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文档简介

数据挖掘及其应用实例审计1301张浩若2013012294数据挖掘的7个重要步骤：包括清理，集成，选择，变换4个描述性步骤和挖掘，模式评估，知识呈现3个预测性步骤任意步骤之间可以循环数据的预处理十分重要完善的数据预处理甚至可以直接将知识呈现数据挖掘应用实例之应用决策树算法进行客户流失分析分析目的根据流失的客户和没有流失的客户性质和消费行为，进行挖掘分析，建立客户流失预测模型，分析哪些客户的流失概率较大，流失客户的消费行为如何，造成客户流失的其他相关因素。如竞争对手的优惠政策、业务系统故障、国家政策和现行经济运行环境等。为市场经营与决策人员制定相应的策略和留住客户提供决策依据，并预测在该策略下客户流失的情况。挖掘过程数据源可能需要的数据字段续表续表用决策树方法来建立客户流失模型决策树可以区分不同的流失客户的群组以及每一群组的潜在流失因素。例如，图中（右边红色框）就指出了某个流失群组的共同特征。在这一个流失群中，77%的客户将会流失。→全球通用户→使用时间只有3到4个月之间的新客户→使用动感地带套餐，对价格比较敏感→每个月打不同的电话号码小于40个，交友圈小→同时拥有一个以上的手机号，想退掉一个客户流失模型的分析，以及决策树的输出结果，会产生多个客户的流失群组。对于每一个流失群组特性所隐含的意义与其合理与否，有赖于具有业务专长的人员与建立客户流失模型的人员来共同检查与诊断。结果分析例如，停机超过一段时间、曾经打电话到客户服务中心询问退租手续或每月通话费呈递减的趋势，并超过某一数值以上的客户，有很大的比例最后都离开了。结果分析客户流失模型的输出结果中可包括一个客户流失指数，可用来作为客户流失概率。当营销部门计划推行一个客户挽留项目时，可由客户流失指数的高低，找出最有可能解约

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