数据挖掘案例流失客户聚类分析.ppt
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2、ata Mining:An Overview in Advanced Knowledge Discovery and Data Mining.,数据挖掘方法论,以客户编号为单位在网时间大于90天有效的身份证件客户类型为“单位”或“个人”正常用户状态为正常 状态为停话状态为预销,预拆,强开流失客户状态为拆机,流失客户的定义,拆机,业务理解,客户数据,合约属性,交互行为,客户忠诚度,支付行为,使用行为,近一个月缴费额近13月总缴费额近46月总缴费额近79月总缴费额六个月通话移动平均六个月通话移动差九个月通话移动平均九个月通话移动差受话次数/秒数受话号码数发话次数/秒数拨打号码数发短消息次数话转比例
3、漫游次数网内拨打比例拨打固话次数拨打简码次数通话异常中断次数,迟缴次数欠缴金额催缴次数催缴成功次数,累计积分数已兑换次数已兑换分数兑换类别,限话次数联络次数接触次数接触类别抱怨次数查询销号离网次数资费套餐变动IMSI_DN更换次数客户状态变化情况,使用期 年龄资费套餐所属地区缴费方式性别合约多号码客户类型证件多号码开通类型行业类别,拆机用户聚类分析的数据来源,数据质量问题,选择20元月租全球通,神州通等资费套餐有过一次资费套餐调整的客户在X地区,L地区的用户流失倾向较高从代理点或代办点入网的客户在网时间少于15个月23-26岁左右的年轻族群流失比例高曾经被停话的客户本月出帐金额小于15元近三月
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