8 ) 0 . 4 8 ， 0 . 6 0 0 . 6 0 , + + ）用数据发现您的世界！ 19. 因素五：在网时长 离网概率分布图 以在网时长的不同进行分析 01000020000300004000050000600007000080000区间客户人数01234区间客户离网率(%)人数 38805 58780 67104 50941离网率 3 . 5 2 . 1 1 . 3 0 . 7平均离网率 1 . 7 1 . 7 1 . 7 1 . 7 0 , 1 0 . 5 ) 1 0 . 5 , 3 1 . 5 ) 3 1 . 5 , 5 5 . 5 ) 5 5 . 5 , + + )用数据发现您的世界！ 20. 因素六：联通通话次数比的变化（末月中间月） 离网概率分布图 以联通通话次数比变化的不同进行分析 020000400006000080000100000120000140000区间客户人数01234区间客户离网率(%)人数 12003 45818 114836 28306 14667离网率 3 . 8 2 . 5 1 . 1 1 . 6 2 . 9平均离网率 1 . 7 1 . 7 1 . 7 1 . 7 1 . 7 - - , - 0 . 0 7 ) - 0 . 0 7 , 0 ) 0 , 0 . 0 9 ) 0 . 0 9 , 0 . 1 7 0 . 1 7 , + + )用数据发现您的世界！ 21. 模型 _I预警级别及其预警原因说明 预警级别 离网倾向 预警原因 预警分组1 36.70% 通话的不同电话号码大幅减少（下降超过7 0 % ），最近一个月通话费用极少 I_n72 15.40% 最近一个月通话的不同电话号码数量急剧减少（降幅超过7 0 % ），长途费用较少（不超过2 2 元） I_n123 13.30% 主叫号码非常集中，被叫电话不同号码较少（不超过3 6 个） I_n84 10.80%被叫电话不同号码较少（不超过3 6 个），很少使用短信定制服务，最近一个月通话次数下降超过一半I_n215 8.30% 被叫电话不同号码较少（不超过3 6 个），很少使用短信定制服务，最近一个月通话更为集中 I_n316 7.90% 最近一个月通话的不同电话号码数量急剧减少（降幅超过7 0 % ），但长途费用较多（超过2 2 元） I_n137 7.20% 很少使用短信定制服务，被叫电话不同号码较少（不超过3 6 个），且被叫不同号码比例变化不大 I_n628 6.10%最近一个月被叫不同电话号码的数量有一定幅度的减少，入网时间小于9 个月，被叫不同电话号码的数量较多（超过3 6 个）但有所减少（降幅超过3 4 % ）I_n179 5.40% 被叫电话不同号码较少（不超过3 6 个），喜欢使用短信定制服务，但最近一个月几乎不再使用 I_n2310 4.20%被叫电话不同号码较少（不超过3 6 个），较喜欢使用短信定制服务，被叫不同电话号码的数量下降一半以上I_n3311 2.90% “本地通”用户，被叫不同电话号码的数量较多（超过3 6 个），入网时长超过9 个月 I_n1912 2.90% 很少使用短信定制服务，被叫电话不同号码较少（不超过3 6 个），但主叫不同电话次数较多 I_n4713 2.80% 被叫不同电话号码的数量较多，但总的通话较为集中，入网时间小于9 个月 I_n3714 2.80%被叫不同电话号码的数量很多（超出6 5 个），通话集中度不高，入网时间小于9 个月，且最近一个月和联通用户联系次数增多I_n7715 2.70% 入 网 时 间 小 于 9 个 月 ， 被 叫 不 同 电 话 号 码 的 数 量 较 多 （ 在 3 6 个 和 6 5 个 之 间 ） I_n2416 2.50% 很少使用短信定制服务，被叫电话不同号码较少（不超过3 6 个），且被叫不同号码比例升高 I_n63用数据发现您的世界！ 22. 模型 _II 5101520253035404550556065707580859095100510 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95100R a n d o m M o d e l K - S用数据发现您的世界！ 23. 模型 _II 综述 被叫不同电话数越少，离网可能性越高； 在网时长越短，离网可能性越高； 通话集中度变动越大，离网可能性越高； 通话总次数越少，离网可能性越高； 与联通通话次数减少或增加很多的人，离网可能性较高； 用数据发现您的世界！ 24. 