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客户流失预测数据挖掘方法对比分析

随着市场竞争的加剧，新技术的不断涌现，数据仓库、数据挖掘技术在客户关系管理的应用日益广泛和深入，其中客户行为分析、客户满意度评价、客户细分等是数据挖掘技术在客户关系管理的典型应用。近年来,客户挽留成为客户关系管理的重要内容，在诸多行业，保持高的客户挽留率对于公司利润的增长，超过公司规模、市场份额、单位成本等竞争因素的影响。学术界、企业界提出了以客户关系管理、关系营销为营销模式，以客户需求为核心价值，采用数据挖掘技术对客户流失行为进行分析建模，以期增强客户忠诚度、降低客户流失率。

1客户流失预测常用技术

客户流失分析与建模是应用数据挖掘技术新的应用。简言之，预测模型是从数据库中发现模式，用于对未来的预测。客户流失预测模型简单的说就是从客户数据仓库中提取一定量的训练样本，经过预处理后形成训练集，通过数据挖掘方法形成预测模型，通过预测模型对新样本进行分类，预测出客户是否具有流失可能性。

学术界开发、应用了基于数据挖掘方法与技术的客户流失预测模型，其中，最常用的有回归分析、决策树和神经网络。近两年，SVM，贝叶斯网络，粗糙集等也被用于客户流失预测建模，取得了不错的效果。

1.1回归分析

回归分析是一种广泛应用的预测技术，回归分析的目的是找出数值型变量间的依赖关系，并通过函数关系表现1

出来。回归分析的预测效果仅仅依赖于预测的变量与其他变量的关系，即模型的精确度取决于自变量和因变量的分布符合模型的程度，自变量与因变量的分布适合所选取的模型，则预测效果好，反之，预测效果差。根据自变量和因变量的函数关系，分为线性回归和非线性回归。客户关系研究中广泛应用的模型有Linear, Logistic等回归方程。

文献[1]应用Logistic回归对商业银行客户流失进行了分析预测，并以真实数据对模型进行了校验，结果表明模型具有良好的预测效果。文献[2]应用Logistic模型研究了客户生命周期价值及客户流失，研究发现，相比决策树和神经网络技术而言，Logistic模型更适合对客户流失的分析和预测，但同时作者也指出，预测性能受诸多参数因素的影响，比如神经网络参数的设置及训练集的选择，只能表明他们的训练样本更适合Logistic来建模。文献[3]指出，回归分析在客户流失预测中的主要缺点是对训练样本的要求，并且不能以符号化或易于理解的形式直观地表现隐含的模式。

1.2决策树

决策树是一种流行的分类算法，具有学习快速块、分类准确率高、分类结果表现直观等特点。决策树的构造包括两个阶段：通过训练集生成决策树；对生成的决策树进行剪枝。应用决策树对新样本进行分类时，从树根节点开

始对样本进行测试，根据测试结果确定下一个节点，直至到达也节点，叶节点所属类别就是新节点的预测类别。决策树算法有ID3，4.5，C5.0，CART等。

由于基于C4.5算法的决策树有良好的性能并且能够自动产生分类规则，文献[4]应用C4.5算法对保险客户基本信息进行了分类，分析出了客户流失的特征，通过此模型，保险公司提高了客户挽留率。Kitayama通过基于决策树的方法对客户档案进行了分类，首先把客户群体划分为首选客户(Preferred customers)和一般客户，首选客户指那些对公司最有价值的客户，接着应用决策树根据客户特征分类，识别高价值客户，以达到挽留高价值客户的目的。为了克服决策树固有的缺点，提高客户流失预测模型的精确度和可解释性，文献[5]结合了AD Tree模型与Logistic回归方程的优点，提出了TreeLogit模型。

1.3神经网络

神经网络是一组连接的输入/输出单元，其中每个连接都有一个加权值。神经网络的分类知识体现在网络连接上，被隐式地存储在连接的权值中。神经网络的学习过程是通过跌代运算对权值不断进行调整的过程，学习的目标就是通过权值的调整使输入元组被正确的标号。典型的神经网络有Hopfield网络，BP网络，SOM和ART网络。

文献[6]通过应用神经网络来识别价值客户，预测将来的行为，来进行客户关系管理，根据他们的实验结果表明，1

相比其他数据挖掘技术，神经网络用于识别价值客户提供了更有效的预测模式。同时还证明了神经网络具有广泛的应用领域。然而，神经网络技术的缺点也是不容忽视的，比如输出结果模糊，不易解释。 [7]通过SOM技术对证券客户的潜在价值进行了细分。

1.4SVM方法

支持向量机(support vector machine,SVM)是近年来流行的分类算法，在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出独特的优势，得到普遍关注和研究应用。SVM 建立在计算学习理论的结构风险最小原则基础上，即使发生真实错误的概率的上限最小，用于解决二值分类的模式识别问题。SVM使用一种非线性映射，把训练样本映射到较高的维；在新的维上，它搜索线性最佳分离超平面；使用一个适当的对足够高维的非线性映射，两类的数据总可以被超平面分开。

文献[8]通过SVM方法研究了银行信用卡客户流失模型，通过与BNP(反馈神经网络)对比研究表明SVM具有更高的预测准确率。文献[9]建立了基于带有不同权类权重参数的支持向量机算法的CW-SVM预测模型，通过调整类权杖参数改变分类面位置，提高了算法的分类准确性，通过实际的银行信贷客户数据测试表明，模型具有较好的客户流失预测效果。同时证明了相比传统预测算法，SVM更适合解决大数据集和不平衡数据。基于各种改进的SVM算法在客户流

失预测中应用也是近来的研究热点。

1.5贝叶斯分类

贝叶斯分类是一种典型的统计学分类方法，用于预测样本属于特定类的概率,主要分为朴素贝叶斯(Na?ve Bayes)分类和贝叶斯网络(Bayes network)。朴素贝叶斯是机器学习中常用的概率统计方法，基本思想是基于概率论的贝叶斯公式和简化假设，根据属性和类别的联合概率来估计新样本的基本类别。应用朴素贝叶斯提的前提条件是类条件独立，而贝叶斯网络则用于非独立的联合条件的概率分布，训练后的贝叶斯网络可以用于分类。

