基于机器学习的运营商客户分析与流失预测模型设计与实现开题报告

1. 研究目的与意义

随着市场的逐渐饱和，以及人口红利的慢慢减弱，运营商的新客户呈缓慢上升趋势，但“客户流失”现象频出，且由于吸引新客户所需投入的人力、物力等成本较大，所以如何解决维护好现有的客户，减少原有客户的流失这一问题，越来越受到企业的重视。目前运营商希望能借助机器学习算法分辨哪些客户可能会流失，可能流失的客户大致有什么特征，以及这些客户将会在什么时候发生流失，以便在增加新客户的同时，挽回和留住尽可能多的老客户。因此，我们有必要对移动运营商客户分析与流失预测进行研究。

本课题拟完成基于机器学习的移动运营商客户分析与流失预测模型的设计与实现，以解决移动运营商客户流失的问题。流失预测模型的建立拟选择CART决策树、朴素贝叶斯以及支持向量机三种模型，进行合理的分析和预测，帮助移动运营商针对不同原因采取对应的挽回策略，以此来增加客户黏性，延长客户生命周期，使企业具有更加长久的竞争力，形成口碑效应。

2. 课题关键问题和重难点

基于机器学习的运营商客户分析与流失预测模型设计与实现分为三个模块：基于数据挖掘的客户分群、各群体客户流失的重要特征分析、基于机器学习的流失预测模型设计与实现。本课题拟完成基于机器学习的运营商客户分析与流失预测模型设计与实现。

本课题的关键：

1. 移动运营商客户信息的预处理

3. 国内外研究现状（文献综述）

随着经济全球化和社会信息化的趋势不断加深，“人工智能”的潜力正不断为人类所挖掘，全世界掀起了“人工智能”的研究热潮。而机器学习是人工智能研究发展到一定阶段的必然产物^[1]。作为人工智能的核心部分，近年来，机器学习技术取得了长足进步，它在金融、工业、医药、互联网等数字化基础较好的不同领域，为企业提供了智能风控、预测性维护、药物发现、个性化推荐等多种服务。

在这个竞争激烈的时代，定期实现利润最大化已成为企业的必然选择，因此企业提出了各种策略，即争取新客户、推销现有客户、延长现有客户的保留期^[2]。其中，从企业投资回报的经济程度来看，第三种策略的成本最低。于是，为了能够更好的挽回和留住现有客户，对不同群体客户的分析及流失的预测必不可少。客户流失预测是近年来电信行业研究的热点问题，因为它有助于检测哪些客户可能更改或取消对服务的订阅^[3]。顾客满意度提高5% ，销售额提高95%^[4]。这样就可以使运营商精准的定位到这些客户，然后采取一系列的措施来减少客户流失。

对客户流失预测的研究开始于20世纪90年代，相较于国外，我国则在21世纪初期才开始对其进行学习研究。通过对客户流失问题进行抽象思维的解析，我们发现它实质上是一种分类问题，需要将这些客户在不同指标的条件下去对应划分出不同的群体。在这三十几年里，对客户流失预测的研究大致可以分为三个阶段：传统统计学应用阶段、人工智能应用阶段和统计学习理论应用阶段。在传统统计学应用阶段，学者们主要采取决策树算法（decision tree)、逻辑回归(logistic regression)、贝叶斯分类器(naive bayesian classifiers)以及聚类分析(clustering analysis)的预测方法进行模型的设计，具有较强的解释性，可以分析连续性、离散型以及定类的客户数据。杨荣、赵娟娟、贾郭军结合用户套餐资费情况，使用cart算法建立决策树模型，并采用交叉验证法来选取最优决策树，并与逻辑回归算法相比较，得到了较好效果^[5]。陈俊峰采用k-means与决策树算法相结合的方法创建客户流失预测模型，并进行应用实验^[6]。实验结果表明，新方法对客户流失的预测命中率和准确率高于传统算法。徐小燕, 夏燕利用逻辑回归、线性判别分析、k近邻、支持向量机、贝叶斯判别和决策树模型给出了客户流失预测模型，定量分析了客户是否会流失^[7]。但对于客户流失的预测仍存在着各种问题等待解决。

4. 研究方案

1. 总体流程图

项目总体流程图如图1所示

5. 工作计划

2022-2023-1学期：

第15-16周：完成选题，查阅相关中英文资料。

第17周：与导师沟通进行课题总体规划。