因素一：被叫不同电话个数（三月平均） 离网概率分布图 以被叫不同电话个数的不同进行分析 010000200003000040000500006000070000区间客户人数012345678区间客户离网率(%)人数 10112 18369 21266 33672 35651 57375离网率 7 . 2 4 . 2 2 . 8 2 1 . 3 0 . 6平均离网率 2 . 0 3 2 . 0 3 2 . 0 3 2 . 0 3 2 . 0 3 2 . 0 3 0 , 1 8 . 8 ) 1 8 . 8 , 2 9 . 5 ) 2 9 . 5 , 3 9 . 2 ) 3 9 . 2 , 5 4 . 2 ) 5 4 . 2 , 7 5 . 2 ) 7 5 . 2 , + + )用数据发现您的世界！ 25. 因素二：在网时长 离网概率分布图 以在网时长的不同进行分析 050001000015000200002500030000350004000045000区间客户人数012345区间客户离网率(%)人数 40857 14835 22795 42154 31834 23970离网率 4 . 4 2 . 8 1 . 9 1 . 3 0 . 9 0 . 6平均离网率 2 . 0 3 2 . 0 3 2 . 0 3 2 . 0 3 2 . 0 3 2 . 0 3 0 , 7 ) 8 , 9 ) 1 0 , 1 3 ) 1 4 , 2 7 ) 2 8 , 4 8 ) 4 8 , + + )用数据发现您的世界！ 26. 因素三：通话集中度（前五）的变化（末月中间月） 离网概率分布图 以通话集中度（前五）的变化的不同进行分析 01000020000300004000050000600007000080000区间客户人数012345678区间客户离网率(%)人数 6203 23253 59908 73535 7523 6023离网率 7 . 3 2 . 6 1 . 6 1 . 3 2 . 8 6 . 8平均离网率 2 . 0 3 2 . 0 3 2 . 0 3 2 . 0 3 2 . 0 3 2 . 0 3 - 5 . 0 , - 0 . 3 ) - 0 . 3 , - 1 . 9 ) - 1 . 9 , - 1 . 0 ) - 1 . 0 , 0 ) 0 , 0 . 0 4 ) 0 . 0 4 , 1 用数据发现您的世界！ 27. 因素四：通话集中度（第一）的变化（末月中间月） 离网概率分布图 以通话集中度（第一）的变化的不同进行分析 020000400006000080000100000120000140000区间客户人数012345678区间客户离网率(%)人数 8997 24382 130219 7554 5293 6023离网率 5 . 3 2 . 6 1 . 5 2 . 7 6 . 5 6 . 8平均离网率 2 . 0 3 2 . 0 3 2 . 0 3 2 . 0 3 2 . 0 3 2 . 0 3 - 2 . 0 , - 0 . 1 6 ) - 0 . 1 6 , - 0 . 1 ) - 0 . 1 , 0 . 0 3 ) 0 . 0 3 , 0 . 0 7 ) 0 . 0 7 , 2 . 0 0 . 0 4 , 1 用数据发现您的世界！ 28. 因素五：通话总次数（三月平均） 离网概率分布图 以通话总次数的不同进行分析 05000100001500020000250003000035000400004500050000区间客户人数01234567区间客户离网率(%)人数 8089 14106 21653 15572 43002 30701 22012 21310离网率 5 . 9 3 . 8 3 2 . 6 1 . 8 1 . 3 0 . 9 0 . 6平均离网率 2 . 0 3 2 . 0 3 2 . 0 3 2 . 0 3 2 . 0 3 2 . 0 3 2 . 0 3 2 . 0 3 0 , 1 2 5 ) 1 2 5 , 1 8 7 ) 1 8 7 , 2 5 2 ) 2 5 2 , 2 9 3 ) 2 9 3 , 4 1 9 ) 4 1 9 , 5 5 8 ) 5 5 8 , 7 4 7 ) 7 4 7 + )用数据发现您的世界！ 29. 因素六：联通通话次数比的变化（末月中间月） 离网概率分布图 以联通通话次数比变化的不同进行分析 020000400006000080000100000120000区间客户人数012345区间客户离网率(%)人数 6230 37163 96451 25843 10758离网率 4 . 