客户流失预测技术的对比研究表明，朴素贝叶斯的预测效果可以与决策树和神经网络相媲美。文献[10]首先对引起电信客户流失的客户心理、服务质量等因素进行分析，确定先验知识，根据先验知识选取特征和训练样本，通过贝叶斯网络的结构学习和参数学习，建立客户流失模型，通过实验证明了贝叶斯网络是分析客户流失等不确定性问题的有效工具。

1.6粗糙集

粗糙集理论是一种表示不精确和不确定性数据的数学工具，在知识约简上具有独特优点。粗糙集理论用于分类，能够发现不准确数据或噪声数据内的结构关系，用于离散值属性，对于连续型数据的处理需要先进行离散化处理。粗糙集分类的思想是利用条件的精确概念来描述目标属性

的不精确概念。首先，按照条件属性和类别对训练集进行分类，根据条件属性的子集与目标属性子集之间的上近似和下近似的关系生成分类规则。实践应用中，常利用粗糙集知识约简的优点和其他分类技术相结合对不完备数据进行分类。

文献[11]应用粗糙集对训练样本中的17个属性进行重要性约简学习，形成具有12个属性的训练样本，在此基础上，应用C4.5算法建模，大大提高的学习效率，实验结果表明，模型是健壮和稳定的。此外，文献[12]提出了一种基于粗糙集的BP神经网络客户流失预测模型，并通过实验验证了模型的有效性。

1.7混合技术预测模型

由于数据挖掘技术的各类方法在处理不同数据集时表现出的预测性能有很大差异，为了提高模型预测的精确度，应用混合技术建立预测模型是客户流失预测的一个发展趋势。Hung运用决策树与神经网络技术相结合的技术研究了移动用户流失行为分析和预测。文献[13]提出了一个称为SePI的混合模型，通过实际的客户流失数据分析表明，这种方法比单独使用任何一种技术：回归分析、神经网络和决策树取得的预测精确度更高。文献[14]提出的混合预测模型在传统预测模型的基础上增加了客户挽留机制模块，模型不仅具有较高的客户流失预测精确度，还可以对客户流失行为进行细分，在此基础上给出客户挽留机制及应对

策略。即不仅技术角度对客户的流失行为进行预测，还从管理角度针对客户流失行为的具体情况进行了有益的探索。

客户流失前行为分析

个人资产客户流失分析为什么要进行个人存款客户流失分析：（1）客户是银行最重要的资源，客户的流失也是银行最头疼的问题，许多客户在流失之前并不会向银行发出信号（比如进行投诉和建议）。（2）通过对流失客户的分析，可以完整的看到客户流失之前的行为特征，从而推断具有流失可能的现有客户。（3）最后，可以通过每个环节进行问题分析，得出客户流失原因，进行改进。综上而言：对个人客户存款流失进行分析，是为了找出大部分客户流失之前的共同行为，发现问题，并形成客户流失预警机制。基本思路：首先应该看看我行这几年资产规模和其增量变化，得出增量的增减变化情况，对大概情况有一个具体了解。（当出现异常情况时，比如量减人增，增量减人增，或者量增，人减等要进行具体分析，发现问题。）对资产有流失的客户先进行分类（分析对象集中在有价值的客户身上,主要考虑一段时间的日均存款量）；再对有价值客户是何种性质（主动流失和被动流失）的流失进行统计。调取分析对象在不同性质流失之前在我行的业务活动（也是一段时间内的进行的业务活动），流程，进行归类处理。主要的问题：分析流失客户的时间跨度应该是多少？分析的客户应是日均存款多少以上的？分析框架：（1）对资产流失客户的层级分类，找出有价值的分析对象。（主要的考虑因素放在存款日均余额高的客户身上）（以上划分还可以根据实际情况再进行细分）（2）按照一定的框架分析进行具体流失种类的划分。（如下图所示）流失动因：主动（主动销户，改变资产配置策略而带来的资产规模的下降）还是被动（客户因为某些不合法的行为被银行强制停止服务或关闭账户）；

流失程度：完全（关闭所有的银行交易账户）还是部分（资产规模迅速下降）；流失去向：主要看客户流失资产的途径；（看看客户资金流出是哪个途径，以及每个途径的比例。）初步思路图（有待进一步实现可视化）：可能的去向有：（1）支付宝，微信等消费（客户行为特征）（2）直接转入其他银行（转出渠道）（3）取现（4）其他流向（在我行资金的流动，对我行有益。）按照上面的流程：（1）划分出客户流失的原因（主动流失和被动流失），分别划出比例之后，舍弃被动流失客户。（2）再将主动流失客户划分为高价值和低价值客户，分别统计出比例，舍弃低价值客户。（3）将高价值流失客户划分为完全流失和部分流失，分别统计出比例。对于完全流失客户，我们要找出它的去向，看看资金到底是从哪个途径出去了。需要将客户流失之前的行为进行一个流程细分，看看哪个环节之后客户在我行的资产明显下降，直至完全流失。对于部分流失客户，存在的挽回机会：统计每个流失程度的客户比例。（可以看出我行客户流失的严重性）

数据挖掘与预测分析

数据挖掘是一个多学科交叉研究领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、面向对象方法、信息检索、高性能计算以及数据可视化等最新技术的研究成果。数据挖掘是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。预测分析是一种统计或数据挖掘解决方案，包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。可为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署。预测分析可帮助用户评审和权衡潜在决策的影响力。可用来分析历史模式和概率，预测未来业绩并采取预防措施。数据挖掘的含义是广泛的，每个人有每个人不同的体会，每个人有每个人的见解。但这些体会、见解是有许多共通之处的，从而可以归纳出数据挖掘的技术定义以及商业定义：从技术角度，数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。它是涉及机器学习、模式识别、统计学、人工智能、数据库管理及数据可视化等学科的边缘学科。由于每个人的思维方式不同，这个定义可以被解读为以下几个层次：①数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；②发现的是用户感兴趣的知识；③发现的知识要可接受、可理解、可运用；④这些知识是相对的，是有特定前提和约束条件的，在特定领域中具有实际应用价值。预测是大数据的核心，数据挖掘之后的预测分析无疑成为开拓市场的重要环节。预测分析是一种统计或数据挖掘解决方案，包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。可为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署。预测分析和假设情况分析可帮助用户评审和权衡潜在决策的影响力。可用来分析历史模式和概率，以预测未来业绩并采取预防措施。这种级别的分析可以为规划流程提供各种信息，并对企业未来提供关键洞察。不仅可提供预测分析，使用户可以执行高级分析、发布并与更广泛的用户群交流。还可以提供

