基于Stacking集成学习的浙江移动公司客户流失分层预测研究

发布时间：2024-04-01 19:26

　　随着国内电信行业的不断发展,4G业务的愈发成熟带来网速的大幅度跃升,客户对于流量的依赖性越来越强,流量成了移动公司利润的最大来源,其费用占比超过了 50%。流量的不同使用情况反映了客户不同的行为特征,故基于流量对客户进行分层建模,探究不同流量客户的需求特征,提升自身的服务质量进而提高客户的忠诚度与满意度,防止客户流失就变得尤为重要。本文基于浙江移动公司的客户真实数据,根据客户实际消耗的流量将其分为低流量客户与中高流量客户,并根据研究时间窗口界定符合连续三个月(2017年11月至2018年1月)的ARPU都大于0元、2018年1月末时在网时长3个月以上、连续三个月(2017年11月至2018年1月)的MOU都大于0、2018年3月当月的MOU等于0这四个条件的客户为流失客户。结合基础属性、通信特征、流量特征,分别对低流量客户与中高流量客户进行流失特征分析,通过分析可以得出,低流量客户的流失与通话行为显著相关,而中高流量客户的流失则与流量行为显著相关。本文基于业务经验构建了浙江移动公司客户流失分层预测的预选指标体系,设计5个月的时间窗口,选取包括基础属性、账务行为、通话行为、流量行为、短信...

【文章页数】：94 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２－丨三层ｔｌ编码器结构图??

输入层??图２－丨三层ｔｌ编码器结构图??自编码算法实现??的过程指的是从输入层到隐含层，将数据Ｊ输入到编码器就会

图４－１低流量用户在网时长与流失率的关系（单位：月）??

一、基础属性与流失关系分析??图４－１可以看出低流量用户在网时长与流失率之间的关系。由于本文选取的??目标用户在网时长超过３个月，故目标用户的在网时长是从４个月开始。从图中??可以看出，随着在网时长的增加，用户区间流失率逐渐降低，即用户在网时长越??长，该用户就越稳定，越不容易流....

图４－２低流量用户星级与流失率的关系??

０?０．０％??图４－２低流量用户星级与流失率的关系??图４－３表示的是低流量用户经济等级与流失率之间的关系。从图中可以看出，??经济水平中等的用户流失率最低，经济水平等级较低的用户流失率较高，这部分??用户比较不稳定，可能出于对收费的不满就会离网，但此部分用户对于运营商的??贡....

图４－３低流量用户经济等级与流失率的关系??

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本文编号：3945191