5 2 . 5 1 . 5 2 3 . 9平均离网率 2 . 0 3 2 . 0 3 2 . 0 3 2 . 0 3 2 . 0 3 - 2 . 0 , - 0 . 0 8 ) - 0 . 0 8 , 0 . 0 ) 0 . 0 , 0 . 0 8 ) 0 . 0 8 , 0 . 1 6 ) 0 . 1 6 , 2 . 0 用数据发现您的世界！ 30. 模型 _II预警级别及其预警原因说明 预警级别 离网倾向 预警原因 预警分组1 29.10% 最近一个月很少通话（降幅超过9 0 % ） II_n72 17.80% 最近一个月通话不足上月一半，不喜欢短信定制服务，通话集中度较高 II_n233 11.20% 入 网 时 间 小 于 9 个 月 ， 被 叫 电 话 相 对 固 定 ， 主 叫 电 话 比 较 分 散 II_n144 11.00% 被叫电话相对固定，主叫费用增加幅度较大，与联通通话费的比例增加较多 II_n435 7.90% 最近一个月通话不足上月一半，不喜欢短信定制服务，通话集中度不高 II_n226 5.50% 被叫电话相对固定，主叫费用增加幅度较大，与联通通话费的比例略有增加 II_n427 5.10% 很少用短信定制服务，入网时间大于9 个月，长途电话费用较少，呼入比下降较多（超过1 0 % ） II_n528 5.10% 通话号码相对固定，有一定的长途费用比例，主叫费用开始下降 II_n769 4.60% 入 网 时 间 小 于 9 个 月 的 平 顶 山 用 户 ， 被 叫 不 同 电 话 较 多 ， 很 少 使 用 短 信 定 制 服 务 II_n2810 4.40% 最近一个月通话不足上月一半，有一定的短信定制服务 II_n1311 4.20% 入 网 时 间 小 于 9 个 月 ， 主 叫 和 被 叫 的 电 话 都 相 对 固 定 II_n2612 3.60%入 网 时 间 大 于 9 个 月 ， 很 少 用 短 信 定 制 服 务 ， 和 联 通 联 系 较 多 （ 占 总 通 话 比 例 超 过 1 0 % ） ， 被 叫 次数比例下降II_n5113 3.00% 入 网 时 间 大 于 9 个 月 ， 通 话 不 同 号 码 数 较 多 ， 总 话 务 量 下 降 但 主 叫 比 例 增 加 II-n3914 3.00% 被叫不同电话较多，入网时间小于9 个月的南阳用户，又很少使用短信定制服务 II_n4715 3.00% 被叫比例下降，长途费用比例较低，很少使用短信定制服务，与联通通话占到一定比例 II_n108用数据发现您的世界！ 31. 模型 _III 51015202530354045505560657075808590951005 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100%R a n d o m M o d e l K - S用数据发现您的世界！ 32. 模型 _III 综述 通话总次数变动越大，离网可能性越高； 网外通话次数比变动越大，离网可能性越高； 在网时长越短，离网可能性越高； 通话集中度变动越大，离网可能性越高； 不同通话次数比越大，离网可能性越高； 用数据发现您的世界！ 33. 因素一：通话总次数变化率 离网概率分布图 以通话总次数变化率的不同进行分析 020000400006000080000100000120000140000区间客户人数024681012区间客户离网率(%)人数 120026 2319离网率 1 . 1 1 1 . 3平均离网率 1 . 2 1 . 2 0 , 0 . 7 1 ) 0 . 7 1 , + + )备注：变化率为（首月与中间月的平均 -末月） / 首月与中间月的平均 用数据发现您的世界！ 34. 因素二：网外通话次数比的变化 离网概率分布图 以网外通话次数比变化的不同进行分析 020000400006000080000100000120000140000区间客户人数012345678区间客户离网率(%)人数 2381 117017 2947离网率 4 1 . 1 6 . 7平均离网率 1 . 2 1 . 2 1 . 2 - - , - 2 . 3 5 ) - 2 . 3 5 , 0 . 4 6 ) 0 . 4 6 , + + )备注：变化率为（首月与中间月的平均 -末月） / 首月与中间月的平均 用数据发现您的世界！ 35. 