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[期刊] 管理现代化
[作者]
叶志龙 黄章树
随着互联网的快速发展，越来越多的企业运用数据挖掘技术进行线上客户流失预测分析。当前线上客户的流失预测大多采用单一的预测模型，这样很难对线上客户流失实现准确预测。鉴于此，结合决策树和神经网络模型的预测结果和置信度，构建线上会员客户流失预测综合模型。结果验证了该组合模型在客户流失预测上的准确率。
关键词：
客户流失预测 决策树 神经网络
[期刊] 统计与决策
[作者]
史芳丽 周亚莉
以商业银行客户数据为依据,采用粗集理论进行知识约简、C4.5决策树建模,得出了客户流失的模型规则,通过评估,模型是健壮和稳定的。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
赖院根 刘砺利
对信息用户流失分析中的相关问题展开了研究,提出基于客户价值的流失预测模型。结果表明在客户价值细分后进行流失预测,可以提高预测精度并深刻地了解用户特征,从而更有针对性地开展用户保持工作。
关键词：
客户价值 信息用户 用户分析
[期刊] 预测
[作者]
肖进 贺昌政
目前大多数客户流失预测研究常采用单一预测模型。因此,本文将动态分类器组合与自组织数据挖掘理论(SODM)相结合,提出了基于SODM的动态分类器集成方法。以国内、国外电信公司客户流失预测数据为例,并与单一的预测模型以及已有的动态分类器组合方法进行了详细对比,发现该方法能在很大程度上提高客户流失预测的准确率、命中率以及提升系数,是进行客户流失预测的有效工具。
[期刊] 工业工程
[作者]
武小军 孟苏芳
为了准确识别高价值电子商务客户,提高对非流失客户的预测精度,本文首先对电子商务客户进行Kmediods聚类细分识别出高价值客户,再应用过采样和欠采样相结合的改进SMOTE处理不平衡的电子商务客户数据,最后用Ada Boost算法进行预测。实证研究表明,与成熟的客户流失预测算法BP神经网络、支持向量机(SVM)和改进支持向量机(CW-SVM)相比,该方法能更好地提高预测效果,与未细分前预测效果对比,客户细分后预测效果更好。
[期刊] 工业工程
[作者]
武小军 孟苏芳
为了准确识别高价值电子商务客户,提高对非流失客户的预测精度,本文首先对电子商务客户进行Kmediods聚类细分识别出高价值客户,再应用过采样和欠采样相结合的改进SMOTE处理不平衡的电子商务客户数据,最后用Ada Boost算法进行预测。实证研究表明,与成熟的客户流失预测算法BP神经网络、支持向量机(SVM)和改进支持向量机(CW-SVM)相比,该方法能更好地提高预测效果,与未细分前预测效果对比,客户细分后预测效果更好。
[期刊] 北京金融评论
[作者]
曹淑鹏 闵杰
本文以信用卡高端客户实际数据为蓝本,通过SASEM统计分析软件,运用熵方法决策树、基尼指数决策树和内置决策树方法,创建信用卡高端客户流失预测模型,利用5万条实际数据对模型的有效性进行实证研究,并得出每名客户流失倾向概率值。在此基础上,给出了压降信用卡高端客户流失率,提升客户服务价值的策略建议。
关键词：
信用卡高端客户 决策树 客户流失
[期刊] 金融论坛
[作者]
贺本岚
本文结合某商业银行客户流失样本数据探讨利用支持向量机模型(SVM)进行客户流失预测。结果表明,由于商业银行客户流失数据呈现出典型的不平衡特征,直接采用统计预测方法和传统的分类方法预测精度较差,而随机抽样法能通过改变数据集分布从而减小数据的不平衡性。因此,本文利用随机抽样法对支持向量机模型进行改进,并与Logistic回归模型预测效果进行比较,结果发现选取该方法能有效提升模型预测精度,且预测效果优于Logistic回归模型,能较为准确地预测,对于商业银行加强客户管理、提升核心竞争力具有重要的意义。
[期刊] 学位与研究生教育
[作者]