Logit模型预测客户流失 - 软件测试,数据分析

Logit模型预测客户流失 - 软件测试，数据分析Logit模型预测客户流失一、logit模型二、logit模型应用三、案例说明 1. 案例背景 2. SAS实现 3. Spss Clementine实现 (1)装载数据 (2)数据清理 (3)模型建立 (4)模型评价 (5)预测 4.CLEMENTINE与SAS结果比较一、logit模型在一般线性模型中，因变量为一个连续变量，如建立一个GDP与进出口的线性模型，GDP为一个连续变量。但在实际工作中，因变量常常为分类变量，比如性别，要么是男性、要么是女性，又如本文要解决的，对电信客户是否流失的预测。这时可以用事件的发生概率P为因变量，以影响因素作为自变量，进行线性回归分析，那么此时因变量P的取值就必须是0-1之间，一般的线性回归分析就不能满足了，logit回归可以解决这个问题。

Logit回归属于概率非线性回归，假设在自变量作用下，某事件发生的概率为P，则该事件不发生的概率为1-P，P/(1-P)为发生于不发生概率之比，记为“优势”(odds)，若对odds取自然对数，得 Logit(p)=ln(odds)=ln() 称为P的logit变换，则logit回归模型为 Logit(p)=ln()= 可以看出，当P在(0，1)之间变化时，对应的logit(p)在之间变化，这样自变量可在任意范围内取值。自变量对因变量的作用大小常用“优势比”(odds ratio，简称OR)来描述。所谓优势比是指两个优势之比。对于某些发生率很低的事件来说，优势比可以作为相对危险度(relative risk,RR)的近似估计，即 OR= 二、logit模型应用 Logit模型全称logistic模型，主要针对定性变量(分类、有序变量)进行建模。广泛应用在医学、通信、金融业，如客户分类、客户流失预测、寻找发病因素等。三、案例说明 1. 案例背景

银行个贷流失客户画像体系构造与预警建模

银行个贷流失客户画像体系构造与预警建模随着中国社会主义市场经济体制改革,金融市场的竞争也日趋激烈。银行经营模式逐渐更新和完善,使得银行中个人信用贷款业务水平的差异也逐渐减小,小型贷款公司和贷款app等的介入,使得金融市场中的金融部门之一,银行的业务出现了个体流失的情况。现如今,个人信用贷款客户流失预警及客户挽留已经成为一项重要的研究课题,对于银行未来的业务发展至关重要。本文选用了商业银行的80000名个人信用贷款客户真实数据进行建模分析。在构造客户画像体系时,首先把训练数据集与验证数据集合并,进行变量选取、数据正态化转换、变量聚类以及因子旋转,然后以K均值聚类法构建客户画像体系。最后得到聚类出六个类别的结果,描述评价各类别的属性特征,提出相应的挽留策略建议。接下来进行个人信用贷款客户流失预警建模,在进行预测建模前,进行变量选取、过度抽样、相关性检验以及变量聚类步骤。得到预测模型后,用验证数据集进行检测,根据模型自身以及经过测试后的ROC曲线下面积来判断预测效果是否明显。本文设置全部的数据都取自客户结清个人信用贷款之前,观测窗口期为6个月,客户流失的判断标准为变量bad_good为1(即个人信用贷款客户流失),然后对80000个商业银行原始客户数据进行清洗,625个变量进行降维处理,筛选后最终留下16个变量。然后分别运用Logistic回归、决策树、随机森林三种方法来对降维后的数据建模,并对建模的结果进行比较分析,找出预测效果好且稳定的预测模型。

本文系统性地对银行个人信用贷款客户进行了分类,构造了个人信用贷款流失客户画像体系,然后进行客户流失预警建模,可以有效地分类个人信用贷款客户,辅助银行预防个人信用贷款客户的流失,提高银行的业务竞争能力,帮助银行未来的可持续发展。

车险客户流失分析方法

车险客户流失分析预测通过建立一个关于保险客户流失的预测模型，可以分析出主要有哪些因素导致他们想要退保并可以有针对性的挽留那些有退保倾向的客户，进而节约开支。客户流失预测考虑的主要因素如下：（1）客户购买频率：客户购买保单的频率越高，说明流失率低；反之流失率高；（2）客户付费历史：交纳保费方式，有没有过欠费历史，欠费多久才补缴保费等对客户流失都具有影响；（3）客户自然属性：教育程度，职业，家庭人口，收入等等；（4）客户工作的变化：包括工作性质的变化，工资的变化，职位的变化等等；（5）客户理赔处理情况：理赔的迅速、准确就会降低客户流失率，反之会提高客户流失率；（6）竞争对手促销策略：如果竞争对手采取新的促销策略，那么就会提高客户流失率。

利用数据挖掘中的分类方法建立客户流失分类预测模型对潜在流失客户进行分析预测。分类方法是一种有监督的学习方法，它通过在客户样本数据集上建立预测模型，得到区分客户是否具有流失倾向的预测模型，预测客户未来的流失倾向。该类研究主要应用了以下分类方法：支持向量机、人工神经网络、Logistic回归、贝叶斯网络、决策树等。决策树模型决策树模型保险客户流失预测考虑主要因素可以选择决策树的方法进行客户流失的预测，选择这种方法的原因是因为这种方法得出的模型可以很容易的被人们理解。尽管其他的一些数据挖掘技术，比如神经网络也可以产生很好的预测模型，但是这些模型很难理解。当用这些模型作预测分析的时候，很难对客户流失原因有深入的了解，更得不到任何对付客户流失的任何线索。如果附加其他算法，过程会比较复杂。在客户流失趋势的预测上，利用信息论中的信息增益赖寻找数据库中具有最大信息量的字段，作为决策树的一个节点，再根据字段的不同取值建立树的分支；再每个分支子集中重复建立树的下算法是相同的，不过在运用的场景上不同而已。通过决策树预测，可以发现特征客户群的流失比例，从而对具有相似特征的客户预测其流失趋势。为了挽留那些客户，保险公司可以有针对性的采取措施，保护自己的客户，有效的防止客户流失。基本原理是这样的，数据挖掘工具会先根据保险公司客户的基本资料进行划分，产生若干细分群，每个细分群都会有一些特征，比如客户持有的保单类型、客户教育背景等等。根据历史记录，某个细分群中，会有三个客户数。一个是该群中的客户总数T，一个是现在还活动的客户数A，最后一个是已经离去的客户数L。那么该群的客户流失率就可以用I＝L/A来计算获得。这样通过客户特征将他们分属于不同的决策树树叶中，就可以估算出他们的流失率，即流失趋势，同时，可以找出关于客户流失的主要特征。 C4.5算法的决策树构造和剪枝方法此方法分为了两个部分：第一部分是决策树的建造过程，第二部分是决策树的剪枝过程。