因素三：在网时长 离网概率分布图 以在网时长的不同进行分析 0100002000030000400005000060000区间客户人数01234区间客户离网率(%)人数 9447 23390 34096 55412离网率 3 . 3 2 . 3 1 . 1 0 . 5平均离网率 1 . 2 1 . 2 1 . 2 1 . 2 0 , 4 . 5 ) 4 . 5 , 1 0 . 5 ) 1 0 . 5 , 2 6 . 5 ) 2 6 . 5 , + + )用数据发现您的世界！ 36. 因素四：通话集中度（前五）的变化 离网概率分布图 以通话集中度（前五）的变化的不同进行分析 020000400006000080000100000120000140000区间客户人数01234567区间客户离网率(%)人数 2390 117487 2468离网率 6 . 6 1 . 1 5平均离网率 1 . 2 1 . 2 1 . 2 - - , - 0 . 2 1 ) - 0 . 2 1 , 0 . 5 4 ) 0 . 5 4 , + + )备注：变化率为（首月与中间月的平均 -末月） / 首月与中间月的平均 用数据发现您的世界！ 37. 因素五：不同通话次数比的变化（末月 -中间月） 离网概率分布图 以不同通话次数比变化的不同进行分析 05000100001500020000250003000035000400004500050000区间客户人数01234567区间客户离网率(%)人数 3041 22466 42291 47101 4900 2546离网率 4 . 5 1 . 2 0 . 8 1 . 1 2 . 5 5 . 9平均离网率 1 . 2 1 . 2 1 . 2 1 . 2 1 . 2 1 . 2 - - , - 0 . 1 6 ) - 0 . 1 6 , - 0 . 0 5 ) - 0 . 0 5 , - 0 . 0 0 7 ) - 0 . 0 0 7 , 0 . 0 7 ) 0 . 0 7 , 0 . 1 3 ) 0 . 1 3 , + + )用数据发现您的世界！ 38. 因素六：通话集中度 (前五 )的变化（末月 -中间月） 离网概率分布图 以通话集中度变化的不同进行分析 0100002000030000400005000060000700008000090000区间客户人数01234567区间客户离网率(%)人数 2902 25786 83856 7484 2317离网率 4 . 7 1 . 4 0 . 9 1 . 9 6 . 3平均离网率 1 . 2 1 . 2 1 . 2 1 . 2 1 . 2 - - , - 0 . 3 2 ) - 0 . 3 2 , - 0 . 1 6 ) - 0 . 1 6 , - 0 . 0 0 2 ) - 0 . 0 0 2 , 0 . 0 7 ) 0 . 0 7 , + + )用数据发现您的世界！ 39. 模型 _III预警级别及其预警原因说明 预警级别 离网倾向 预警原因 预警分组1 19.20% 最近一个月通话的不同电话降到不足原先的一半，很少使用短信定制服务 III_n72 8.20% 最近一个月通话的不同电话降到不足原先的一半，喜欢短信定制服务，入网时间小于1 8 个月 III_n173 8.10%通话不同电话数很少（不超过5 5 个），很少使用短信定制服务，被叫不同电话数量很少（不超过1 2个）III_n194 4.70% 通话不同电话数中等（超过5 5 但不超过9 5 个），入网时间小于5 个月的洛阳用户 III_n255 4.50% 通话不同电话数很少（不超过5 5 个），被叫不同电话号码数量较少（超过1 2 个但不超过2 5 个） III_n206 4.20% 很少使用短信定制服务，被叫不同号码的数量较多，入网时间小于1 2 个月 III_n467 4.10% 通话不同号码数量较少，喜欢使用短信定制服务，入网时间小于8 个月的洛阳、新乡用户 III_n498 3.60% 通话不同号码的数量较多，最近一个月通话数量有一定量减少（超过2 0 % ），入网时间小于6 个月 III_n369 3.00%通话不同号码数量较少，喜欢使用短信定制服务，但最近一个月短信定制接收大幅下降（降幅超过70%）III_n5310 2.30% 通话不同电话数中等（超过5 5 但不超过9 5 个），入网时间小于5 个月的焦作、三门峡用户 III_n2611 2.20% 很少使用短信定制服务，被叫不同号码的数量较多，入网时间在1 2 - 1 9 个月内 III_n4712 1.90% 