深度生存分析在电信客户流失预测中的应用

目前电信行业市场已逐渐趋于饱满,增加新客户极其不易,控制客户流失成为了目前三大运营商最需要解决的问题之一.文章主要基于生存分析与深度学习理论,证明深度学习在生存分析中的应用在预测风险方面表现优于或优于其他生存方法.通过Deep Surv模型,使该模型与基本Cox回归模型在预测后的C指数值进行比较,结果表明加入了深度学习的生存分析相比传统的生存分析模型对电信领域的预测效果更好.     

深度生存分析在电信客户流失预测中的应用

目前电信行业市场已逐渐趋于饱满,增加新客户极其不易,控制客户流失成为了目前三大运营商最需要解决的问题之一.文章主要基于生存分析与深度学习理论,证明深度学习在生存分析中的应用在预测风险方面表现优于或优于其他生存方法.通过Deep Surv模型,使该模型与基本Cox回归模型在预测后的C指数值进行比较,结果表明加入了深度学习的生存分析相比传统的生存分析模型对电信领域的预测效果更好.     

基于AdaBoost的电信客户流失预测模型

随着电信业改革的深入和竞争的不断加剧,各大电信企业的客户流失率逐步攀升。在深入分析电信业客户流失问题的基础上,针对目前研究多采用单分类器模型的不足,提出了一种基于组合分类器的电信客户流失预测模型。实证结果表明该模型能有效提升预测准确率,为今后的研究提供了新的研究思路。     

基于LVQ神经网络的电信企业客户流失预测模型研究

随着人工智能的快速发展,人工神经网络被广泛地运用到分类预测领域。文章首先明确了客户流失的定义及其分类,然后分析了LVQ神经网络的基本原理,最后从研究样本的确定、预测变量的选取、模型的训练及评估三个方面构建了基于LVQ神经网络的电信企业客户流失预测模型,以期为电信企业客户流失预测模型的设计提供一定的借鉴意义。     

对电信市场的满意度分析

随着我国通信行业逐步发展开放,市场竞争也越来越激烈。提前分析不满意客户,提高电信市场竞争力已经成为我国电信通信企业生存发展的重中之重。文章在借鉴美国客户满意度指数(ACSI)模型的基础上,对客户满意度进行深入分析和分类分析。同时,通过运用数据挖掘分类算法进行数据分析和模型拟合,最终确定关键因素及其对顾客满意度的影响程度。     

中国电信产业发展模型研究

在对中国电信产业发展进程进行分析研究的基础上,本文建立了电信收入和电信客户数量的经济模型。根据此模型,可预测以下结果:移动用户和宽带用户上升趋势显著,未来几年仍会以比较快的速度增长,而固定电话业务无上升动力支撑,形势不容乐观,网络电话未来几年也很难遏制逐步下滑的趋势。     

基于粗糙集和神经网络的数据挖掘应用

本论文就是根据电信行业需求,针对电信企业拥有大量详实而且丰富的数据,但是可用有效数据提取困难这一问题。首先利用粗糙集理论中的差别矩阵方法对电信客户数据进行属性约简,之后采用BP(Back Propagation)神经网络建立基于粗糙集和神经网络的数据挖掘模型,实现对电信业务系统的客户数据信息进行有效分析和高效提取,并通过matlab实现了仿真模拟。所建立的模型,减少神经网络的输入层个数、简化了运算次数、缩短了训练时间并提高数据预测的准确度。     

浅谈电信企业的多维度预算管理

目前,国有电信企业正处在预算管理战略转型阶段．全面预算需要深入拓展深度与广度,实现以地域维度为基础、聚焦客户维度、对重点转型产品专项配置的多维预算管理体系     

价值管理在电信客户价值评价中的运用

本文从价值管理的基本概念、电信运行企业目前客户价值管理中的困惑出发,运用价值管理理论建立客户价值评价模型、实现客户价值评价,探讨客户价值评价的应用。     

商业银行客户流失风险预警模型研究

目前,商业银行在客户竞争方面面临着严峻挑战.面对激励的市场竞争,如何尽可能留住老客户,减少客户流失是目前商业银行应重点关注的问题.对于客户流失风险的问题,可以采取的办法是建立客户流失预警模型,对可能未来发生的客户流失进行预测,以便及时采取措施预防客户流失,制定有效的控制策略.文章采用基于显著性检验的决策树模型——卡方自动交互检测法(以下简称CHAID),建立商业银行客户流失预警模型,并通过十字交叉验证等方法对模型进行评估,提高模型的准确性.最后根据模型反映的情况,对商业银行的客户流失风险提出相应建议.