数据挖掘与分析心得体会

正如柏拉图所说：需要是发明之母。随着信息时代的步伐不断迈进，大量数据日积月累。我们迫切需要一种工具来满足从数据中发现知识的需求！而数据挖掘便应运而生了。正如书中所说：数据挖掘已经并且将继续在我们从数据时代大步跨入信息时代的历程中做出贡献。 1、数据挖掘数据挖掘应当更正确的命名为：“从数据中挖掘知识”，不过后者显得过长了些。而“挖掘”一词确是生动形象的！人们把数据挖掘视为“数据中的知识发现（KDD）”的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤！由此而产生数据挖掘的定义：从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程！数据源包括数据库、数据仓库、Web、其他信息存储库或动态地流入系统的数据。作为知识发现过程，它通常包括数据清理、数据集成、数据变换、模式发现、模式评估和知识表示六个步骤。数据挖掘处理数据之多，挖掘模式之有趣，使用技术之大量，应用范围之广泛都将会是前所未有的；而数据挖掘任务之重也一直并存。这些问题将继续激励数据挖掘的进一步研究与改进！ 2、数据分析数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析有极广泛的应用范围。典型的数据分析可能包含以下三个步： 1、探索性数据分析：当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。 2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。 3、推断分析：通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各

浅析银行客户流失因素

姓名：章瑜学号：08431119 班级：08工管一班浅析银行客户流失因素摘要：随着市场竞争日趋激烈，客户的个性化要求越来越高，客户流失现象更加频繁。各银行在所能提供业务基本无差异的情况下，向客户提供个性化、高质量的服务便成为了防止客户流失的有利武器。关键词：银行；服务；客户；质量。经济全球化的步伐日益加速，科学技术、信息产业的高速发展等种种因素使得市场竞争越来越激烈。科学技术的高速展直接影响着企业的生产和经营，一种新技术的运用可能为企业创造出明星产品，也可能让企业的传统产品被迫退出市场；随着信息产业的高速发展，消费者更容易获得满足同一类需求的不同产品、服务的信息，这有利于消费者对不同企业的产品和服务对比，从而优化购买决策，这在一定程度上也使得企业之间的竞争更加激烈。不论企业的目的是想开发新顾客还是维持老顾客，企业都必须提供优于竞争者的产品和服务，只有这样企业才能提高顾客满意度，减少客户的流失。商业银行处于激烈的市场竞争环境中，不但要面临着来自国内银行的竞争压力，还要面对外国银行的压力。这样的情况下，商业银行发展自身的潜力、吸引优质顾客、防止顾客流失就显得格外重要。客户是企业最重要的资产，通过完善的客户服务和深入的客户分析来满足客户的个性化需求，提高客户的满意度和忠诚度，才能保证客户终生价值和企业利润增长的实现。当前，银行业客户流失的其中一个重要原因就是客户服务存在缺陷。例如：VIP客户随便插队现象，国内有些银行允许VIP用户在没有设制VIP专柜的银行网点通过非VIP柜台插队优先办理业务，银行这种默许非VIP柜台插队的现象，其实就是银行在服务上的缺陷，随着一些银行在全国各地不遗余力地推进VIP 理财业务，但相应服务不能及时跟进，类似的事情可能会越来越多，这将会成为导致客户流失的潜在因素，特别是非VIP客户。银行容许VIP客户在非VIP窗口随意插队只是银行相关理财业务流程的内部运作与规定而已，这种规定不合情理，暴露出银行服务体系的缺陷。任何时候，银行都不能牺牲占绝对多数的普通储户的利益，普通储户是银行生存的根基。如果银行不尽快规范和完善服务，势

数据清洗、数据分析、数据挖掘

数据清洗 1.基本概念数据清洗从名字上也看的出就是把"脏"的"洗掉",指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合，这些数据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史数据，这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突，这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的，称为"脏数据"。我们要按照一定的规则把"脏数据""洗掉"，这就是数据清洗。而数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据，将过滤的结果交给业务主管部门，确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取。不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。数据清洗是与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。 ?残缺数据这一类数据主要是一些应该有的信息缺失，如供应商的名称、分公司的名称、客户的区域信息缺失、业务系统中主表与明细表不能匹配等。对于这一类数据过滤出来，按缺失的内容分别写入不同Excel文件向客户提交，要求在规定的时间内补全。补全后才写入数据仓库。折叠错误数据

这一类错误产生的原因是业务系统不够健全，在接收输入后没有进行判断直接写入后台数据库造成的，比如数值数据输成全角数字字符、字符串数据后面有一个回车操作、日期格式不正确、日期越界等。这一类数据也要分类，对于类似于全角字符、数据前后有不可见字符的问题，只能通过写SQL语句的方式找出来，然后要求客户在业务系统修正之后抽取。日期格式不正确的或者是日期越界的这一类错误会导致ETL运行失败，这一类错误需要去业务系统数据库用SQL 的方式挑出来，交给业务主管部门要求限期修正，修正之后再抽取。折叠重复数据对于这一类数据--特别是维表中会出现这种情况--将重复数据记录的所有字段导出来，让客户确认并整理。数据清洗是一个反复的过程，不可能在几天内完成，只有不断的发现问题，解决问题。对于是否过滤，是否修正一般要求客户确认，对于过滤掉的数据，写入Excel文件或者将过滤数据写入数据表，在ETL开发的初期可以每天向业务单位发送过滤数据的邮件，促使他们尽快地修正错误，同时也可以做为将来验证数据的依据。数据清洗需要注意的是不要将有用的数据过滤掉，对于每个过滤规则认真进行验证，并要用户确认。数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。类型在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的