通话不同号码数量较少，喜欢使用短信定制服务，入网时间小于8 个月的焦作用户 III_n5013 1.70% 通话不同号码数量较少，喜欢使用短信定制服务，入网时间小于8 个月的安阳、三门峡用户 III_n5114 1.60% 入 网 时 间 在 6 - 1 1 个 月 之 间 ， 通 话 的 不 同 电 话 的 数 量 中 等 III_n1215 1.60% 最近一个月通话的不同电话降到不足原先的一半，喜欢短信定制服务，入网时间大于1 8 个月 III_n1816 1.60% 通话不同电话数中等（超过5 5 但不超过9 5 个），入网时间小于5 个月的安阳、新乡用户 III_n2717 1.50%通话不同号码的数量较多，入网时间在6 个月和1 7 个月之间，与联通通话次数比相对较高（超过17%）III_n39用数据发现您的世界！ 40. 模型 _IV 51015202530354045505560657075808590951005 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100R a n d o m M o d e l K - S用数据发现您的世界！ 41. 模型 _IV 综述 通话不同电话个数越少，离网可能性越高； 通话集中度变动越大，离网可能性越高； 每次通话时长变动越大，离网可能性越高； 在网时长越短，离网可能性越高； 与联通通话次数比变动越大，离网可能性也越高； 通话集中度越高，离网可能性越高； 非忙时 (0 7点 )通话次数比下降或快速升高，离网可能性也较高； 用数据发现您的世界！ 42. 因素一：通话不同电话个数（三个月平均） 离网概率分布图 以通话不同电话个数的不同进行分析 0500010000150002000025000300003500040000区间客户人数0123456区间客户离网率(%)人数 9399 11802 16762 18031 18975 32225 31666 37778离网率 4 . 9 2 . 9 2 . 2 1 . 5 1 . 2 0 . 9 0 . 5 0 . 3平均离网率 1 . 2 6 1 . 2 6 1 . 2 6 1 . 2 6 1 . 2 6 1 . 2 6 1 . 2 6 1 . 2 6 0 , 3 5 . 2 ) 3 5 . 2 , 4 6 . 5 ) 4 6 . 5 , 5 8 . 2 ) 5 8 . 2 , 6 9 . 2 ) 6 9 . 2 , 8 0 . 5 ) 8 0 . 5 , 1 0 3 ) 1 0 3 , 1 3 6 ) 1 3 6 , + + )用数据发现您的世界！ 43. 因素二：通话集中度（前五）的变化（末月中间月） 离网概率分布图 以通话集中度变化的不同进行分析 020000400006000080000100000120000区间客户人数0123456区间客户离网率(%)人数 5377 14766 30305 107601 12630 5959离网率 4 . 9 1 . 6 1 . 1 0 . 8 1 . 6 4 . 7平均离网率 1 . 2 6 1 . 2 6 1 . 2 6 1 . 2 6 1 . 2 6 1 . 2 6(-, -0 . 3 1 ) -0 . 3 1 , -0 . 2 2 ) -0 . 2 2 , -0 . 1 5 ) -0 . 1 5 , -0 . 0 1 ) -0 . 0 1 , 0 . 0 4 ) 0 . 0 4 , + )用数据发现您的世界！ 44. 因素三：每次通话时长变化（末月中间月） 离网概率分布图 以每次通话时长变化的不同进行分析 020000400006000080000100000120000140000区间客户人数01234567区间客户离网率(%)人数 5462 5880 20777 114799 19193 10527离网率 5 . 9 2 1 . 4 0 . 9 1 . 4 2 . 3平均离网率 1 . 2 6 1 . 2 6 1 . 2 6 1 . 2 6 1 . 2 6 1 . 2 6 -1 8 . 6 , -0 . 6 8 ) -0 . 6 8 , -0 . 4 2 ) -0 . 4 2 , -0 . 1 9 ) -0 . 1 9 , 0 . 1 9 ) 0 . 1 9 , 0 . 4 3 ) 0 . 4 3 , 1 9 . 7 用数据发现您的世界！ 45. 