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文档简介

数据挖掘在移动客户流失预测中的研究与应用的开题报告一、研究背景及意义在移动通信市场竞争激烈的情况下，如何保持客户的忠诚度成为了移动运营商关注的重点。客户流失作为移动运营商最重要的衡量指标之一，也成为了移动运营商面临的挑战之一。因此，如何准确地预测客户流失，及时采取措施挽救客户，成为了移动运营商应该关注的问题。数据挖掘技术作为一种在海量数据中发掘隐藏规律的工具，可以从客户历史数据中挖掘隐藏的特征，预测未来客户可能流失的情况。因此，在移动客户流失研究领域，数据挖掘技术应用越来越广泛。而有效的流失预测模型可以为移动运营商提供客户保持与挽留决策依据，提高客户满意度和留存率，降低客户流失率，提高公司竞争力。因此，研究建立有效的客户流失预测模型，具有重要的现实意义和经济价值。二、研究目的本研究旨在构建一种基于数据挖掘技术的移动客户流失预测模型，帮助移动运营商预测客户流失情况，为运营商提供科学决策依据。三、研究内容主要研究内容如下：1.移动客户流失预测的研究现状和发展趋势。2.分析客户流失的原因，构造客户流失的指标体系。3.概述数据挖掘的相关理论和方法，研究数据挖掘在客户流失预测中的应用。4.基于移动客户历史数据，使用数据挖掘技术构建客户流失预测模型，并优化模型的性能。5.对模型进行验证和评价，分析模型的可靠性和预测能力。四、研究方法1.文献调研法：了解国内外客户流失预测的研究现状和发展趋势，总结客户流失的指标体系，梳理数据挖掘在客户流失预测中的应用。2.实证分析法：运用数据挖掘技术，对移动客户的历史数据进行建模，构建客户流失预测模型。3.交叉验证法：对模型的预测能力进行验证和评价，采用交叉验证等方法评估模型的准确性和泛化能力。五、预期成果1.建立基于数据挖掘技术的移动客户流失预测模型，并对模型进行优化和验证。2.构造客户流失的指标体系，为移动运营商提供流失预测的理论基础和实践应用。3.探索数据挖掘技术在移动客户流失预测中的有效性和可行性，为移动通信企业提供流失挽回决策依据。六、进度安排1.第1-2周：文献调研，梳理相关理论知识，明确研究目标和科学问题。2.第3-4周：收集移动客户流失的历史数据，构造客户流失指标体系。3.第5-8周：应用数据挖掘技术，建立移动客户流失预测模型，并对模型进行优化和验证。4.第9-11周：对模型进行评估和验证，探讨数据挖掘方法在客户流失预测中的应用效果。5.第12周：撰写论文并进行修改和完善。七、参考文献1.汪晓晗.基于数据挖掘的移动通信用户流失预测及策略研究[J].中国信息化,2018,21(5):95-96.2.吴宸.基于RFM模型的中移动客户流失预测研究[D].安徽大学,2019.3.张轩.基于朴素贝叶斯算法的移动客户流失预测模型研究[J].科技视界,2019(18):152-153.4.刘晓婉,何金涛.基于SVM的移动客户流失预测研究[J].管理工程学报,2016,30(5):73-78.5.谷红旗,

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