利用数据挖掘实现客户流失分析

利用数据挖掘实现电信行业客户流失分析利用数据挖掘实现电信行业客户流失分析随着世界经济的全球化、市场的国际化和我国加入 WTO 步伐的加速，国际化的市场环境要求国内的公众电信运营企业在经营管理上向国外先进的电信运营企业看齐，以迎接电信运营业的国际化竞争。同时随着国家改革的深化，国内电信业的市场环境已渐趋合理且竞争将日益加剧。国内、国际电信业的如此态势，对公众电信运营企业的服务内容、服务方式、服务质量、经营管理以及服务意识，已提出了严峻的挑战。企业的经营模式和服务体系正以客户的价值取向和消费心理为导向，真正体现“创造需求”、“引导消费”的现代客户服务意识与理念。在电信企业面向市场，面向国内外众多的竞争者，努力创造更高价值的同时，客户流失的不断增加，客户平均生命周期的不断缩短严重影响了电信企业的发展。那么，在激烈的市场竞争和不断变化的市场需求面前，如何最大程度的降低客户的流失率呢？常用的方法之一就是利用数据挖掘技术。数据挖掘技术是目前数据仓库领域最强大的数据分析手段。它的分析方法是利用已知的数据通过建立数学模型的方法找出隐含的业务规则，在很多的行业已经具有成功的应用。在电信行业的应用领域主要有客户关系管理，客户欺诈分析，客户流失分析，客户消费模式分析，市场推广分析等。那么，在客户流失分析系统中，如何应用数据挖掘技术呢？主要方式是根据以前拥有的客户流失数据建立客户属性、服务属性和客户消费数据与客户流失可能性关联的数学模型，找出客户属性、服务属性和客户消费数据与客户流失的最终状态的关系，并给出明确的数学公式。只要知道客户属性、服务属性和客户消费数据，我们就可以计算出客户流失的可能性。市场/销售部门可以根据得到的数学模型随时监控客户流失的可能性。如果客户流失的可能性过高，高于事先划定的一个限度，就可以通过多种促销手段提高客户的忠诚度，防止客户流失的发生，从而可以大大降低客户的流失率。基于严格数学计算的数据挖掘技术能够彻底改变以往电信企业在成功获得客户以后无法监控客户的流失，无法实现客户关怀的状况，把基于科学决策的客户关系管理全面引入到电信企业的市场/销售工作中来。通常一个完整的数据挖掘过程由业务问题定义，数据选择，数据清洗和预处理，模型选择与预建立，模型建立与调整，模型的评估与检验，模型解释与应用等多个步骤组成。这里我们以个人客户流失为例说明各个步骤的功能。 1．业务问题的定义业务问题的定义要求非常明确。任何不明确的定义都会严重影响模型的准确和应用时的效果。例如：在客户流失分析系统中，需要明确客户流失的定义。在客户流失分析中，主要有两个核心的变量： 1.财务原因/非财务原因； 2.主动流失/被动流失。客户的流失利用数据挖掘实现电信行业客户流失分析类别根据这两个核心变量可以分为四种。其中自愿的、非财务原因的流失客户往往是高价值的、稳定的客户。他们会正常的支付自己的服务费用，并对市场活动有所响应。所以这种客户才是我们真正想保持的客户。而真正在分析客户流失的状况时，我们还必须区分公司客户与个人客户，不同服务的贡献率，或者是不同客户消费水平流失标准的不同。举例来说，对于用一种新服务替代原有服务的客户，是否作为流失客户？又或者，平均月消费额为 2000

【银行案例分析】客户流失原因

【银行案例分析】客户流失原因一、事件简述客户委托其同事于2016年11月末赴某支行进行对公临时帐户开立咨询办理，原考虑到其叔叔在我行任职，而该支行又毗邻该客户办公地点最近（我行网点政务1楼，客户工作地位于同一幢大楼11楼），但客户在向该网点人员进行开户询问时，该网点员工婉拒并表示建议其不要在我行开户，该员工的答复及态度给其造成极不好的体验，随后客户驱车前往距离车程5分钟远的其他银行进行开户办理，客户称在其他行受到很好的接待服务并快速开立了帐户且至今与其保持良好业务往来。在我行上门询问客户当时接待的具体经办人员信息及特征时，客户表示不愿透露。因目前该网点员工大部分已经调换，我行分别找到当时在网点任职的运营主管、部分当班员工及负责人进行了解，均表示对此没有印象，而由于时间间隔将近一年，监控录像已经无法保存，我行已经无法取证当时具体实际情况。二、网点基本情况该网点目前员工6人，主任（48岁）、运营主管（47岁）、运营副主管兼大堂副理（52岁）、高柜柜员（53岁）、贵宾区高柜柜员（26岁）大堂经理58岁，平均年龄47.3岁，其中大部分为2017年新调入网点员工。目前该网点采用长白班制，开立两组高柜，未设立低柜，大堂配置超级柜台，另自助区域配置3台自助存取款设备及2台自助

服务终端，网点平均业务量180余笔（含两组高柜及超级柜台），考虑到地处政务大楼，采用周末双休模式。 2016年年末该网点负责人由于脑部长了一个肌瘤急需住院手术，2016年年末至2017年4月该网点一直存在网点负责人不在岗，由马静军代为履职，客观上网点内部管理存在有一定松懈局面。现对此次客户流失做如下原因分析：一、业务员主观上业务素质低。近年来，随着客户维权意识的不断提升，客户对银行业务差错率的容忍度越来越低，加强有效减少了柜面差错，但偶然现象的存在，仍然会引发客户投诉，影响银行声誉，甚至给银行造成重大损失。柜面员工没有养成良好的工作习惯，银行柜面业务看似简单，但要真正做好，务必要在“细”字上下功夫，注重工作细节、程序细节和服务细节，勤于思考，善于总结，切实增强责任意识，养成规范的业务操作习惯。此外，柜面员工没有认真进行学习和培训。银行应当定期对柜面人员，尤其是新入行员工进行培训，从礼仪形象到沟通技巧，从规章制度到临柜业务操作知识，使其全面了解各操作环节的要领和依据，熟练掌握各项业务流程和技能，促进柜台服务快、准、好，避免出现差错和堵塞。二、业务员没有做到以客户为中心。银行业是高风险行业，它的每一笔业务都要在规章制度的约束下进行，只有这样才能保障客户的合法正当权益，这也是近年来“铁款、铁账、铁规章”的运营管理制

