基于神经元网络的客户流失数据挖掘预测模型

摘要

数据挖掘技术是预测客户流失最常用的方法。以电信行业的客户流失问题为研究对象,讨论如何提高使用数据挖掘对客户离网预测的准确性。通过分析离网客户建立挖掘模型,获得大量流失的客户群特征,服务属性和客户消费数据与流失的最终状态的关系,并用此关系建立不同的算法的挖掘模型,最后分析、验证不同模型的优缺点,给出挖掘的最佳方案,制定具体有效的挽留战略以减少流失率,其结果也体现了基于神经元网络的移动大客户流失预测模型的优越性。