因素四：在网时长 离网概率分布图 以在网时长的不同进行分析 0100002000030000400005000060000区间客户人数01234区间客户离网率(%)人数 17719 43198 23732 39944 52045离网率 2 . 9 1 . 9 1 . 3 0 . 8 0 . 4平均离网率 1 . 2 6 1 . 2 6 1 . 2 6 1 . 2 6 1 . 2 6 1 , 4 5 , 1 2 1 3 , 1 8 1 9 , 3 4 3 5 , + )用数据发现您的世界！ 46. 因素五：联通通话次数比的变化（三个月平均） 离网概率分布图 以联通通话次数比变化的不同进行分析 01000020000300004000050000600007000080000区间客户人数0123456区间客户离网率(%)人数 6821 15786 22566 56066 68527 6827离网率 2 . 4 1 . 5 1 . 1 0 . 8 1 . 1 4 . 8平均离网率 1 . 2 6 1 . 2 6 1 . 2 6 1 . 2 6 1 . 2 6 1 . 2 6( - , - 3 . 8 ) - 3 . 8 , - 1 . 8 ) - 1 . 8 , - 1 . 0 ) - 1 . 0 , - 0 . 1 7 ) - 0 . 1 7 , 0 . 6 6 ) 0 . 6 6 , + )用数据发现您的世界！ 47. 因素六：通话集中度（第一）（三个月平均） 离网概率分布图 以通话集中度（第一）的不同进行分析 050001000015000200002500030000350004000045000区间客户人数01234区间客户离网率(%)人数 30650 39092 24347 32864 16353 16546 10520 6266离网率 0 . 5 0 . 7 1 1 . 3 1 . 6 2 . 1 2 . 8 3 . 4平均离网率 1 . 2 6 1 . 2 6 1 . 2 6 1 . 2 6 1 . 2 6 1 . 2 6 1 . 2 6 1 . 2 6( - , 0 . 0 8 ) 0 . 0 8 , 0 . 11) 0 . 1 1 , 0 . 13) 0 . 1 3 , 0 . 16) 0 . 1 6 , 0 . 19) 0 . 1 9 , 0 . 24) 0 . 2 4 , 0 . 33) 0 . 3 3 , + )用数据发现您的世界！ 48. 因素七：非繁忙时段 (0 7点 )通话次数比的变化 离网概率分布图 以非繁忙时段通话次数比变化的不同进行分析 010000200003000040000500006000070000区间客户人数012345区间客户离网率(%)人数 6984 5656 16448 32483 64705 45289 5073离网率 2 . 3 1 . 7 1 . 2 1 1 1 . 4 4 . 1平均离网率 1 . 2 6 1 . 2 6 1 . 2 6 1 . 2 6 1 . 2 6 1 . 2 6 1 . 2 6( - , - 1 . 1 ) - 1 . 1 , - 0 . 7 ) - 0 . 7 , - 0 . 2 5 ) - 0 . 2 5 , 0 . 0 8 ) 0 . 0 8 , 0 . 4 4 ) 0 . 4 4 , 0 . 7 6 ) 0 . 7 6 , + )备注：变化率为（首月与中间月的平均 -末月） / 首月与中间月的平均 用数据发现您的世界！ 49. 模型 _IV预警级别及其预警原因说明 预警级别 离网倾向 预警原因 预警分组1 16.60%很少使用短信定制服务，通话号码相对固定，被叫号码尤其固定，最近一个月通话次数减少（超过3 5 % ）IV_n192 8.00%很少使用短信定制服务，通话号码较为分散，但最近一个月通话较以往集中，且被叫不同号码减少IV_n233 4.10% 很少使用短信定制服务，通话号码相对固定，最近一个月通话次数下降超过4 0 % IV_n184 3.20%很少使用短信定制服务，通话号码相对固定，最近一个月通话次数下降不超过4 0 % （ 也 可 能 增 加 ）IV_85 2.90% 曾经使用一定的短信定制服务，但最近一个月放弃使用 IV_n156 2.80%很少使用短信定制服务，通话号码较为分散，但和个别人通话次数很多（集中度高）IV_n367 2.60%主叫号码比较集中，入网时间小于一年，喜欢使用短信定制服务且最近一个月下降近一半IV_n428 1.80%很少使用短信定制服务，通话号码较为分散，但和个别人通话次数很多且最近一个月主叫集中度更为提高IV_n599 1.40% 很少使用短信定制服务，通话号码较