第四篇-电信客户流失影响因素与预测分析教学教材

第四篇-电信客户流失影响因素与预测分析

电信客户流失影响因素与预测分析一、引言目前电信运营商面临着激烈的市场竞争。对电信运营商来说，客户即生命，如何保持现有客户是企业客户管理的重中之重。因此，电信运营商拥有的客户越多，作为主要成本的前期投资就会越大，企业的利润也就越大。客户资源对于电信运营商来说其意义不言而喻，电信运营商之间的竞争实际上就是对客户资源的竞争。可以说，未来的电信行业，得客户者得天下。当今电信市场竞争激烈,运营商每月客户流失率在1%～3%,挽留将要流失客户,降低客户流失率是近年来热门的研究领域。而数据挖掘技术是解决这一问题的有效途径,本文使用IBM Spss Clementine（IBN SPSS Modeler）进行数据挖掘与分析，深入了解电信客户流失的关键，以对该类客户的行为特性进行预警分析，采取针对性的措施改善客户关系，避免客户流失或者挽留客户。二、问题分析根据已有的结果——流失客户（在数据中直接有判别数据有没有流失的字段churn），寻找他们流失的原因，即流失客户的特征。通过数据处理，统合数据，根据以前拥有的客户流失数据建立基本属性、服务属性和客户消费数据与客户流失可能性的数据模型，找出其潜在的关系，分析出客户流失的因素，计算出客户流失的可能性，预测客户是否流失的可能性。对于客户的基本数据、客户行为数据及消费数据，进行数据挖掘，研究已流失客户数据，从中找出先前未知的、对企业决策有潜在价值的知识和规则，发掘潜在流失客户，让企业适时把握住市场及客户动态，掌握客户流失的规律。

三、算法简介 3.1分类分析分类就是找出一个类别的概念描述，它代表了这类数据的整体信息，即该类的内涵描述，并用这种描述来构建模型，一般用规则或决策树模式表示。分类是数据挖掘的主要方法，分类模型能很好地拟合训练样本集中属性集与类别之间的关系，也可以预测一个新样本属于哪一类。分类技术已经在很多领域得到成功应用，如医疗诊断，客户流失预测，信用度分析，客户分群和诈骗侦测。常见的分类方法有贝叶斯分类（Bayesian），神经网络（neural networks），遗传算法（genetic algorithms）和决策树分类器（decision trees）。在这些分类方法中，决策树分类器在大规模的数据挖掘环境中已经获得了最为广泛的应用。 3.2决策树演算法决策树演算法是在进行数据挖掘时经常使用的分类和预测方法。一个决策树的架构，是由三个部分所组成：叶节点 (Leaf Node)、决策节点 (Decision nodes) 以及分支。决策树演算法的基本原理为：通过演算法中所规定的分类条件对于整体数据进行分类，产生一个决策节点，并持续依照演算法规则分类，直到数据无法再分类为止。 3.3决策树演算法的比较决策树演算法依据其演算原理以及可适用分析数据类型的不同延伸出多种决策树演算法。在 IBM SPSS Modeler 中，主要提供了四种常用的决策树演算法供使用者选择，分别为：C5.0、CHAID、QUEST 以及 C&R Tree 四种。使用者可依据数据类型以及分析需求的不同，选择适当的决策树演算法进行分析。虽

分析报告、统计分析和数据挖掘的区别

分析报告、统计分析和数据挖掘的区别关于数据挖掘的作用，Berry and Linoff的定义尽管有些言过其实，但清晰的描述了数据挖掘的作用。“分析报告给你后见之明 (hindsight)；统计分析给你先机 (foresight)；数据挖掘给你洞察力(insight)”。举个例子说。你看到孙悟空跟二郎神打仗，然后写了个分析报告，说孙悟空在柔韧性上优势明显，二郎神在力气上出类拔萃，所以刚开始不相上下；结果两个人跑到竹林里，在竹子上面打，孙悟空的优势发挥出来，所以孙悟空赢了。这叫分析报告。孙悟空要跟二郎神打架了，有个赌徒找你预测。你做了个统计，发现两人斗争4567次，其中孙悟空赢3456次。另外，孙悟空斗牛魔王，胜率是89%，二郎神斗牛魔王胜率是71%。你得出趋势是孙悟空赢。因为你假设了这次胜利跟历史的关系，根据经验作了一个假设。这叫统计分析。你什么都没做，让计算机自己做关联分析，自动找到了出身、教育、经验、单身四个因素。得出结论是孙悟空赢。计算机通过分析发现贫苦出身的孩子一般比皇亲国戚功夫练得刻苦；打架经验丰富的人因为擅长利用环境而机会更多；在都遇得到明师的情况下，贫苦出身的孩子功夫可能会高些；单身的人功夫总比同样环境非单身的高。孙悟空遇到的名师不亚于二郎神，而打架经验绝对丰富，并且单身，所以这次打头，孙悟空赢。这叫数据挖掘。数据挖掘跟LOAP的区别在于它没有假设，让计算机找出这种背后的关系，而这种关系可能是你所想得到的，也可能是所想不到的。比如数据挖掘找出的结果发现在2亿条打斗记录中，姓孙的跟姓杨的打，总是姓孙的胜利，孙悟空姓孙，所以，悟空胜利。用在现实中，我们举个例子来说，做OLAP分析，我们找找哪些人总是不及时向电信运营商缴钱，一般会分析收入低的人往往会缴费不及时。通过分析，发现不及时缴钱的穷人占71%。而数据挖掘则不同，它自己去分析原因。原因可能是，家住在五环以外的人，不及时缴钱。这些结论对推进工作有很深的价值，比如在五环外作市场调研，发现需要建立更多的合作渠道以方便缴费。这是数据挖掘的价值。

