一种基于CART算法的移动通信客户流失预测模型

分析了通信企业客户流失现状,给出选择CART算法的原因,然后利用CART算法建立客户流失预测模型并以移动通信企业为例,对其客户流失情况进行预测,把预测结果反馈给相关部门,从而制定出有效的营销措施预防客户流失。     

基于动态分类器集成的客户流失预测模型研究

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.     

基于客户价值的信息用户流失预测研究

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。     

保险业客户流失预测模型的建立与实现

通过分析选择决策树作为保险业客户流失预测模型实现的手段,给出了决策树实现流失预测的算法设计,通过流程图及相应数据结构的说明,介绍了算法实现要点,最后的实验结果表明所建立的预测模型具有良好的准确率。     

基于粗糙集和SVM的网站客户流失预测研究

针对网站收费客户流失预测领域特点,尝试了多种方法对客户信息进行约简和客户流失预测。以某大型网站收费客户信息为样本的数据实验表明,基于粗糙集的属性约简算法保持数据分类能力,简化客户信息;另外利用SVM建立的分类模型可以取得满意的预测效果,与其他数据挖掘方法相比有较大的优势。网站可根据实验结果减少信息收集量,预测流失用户,从而采取有效措施。     

数据挖掘在证券客户流失管理中的应用

随着证券市场竞争的不断加剧,如何针对不同的客户群实施差异化营销和服务已成为当前证券企业的迫切需求.客户流失分析系统可以预测客户流失情况,对潜在流失的客户进行预警,为营业部提前进行客户挽留提供帮助.首先简要介绍了数据挖掘技术的基础理论,接着提出了证券客户流失的含义并阐述了证券客户流失分析系统的构建步骤,最后结合某证券公司的实例数据对证券客户流失系统进行了应用说明.     

电信业客户流失战略管理模型

应用基于公司竞争的Delta战略模型,提出一种用于电信业的客户流失战略管理模型(CSMM)。通过使用重庆市电信有限公司小灵通客户流失数据集,对CSMM进行了验证。其结果表明,该模型描述了客户流失的原因且包含了与公司竞争战略相关的主要预测因子,从而使其实际应用更易于控制。     

移动运营商个人客户流失风险信息分析

电信客户流失分析常用的数据挖掘方法有决策树、自动聚类、神经元网络。它们是采用运营数据本身来训练模型的。电信客户流失是由客户、运营商及其竞争者等多方面的因素决定的,利用电信客户流失分析的已有知识,可以提高预测的精度。该文根据专家的认识和已有的研究成果,利用德尔菲法、层次分析法、模糊数学,构造移动通信个人客户的风险指标体系,为分析客户流失等不确定问题提供了新的思路。     

一种基于径向基网络的读者流失分析模型

大量而频繁的读者流失导致了图书馆知识服务范围的减少,降低了图书馆信息服务的质量。本文根据读者资料和借阅行为及其相关数据等历史信息,将径向基神经网络应用于读者流失分析中,针对目前图书借阅中存在的问题,给出了读者流失预测模型,利用训练后的模型对读者的流失率进行预测并生成读者列表。该模型通过试验运行,取得了良好的效果,对大学图书馆的服务策略实施具有现实的指导意义。     

核心员工流失预警探讨

核心员工管理是企业员工管理的重要组织部分,其水平高低关乎企业生存和发展。文章明确了核心员工的概念,指出了核心员工的特点和重要地位,分析了核心员工流失的原因。在此基础上,提出根据核心员工的服务时间和重要程度,建立分层次、有重点的核心员工流失预警机制,预测可能存在的核心员工流失风险源并实时监控,以便及时采取有效措施化解风险,改进管理,提高核心员工管理水平。     

我国国有资产流失的原因及对策

本文详细地分析了我国国有资产流失的特点及流失的原因,并在此基础上提出了防止国有资产流失的有效对策和措施。     

我国国有资产流矢的原因及对策

本文详细地分析了我国国有资产流失的特点及流失的原因,并在此基础上提出了防止国有资产流失的有效对策和措施。     

企业科技人才流失预警信息系统的构建及运行对策研究

本文基于信息分析处理的基本原理,分析了构建企业科技人才流失预警信息系统的必要性,提出了企业科技人才流失预警信息系统的构建原则,在此基础上对企业科技人才流失预警信息系统的构成及运行进行了深入探讨,并提出了企业科技人才流失预警信息系统实施的对策建议。论文结论对企业加强信息处理能力进而解决其科技人才流失问题具有一定的参考价值。     

关于高校房屋资产流失问题的思考

文章详细分析了高校房屋资产流失的途径及原因,并在此基础上提出了防止国有资产流失的有效对策。     

国有企业知识型员工流失的影响因素分析

对近年来关于我国国有企业知识型员工流失的文献进行研究综述,归纳、总结了现在国有企业知识型员工流失的现状,分析了造成国有企业知识型员工流失的影响因素及对国有企业造成的影响,与此同时提出了降低国有企业知识型员工流失率的有效策略。     

高科技企业关键员工流失的影响因素研究

以西安高新区高科技企业中的关键员工为研究对象,采用主成分及因子分析方法对影响关键员工流失的因素进行了分析.认为职业发展因子是影响关键员工流失的关键要素;管理水平、人群关系、能力素质因子是引起关键员工流失的重要因素;而待遇水平及工作环境对关键员工流失的影响程度较弱.     

基于k-means与神经网络机器学习算法的用户信息聚类及预测研究

【目的/意义】基于机器学习算法对信息进行聚类及预测引起了广泛关注,本文将以航空公司客户信息为对 象构建出k-means,BP神经网络模型,对航空用户进行聚类及预测,实现用户的精准营销。【方法/过程】首先,对航 空公司的客户信息进行预处理,并根据信息聚类和信息预测理论,构建出k-means客户聚类模型与BP神经网络的 流失预测模型。【结果/结论】实证结果表明,在聚类模型上,k-means算法将客户聚为五类,实现了不同价值客户的 差异化识别;在客户预测模型上,BP神经网络的准确性更高。【创新/局限】本次研究将LRFMC模型引入到用户聚 类模型的实验中,使得模型泛化能力上存在了一定的局限,但也为该问题的未来研究提供了新的方式。     

电子商务客户流失三阶段预测模型

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为阚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.     

西安地区铁路零散白货运输潜力分析

针对近年来西安地区零散白货运输市场流失的情况,分析了运输机遇,并根据西安市历年铁路运输规律,预测了西安地区零散白货的发展趋势和运输潜力。得出结论:只要把握机遇,充分挖掘运输潜能和潜力,就能提高竞争力,开辟西安地区铁路运输新的增长点。     

略谈核心人力资源流失问题及解决方案

本文围绕事业单位的人力资源流失做了细致的阐述,从流失损失、流失的现象到流失因素解析,提出了一些个人的建议,管窥蠡测,分享同仁。