6个研究背景和意义示例,教你写计算机流失预测论文

今天分享的是关于流失预测的6篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到流失预测等主题,本文能够帮助到你

电信客户流失预测系统的设计与实现

这是一篇关于KNN,客户细分,加权K-Means,流失预测,Voting融合的论文, 主要内容为近几年,国家对电信行业的监管日渐严格,与此同时,电信行业面临着日趋激烈的市场竞争。在此背景下,对客户流失进行预测,以便制定针对性的客户营销策略,增加客户粘性,变得尤为重要。本文以电信运营商的核心需求为切入点,设计并实现一种电信客户流失预测系统,采集和处理相关的客户相关数据,应用客户细分模型和流失预测模型,对客户进行流失预测,以便企业对高价值客户进行挽留,减少客户流失率。论文主要工作如下:(1)数据采集与预处理。通过Kettle抽取、转换和监控数据,进行包括数据清洗、特征构造、数据规范化等数据预处理工作,提出了基于KNN的缺失值填补方法,并对客户流失数据集进行特征选择,以提高训练数据的质量。(2)客户流失预测模型构建。利用熵权法和相关性分析法确定模型参数指标权重,提出了基于加权K-means算法的电信客户细分方法;利用逻辑回归、随机森林、XGBoost和Light GBM算法分别构建客户流失预测模型,并对模型参数进行调优,然后选择AUC高的模型进行Voting融合(包括软投票和硬投票),将分群结果应用到流失预测中,提高预测准确度。(3)设计并实现了电信客户流失预测系统。基于Spring Boot和Vue框架进行系统开发,系统主要包括系统基础功能模块、数据采集模块、数据建模模块以及数据展示模块,并对系统进行了功能性和非功能性测试,验证了该系统的有效性和可靠性。

基于优化聚类和特征融合的电商客户投诉与流失预测模型研究

这是一篇关于投诉预警,流失预测,随机森林,Logistic回归,特征融合的论文, 主要内容为随着全球电商平台行业的快速发展,消费者投诉和流失问题越发严重。对于平台来说,客户投诉无疑会给商家的发展带来消极影响。流失的高成本正迫使平台越来越重视流失问题。同时,在现有大平台资源的限制下,简单粗暴的营销已不再是大势所趋。如今可持续发展客户是为了合理化资源,以推动消费者支出。本文首先从电商消费数据的客户为初始对象,分析建立客户投诉预警模型的必要性,说明了改进随机森林算法的价值特性。主要工作包含:第一是在根据客户消费前提下对客户的历史投诉数据进行全面分析并且获取影响导致投诉的环境因素。第二就是捕捉投诉机制属性,充分考量属性优缺点前提下选取改进的随机森林优化算法建模,对模型评估后总结出改进的贝叶斯算和SMOTE改进的RF算法在处理客户投诉预警方面相比于单模型具有更强的运行稳定性和泛化能力。其次是分离流失数据的相关属性,基于客户的历史消费记录和属性值,从交易类型是客户消费日期和时间、购买金额等属性类型为出发点,构建26个属性变量。得到客户基本特征同时加入LASSO回归(L1正则项)和加入L2正则化项的特征选择,把Logistic回归作为底层函数,改善L1和L2在降低过拟合风险上的最佳效果,在二分类问题上能够提供强有力预测性和良好参数稳健性。首先,基于特征框架,利用LASSO回归特性选择方法进行各类群体归类筛选,剔除预测精确度差的标签值。再利用Logistic中掺杂L2正则化建立驱动客户群流失的因素挖掘分为三种客户类型:低价值客户、一般价值客户和重要价值客户。训练表明,基于流失预测客户特征框架,利用LASSO回归和Logistic回归融合算法构建的流失预测模型更优,客户分类后的重要价值客户预测准确率高于分类前,其Accuracy值提升6%、Precision值提升5%和F1-score值提升3%,其真正例率接近达到了100%,流失客户极少被误判并且可忽略不计。最后是基于XGBoost和随机森林特征融合算法挖掘影响客户投诉和流失的共同关键因素属性值,得出4类因素:客户价值和客户转化率、客户访问量、历史订单记录、商品价格及评价。提出相应的客户挽留建议,分为三个方面:一是加强与客户的沟通,做好客户关系管理;二是建立客户画像,重视客户价值,做到精准营销;三是提高品牌自身竞争力,及时关注竞争平台情况和市场需求变化。

电信客户流失预测系统的设计与实现

某电信公司的商业智能分析系统的设计与实现

这是一篇关于商业智能,数据挖掘,流失预测,Spring Boot的论文, 主要内容为随着信息化社会的发展以及企业业务水平的不断提高,决策支持系统已经难以继续为管理者提供有效的支持,所以随之而来的商业智能分析系统具有非常重要的应用价值。它从大量数据中获取有效的信息,帮助用户全方位的了解业务情况,进而做出明智的、可付诸实践的决策,让业务更加高效、快速地运转。目前市场上的商业智能分析系统普遍侧重于数据的抽取、转换和加载,即ETL(Extract-Transform-Load)处理或者自助式报表分析,致使其开发过程中涉及的工具较多,无法进行统一的管理。同时在实际应用中单一工具存在一定的局限性,例如kettle工具缺乏监控运维服务,且不支持kerberos认证,无法接入开启了该认证的大数据集群,这在一定程度上为开发人员的工作增加了难度。为了解决上述问题,本文设计了基于大数据技术的商业智能分析系统。在该系统中,本人主要参与了kettle ETL平台、数据挖掘、报表平台、数据源管理和权限管理功能的设计与研发工作,并采用前后端分离技术将界面展示和业务逻辑处理进行有效解耦。其中,kettle ETL平台通过拖拽和组件配置的方式完成了数据的转换处理操作,并实现了kerberos认证支持、任务调度和监控管理功能。数据挖掘模块主要根据数据仓库的客户流失主题,采用随机森林、XGBoost(e Xtreme Gradient Boosting)等算法实现了流失预测模型的构建,并使用K-means算法对客户进行群体细分,结合流失因素分析和群体特征对潜在流失的客户给出相应的客户关怀。报表平台主要负责数据的可视化过程,包括数据建模、多维分析和数据报表定制。权限管理提供了数据的安全保障,其主要负责系统资源的分配和控制,包括角色管理、菜单栏管理和权限控制三个模块。系统研发过程主要基于Spring Boot框架,将My SQL和分布式文件系统HDFS(Hadoop Distributed File System)作为数据存储工具,并使用Apache Kylin等工具完成数据计算,最终采用微服务架构将各个功能集为一体,为用户提供一站式的应用服务,提高了统计分析的工作效率。目前本系统已初步上线,运行状况较好。该系统底层接入了公司的大数据平台,数据的处理和分析都在该平台下完成,因此系统的运行效率相较于之前提高了约10倍;同时该系统将kettle ETL、数据挖掘和可视化分析无缝结合,进而可以更便捷的完成数据的处理和分析展示过程。