SaCa RealRec客户挖掘案例分析：中国银行客户流失预警总结

中国银行客户流失预警总结技术战略发展部孟令胜1 1.Email:menglsh@https://www.sodocs.net/doc/7a13652517.html,

目录背景介绍 (3) 问题阐述 (3) 解决思路 (4) 与客户流失相关的关键因素分析 (4) 建立模型 (5) 原始数据 (6) SPSS模型 (6) Mahout模型 (7) 两种模型的对比 (8) 进一步研究 (8)

背景介绍高端个人客户数量少、价值高、利润丰厚，对商业银行发展个人金融业务及至公司金融业务都极为重要，一般来说，20%的优质个人客户贡献了80%以上的利润。在中国，更为明显的社会收入差距使得优质个人客户的作用更为重要。研究表明，在中国10%的优质个人客户贡献了至少90%的利润。由于各种因素的不确定性和市场的不断增长，以及一些竞争对手的存在，很多客户不断地从一个供应商转向另一个供应商，只是为了求得更低的费用以及得到更好的服务，这种客户流失在许多企业中是普遍存在的问题。因客户流失导致的损失是巨大的，因为获取一个新客户，要在销售、市场、广告和人员工资上花费很多，而且大多数新客户产生的利润不如那些流失的客户多。据统计，赢利一个新客户所花费的成本是保留住一个老客户的5到6倍。因此保住老客户，提前预测出潜在的流失客户，防止因客户流失而引发的经营危机，对于提高企业的竞争力具有战略意义。问题阐述对于中国银行上海分行现在中高端客户数大概在20万左右，去年是24万左右，相对于去年来说，中高端客户总量流失了16.7%（银行方面计算的是(24-20)/20=20%），在银行领域来说这个比例相对较高，因此分行现在急需一些有效措施对中高端客户流失进行预警。客户主要想通过分析中高端客户资金流失去向，比较存量中高端客户与流失中高端客户在金融资产、产品持有、金融行为等特征上的差异，建立中高端客户流失预判模型，筛选潜在流失客户，其实也就是一个分类问题。后续根据模型的可解释性制定差异化的产品、服务、营销策略，预估营销活动对降低中高端客户流失率的效果。

移动运营商的客户流失管理案例分析报告

移动运营商的客户流失管理案例分析发布时间：20070427 作者：转载出处：C114 录入：雷 1. 问题的提出：近十年来我国电信业以3倍于GDP的速度增长，成为国民经济支柱产业中增长速度最快的行业之一。电信业的急速增长在很大程度上是由电信服务业中移动通讯市场的急速发展所推动的。但是,随着市场的拓展和竞争，移动通讯业也遇到了一些问题，如代理费用的升高和宣传费用的升高，这使发展新客户的难度增加、收益率下降。价值客户不仅是电信企业的宝贵资源，也是其竞争对手不断争取的对象。电信企业的客户流失非常严重。据某运营商的统计，该运营商的移动客户在2004年1-10月平均每月离网400万户，月平均流失率达4.7%。其他运营商的客户流失率也居高不下。根据美国市场营销学会顾客满意手册的统计数据表明，吸引一个新顾客所耗费的成本大概相当于保持一个现有客户的5倍。这使得移动运营商不得不关注客户流失管理，以采取有力措施防止客户流失。 2.中国移动-客户流失管理的支撑系统和策略中国移动通信主要经营移动话音、数据、IP电话和多媒体业务，其网络规模和客户规模列全球第一。截止到2006年11月底，客户总数已达2.964亿户。 2.1.支撑系统中国移动已经形成了完整的业务支撑体系，由BOSS系统、经营分析系统（数据仓库）和支撑网网管系统三部分组成。经营分析系统已经成为市场经营过程（包括客户流失管理）的重要支撑环节。

2.1.1.经营分析系统建设概述从2001年开始规划，2005年底建成世界最大的数据仓库（超过842TB容量），2006年7月容量已达1614TB；应用了OLAP、数据挖掘技术；提高了企业内部数据的标准化程度，有统一的逻辑模型、统一的指标解释；方便指标、报表、即席查询；与BOSS系统进行了互动。中国移动数据仓库系统的分级结构 2.1.2.经营分析系统的意义分析内部数据资源，理顺企业管理流程，提升管理模式；提升中国移动的精细化营销能力，降低营销成本（客户营销/服务从地毯式轰炸转向精确式打击）。例如：某地区真实流失人数190人（总样本的6.13%），不用模型就要对1455人（6.13%）做市场活动；采用了流失模型后，仅需要对712人（3.00%）做市场活动。 2.1. 3.经营分析系统的经济效益中国移动经营分析系统取得了较为显著的经济效果，某个单项的应用就可以带来显著的经济效益：

银行个人存款流失情况分析报告

银行个人存款流失情况分析报告截至XX年X月31日，我支行总体运营情况良好，各项存款余额较年初有所下降，现将存款流失情况分析如下：一、存款流失基本情况经过全面分析，支行存款流失集中在以下两个方面：一是过渡性账户余额减少；二是理财产品收益性不强。二、原因分析一是利率市场化直接冲击。央行降息和自主利率调控促使客户在获取更多的存款利息收益方面拥有了更多的主动权和选择权，加之金融脱媒、互联金融等因素对银行业负债业务持续影响，造成客户忠诚度下降。同时，XX年两会后，利好消息冲击股票市场，走势向好的股市致使大量个人资金流入证券市场。二是社区银行对此冲击。如与支行一墙之隔的兴业社区银行，虽然我行在零售业务板块有利率优势，但其夜市理财直接抢占有固定收入且日间不便出行办理业务的中高端客户群，分散了我行目标客户群。三、下一步工作措施一是对存量客户进行梳理，全面维护存量客户，

实施一对一营销方案，通过与每一个客户的沟通和互动，与客户逐一建立持久、长远的双赢关系，为客户提供定制化产品。二是开发潜在客户，综合分析个人存款业务客户的关联账户，力求将关联账户全部营销入我行。三是树立以市场为导向、客户为中心的服务理念，充分挖掘客户需求，及时告知客户理财信息，增加客户的黏性，以此，来守住存款量。四、对总行建议在利率市场化进程不断加深以及监管层对银行理财业务逐步规范的背景下，我行应全面创新服务方式，不断研发满足客户需求的理财产品。同时，理财产品应摆脱当前按照预期收益率刚性兑付的发行模式，真正转向基金化、结构性的代客理财资产管理模式，这是银行理财发展的一个趋势，也是保证我行个人存款业务的有效措施。