中国学位与研究生教育学会"中国研究生创新实践系列大赛"负责人、教育部学位与研究生教育发展中心原主任助理赵瑜,本届承办学校华南理工大学党委常委、副校长李卫青及相关部门负责人,东南大学(秘书处),西北工业大学、南京理工大学、华东理工大学等高校的专家学者以及山东五思信息科技有限公司企业代表参与会议。会议由华南理工大学数学学院党委书记孙国忠主持。
关键词：
中国研究生 数学建模竞赛 在校研究生
[期刊] 学位与研究生教育
[作者]
2021年11月12日,第十八届中国研究生数学建模竞赛第二次执行委员会会议在线上召开。华南理工大学研究生院副院长许勇,数学学院党委书记孙国忠、党委副书记邹敏及刘深泉教授等参加会议。中国学位与研究生教育学会副秘书长赵瑜、中国研究生数模竞赛专家委员会主任朱道元、秘书处奚社新,以及赞助单位华为技术有限公司叶国华等通过网络参加了会议。
关键词：
中国研究生 数学建模竞赛
[期刊] 统计与决策
[作者]
夏国恩 陈云 金炜东
本文将支持向量机穴SupportVectorMachine,SVM雪应用于客户流失预测研究中,通过实证研究,证实了该方法用于电信企业客户流失预测比BP神经网络更具有效性和优越性。
关键词：
客户流失 支持向量机 神经网络 电信
[期刊] 中国软科学
[作者]
朱帮助 张秋菊
采用某网上商场的2525名客户样本,构建了基于SMC和最小二乘支持向量机(LSSVM)的电子商务客户流失三阶段预测模型。首先应用SMC模型计算出客户活跃度,以0.5为阈值判断出客户流失状态,识别出正判客户和错判客户;其次将训练样本送入LSSVM进行训练和学习,进而对测试样本的客户流失状态进行判别,然后将误判客户样本输入最近邻分类器进行再判断。结果表明,与SMC模型、BP神经网络模型、LSSVM模型相比,三阶段模型对测试样本预测精度更高,是一种更有效和实用的分类方法,可为电子商务企业客户关系管理提供一个新的方法。
[期刊] 管理评论
[作者]
应维云
在全球化的市场竞争中,企业如何利用现有资源,提高客户满意度,保住现有客户,已成为企业面临的主要问题,客户流失预测越来越受到企业关注。本文针对实际客户流失数据中正负样本数量不平衡而且数据量大的特点,提出一种改进的平衡随机森林算法,并将其应用于某商业银行的客户流失预测。实际数据集测试结果表明,与传统的预测算法比较,这种算法集成了抽样技术和代价敏感学习的优点,适合解决大数据集和不平衡数据,具有更高的精确度。
关键词：
流失预测 不平衡数据 随机森林
[期刊] 金融论坛
[作者]
陈建成 马文扬
随着金融脱媒趋势逐渐凸显,商业银行以批发业务为主的盈利模式受到了极大的挑战。零售业务逐渐成为未来商业银行利润空间的主要组成部分。同时,商业银行越来越重视零售客户关系的管理与维护,并且逐渐意识到对目标客户行为数据进行分析的重要性。分析商业银行零售客户的流失因素及流失概率是客户行为分析的重要方面。研究表明,影响商业银行零售目标客户流失的因素较多,在诸多影响因素中,经COX模型的筛选,客户年龄、观察期内客户使用的产品数等因素对目标客户流失的解释作用是十分显著的。这些因素或正向或负向地作用于目标客户流失概率。
[期刊] 企业经济
[作者]
张秋菊 朱帮助
为解决电子商务客户流失预测中的高维、非线性问题,本文将自组织数据挖掘理论(SODM)引入客户流失预测,提出一种新颖的基于自组织数据挖掘的电子商务客户流失预测模型。该方法将自组织数据挖掘中的客观系统分析算法(OSA)和改进分组数据处理网络(GMDH)集成起来进行电子商务客户流失预测。首先利用OSA算法选择出重要的电子商务客户流失关键属性,然后将训练样本送入改进GMDH网络进行学习和训练,进而对测试样本客户流失状态进行判别。将该方法应用于某网上商店客户流失预测实证分析,预测结果验证了该方法对包含多种因素影响的电子商务客户流失预测具有优势,基于自组织数据挖掘的电子商务客户流失预测模型具有较强的实用性...
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