顾客流失的预测分析

5 您能预测哪些客户有可能流失吗？本章中，我们将阐述可预测哪些客户在不久的将来可能会从您公司流失的数据挖掘方法，电信业务常将这种方法称为客户流失预测。如今，电信业务市场日渐成熟，电信公司也意识到主动性客户关系管理的重要性，从而非常关注对现有客户服务，即如何维系重要客户，以及怎样使之为公司带来更丰厚的利润？通过数据挖掘，您可以根据客户历史数据获得数据挖掘模型，从而生成公司很可能流失的客户列表。最终，这将为您制订有效的市场营销战略提供有价值的业务洞察力，以防止公司客户的流失。本章所阐述的客户流失预测过程是以采用数据挖掘方法的预测建模为基础的，包括对每个客户的流失可能性的预测，以及对可能流失客户及不会流失客户的分类。 73

5.1 业务需求客户流失预测通常因其市场饱和度和动态市场变化等典型市场特征而成为电信公司首要考虑的问题。由于电信市场日趋饱和，所以获取新客户的成本比留住现有客户群要昂贵得多，并且竞争对手、技术，以及法律法规等动态市场变化更容易使客户流失到其他公司。 5.1.1 数据挖掘的作用何在？客户流失管理要求对客户行为具有良好的了解。首要问题是要弄清楚哪些客户将会从公司流失，以及哪些客户会给公司带来利润。为防止客户流失，公司需要采取的首要措施是在客户流失到其他公司前掌握客户行为，并努力找到客户流失的行为模式，这样公司就可以提前采取一些规避措施。您可以通过简单的查询方式、OLAP 分析，或仅根据经验来了解客户行为。但是，在把握与客户流失相关的客户行为的过程中，数据挖掘起着极其重要的作用，而这些客户行为隐藏在诸如呼叫事务等庞大的数据集中。应当建立合适的数据挖掘模型来识别客户流失行为模式，并为客户提供适当的产品和服务以防止流失。在以下章节中，我们将阐述如何应用数据挖掘方法来防止电信企业的客户流失现象，以及如何将其应用到您的 CRM 系统中。 5.1.2 起点？该通用方法的第一步是把您要提出的业务需求转换成一个或多个可通过数据挖掘解答的问题。客户流失预测是一种不断变化的过程，而非单一事件。客户流失预测与公司的客户保持过程密切相关。客户保持过程涉及三个方面：明确哪些客户可能会流失。确定可能流失的客户中您需要保留哪些客户。开发客户保持策略(开展客户保持活动)以防止好这些客户流失。作为客户保持过程的基础，客户流失预测对公司而言是一件非常有意义的工作。然而，客户流失预测所面临的挑战在于，如何预测未来的客户行为，以及如何根据这一预测针对客户采取相应的措施。 74

大数据、数据分析和数据挖掘的区别

大数据、数据分析和数据挖掘的区别大数据、数据分析、数据挖掘的区别是，大数据是互联网的海量数据挖掘，而数据挖掘更多是针对内部企业行业小众化的数据挖掘，数据分析就是进行做出针对性的分析和诊断，大数据需要分析的是趋势和发展，数据挖掘主要发现的是问题和诊断。具体分析如下： 1、大数据(big data)：指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产; 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)Veracity(真实性) 。 2、数据分析：

是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。 3、数据挖掘(英语：Data mining)：又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。简而言之：大数据是范围比较广的数据分析和数据挖掘。按照数据分析的流程来说，数据挖掘工作较数据分析工作靠前些，二者又有重合的地方，数据挖掘侧重数据的清洗和梳理。数据分析处于数据处理的末端，是最后阶段。数据分析和数据挖掘的分界、概念比较模糊，模糊的意思是二者很难区分。大数据概念更为广泛，是把创新的思维、信息技术、统计学等等技术的综合体，每个人限于学术背景、技术背景，概述的都不一样。

一种确定客户流失的方法和系统

一种确定广电客户流失的方法和系统作者：胡玉婷袁昊程版本：v1.0 文档创建日期：2013年9月11日最后修改日期：2013年9月11日 1．本发明要解决的技术问题是什么？进入21世纪以来，随着电信与信息技术的飞速发展，在“三网融合”的大趋势下，广电运营商面临着重大挑战，同时也是一次重大机遇。与其它运营商相比，有线运营商在视频传播领域具有资源、技术等全方位的优势，但随着时间的推移和科技的发展，这种优势将会不断弱化，全面的竞争将不可避免。而且对于广电运营商而言，注册客户数动态增长，在大量客户入网的同时，又有大批客户离网流失，业务与收入总量增长相对趋缓，导致出现“增量不增收”现象。从传统意义上讲，发展一个新客户所支出的费用是保留一个老客户的五倍。因此，分析客户流失原因，吸引潜在客户入网，增加现有客户满意度，减少客户流失概率，提高客户消费水平，充分占有市场，是广电运营商在激烈市场竞争中制胜的关键。那么如何保留当前客户资源，采取措施挽留将要流失的客户，降低客户流失率，并为之提供有差别的服务，已成为广电行业目前亟需解决的问题。 2．详细介绍技术背景，并描述已有的与本发明最相近似的技术方案广电行业中，客户流失是指客户在连续一段时间内发生不同程度的停止贡献价值，甚至拖欠应收费用的行为。客户流失分析是指使用多角度的客户数据进行分析，提炼出已流失和预流失客户的行为特征，利用数据挖掘技术建立客户流失模型，并将流失模型应用在实际运营中，对客户在未来一段时期发生流失的概率进行预测，并输出流失可能性较大的客户清单，从而能提供给CRM 等相关系统做事前的维系挽留工作，降低客户的离网率，减少企业的损失。目前已经有诸多解决客户流失分析的数据挖掘技术方案，主要分为如下几类： 1.决策树算法，这样的系统架构相对简单，系统整体运行效率易于保障。 2.神经网络算法 3.逻辑回归算法