基于深度学习集成的客户流失预测研究
这是一篇关于客户流失预测,自注意力机制,长短期记忆网络,卷积神经网络,权重集成的论文, 主要内容为随着社会经济的不断发展,行业的竞争压力也越来越大,市场偏向饱和状态且客户的流动性较大,许多企业都面临着客户流失的实质问题,客户流失预测对企业的发展尤为重要,它可以将潜在的流失客户预测出来,从而使得企业更有针对性更高效地制定客户挽留措施,有效降低企业的成本,提高市场竞争力。对于客户流失的预测问题有很多解决方案,传统的机器学习方法存在特征工程对模型效果影响较大的缺点,深度学习则使得算法不会太依赖于领域专业知识和人工特征提取,而客户流失数据中往往存在一些高维特征以及时序特征数据,如何构建有效深度学习预测模型是客户流失预测领域的重要研究问题。本文提出了两种客户流失预测算法,通过深度学习集成方法进一步增强预测的效果,并构建了客户流失预测应用,主要研究内容如下:(1)提出了一种CNN权重集成的客户流失预测算法。当前常用的客户流失预测模型结构相对单一,特征提取能力不足,无法充分挖掘信息,基于上述问题,提出了CNN权重集成的客户流失预测算法(Swa CNN),旨在增强模型表征能力和构建集成模型提升预测效果,算法通过堆叠一维卷积层进行特征提取,在训练CNN模型时,通过随机加权平均(Stochastic Weight Average,SWA)结合同一网络结构下的不同训练阶段的权重来获取集成模型,然后进行客户流失预测。实验结果表明,相比于CNN,Swa CNN取得了较好的预测效果。(2)提出了一种自注意力LSTM的时序客户流失预测算法。传统的机器学习方法不能很好地对时间序列数据进行建模,构建一种有效模型对具有时间序列特征的客户流失数据进行预测具有重要意义,长短期记忆网络(LSTM)经常被用于序列建模,而单个LSTM模型处理复杂问题时泛化能力不足,且对重要特征的关注度不够。为了获得具备关注重要样本和序列建模能力的算法,将自注意力机制(SelfAttention)与双向长短期记忆网络(Bi LSTM)相结合,构成SA-Bi LSTM模型,同时将Self-Attention与卷积长短期记忆网络(Conv LSTM)结合,构成SA-Conv LSTM模型,最后将SA-Bi LSTM和SA-Conv LSTM模型进行集成,输出最终预测结果。实验表明,提出的自注意力LSTM算法取得了较好的预测效果。(3)企业之间竞争激烈,而提高竞争力的关键是避免客户流失,开发一款客户流失预测应用使管理人员能提前采取措施挽留客户具有重要意义。基于提出的CNN权重集成算法,构建了一款B/S架构的客户流失预测应用,并呈现预测结果,应用还具备客户构成分析和客户信息管理功能,方便经营者管理客户,在客户流失之前采取相应的挽留措施。
家政服务平台设计与实现
这是一篇关于家政服务,平台设计,动态工作调度算法,客户流失预测,单点登录的论文, 主要内容为随着国民经济的发展,家政类生活性服务业的市场需求扩大,从事家政服务的各大企业亟需完成信息化以提高市场竞争,规范企业管理。建立信息化平台既可加快企业管理标准化与正规化的进程,解决公司迫切需求,又可增加企业的市场竞争力,对企业的推广起到重要作用。但家政类等生活性服务业具有客户不固定,工作地点分散等特点。且其市场竞争较大,小型客户流动又较为频繁。故市场上现有的信息化平台在家政类企业中的实用性较差。我们以研发一套在家政类企业中实用性较强的信息化平台,展开了研究。本文以家政服务业为研究背景,阐述了家政服务市场的特点和信息化平台在家政服务业中的推广难点。分析与设计了家政服务平台。基于敏捷开发,依据系统的总体分析与设计,完成了“青岛洁时代信息化平台”的开发。其中,后端使用Spring Boot,网页端使用Vue和Element UI,移动端使用Dart和Flutter。该平台包括一个后台管理系统,一个客户下单系统和一个员工端系统。后台管理系统主要实现的模块有企业管理模块、车辆管理模块、客户管理模块、合同管理模块、订单管理模块、物料与工具管理模块和权限管理模块共七个模块。客户端实现了客户下单功能和提交评价功能,员工端实现了接单功能和打卡功能。此外,还包括了统一认证,客户流失预测以及一个动态工作调度方案。其中,统一认证系统,我们利用超椭圆曲线加密算法,使用一次性口令的方式,改进了用于实现统一认证的Kerberos协议技术。与同类改进PKINT协议相对比,本文的改进协议耗时更短。客户流失预测方面,为解决传统的客户流失预测模型的实用性低的问题,对模型进行了改进。我们引入了客户性格和客户挽留价值,利用粗糙集理论对客户按性格分类,结合行业特性与公司的实际情况,使用C5.0算法搭建了客户流失预测模型。为优化客户下单流程,解决工作调度困难的问题,提出了一个解决方案DWS-POA,该方案用于解决动态工作调度问题,以算法代替人工安排工作。我们基于Hopcroft-Karp提出了一种新的解决方案DWS-POA,用于解决工作动态调度问题。该方案主要针对个体客户的订单,用于对公司的派工方案进行优化。额外的,可以利用该算法和一些实时数据,依据客户的实际位置和预计服务时间,实时地向客户提供可选的上门服务的时间范围。本文研发的信息化平台已在青岛某家政公司上线,初步的运行结果表明该平台可满足该家政公司的实际需求。客户流失预测可的筛选出可能流失的有挽留价值的客户。动态工作调度算法也确实能保证让工作安排更紧密有效,提高了员工的工作效率,减少员工的在途时间和等待时间以及车辆的使用量。
家政服务平台设计与实现
这是一篇关于家政服务,平台设计,动态工作调度算法,客户流失预测,单点登录的论文, 主要内容为随着国民经济的发展,家政类生活性服务业的市场需求扩大,从事家政服务的各大企业亟需完成信息化以提高市场竞争,规范企业管理。建立信息化平台既可加快企业管理标准化与正规化的进程,解决公司迫切需求,又可增加企业的市场竞争力,对企业的推广起到重要作用。但家政类等生活性服务业具有客户不固定,工作地点分散等特点。且其市场竞争较大,小型客户流动又较为频繁。故市场上现有的信息化平台在家政类企业中的实用性较差。我们以研发一套在家政类企业中实用性较强的信息化平台,展开了研究。本文以家政服务业为研究背景,阐述了家政服务市场的特点和信息化平台在家政服务业中的推广难点。分析与设计了家政服务平台。基于敏捷开发,依据系统的总体分析与设计,完成了“青岛洁时代信息化平台”的开发。其中,后端使用Spring Boot,网页端使用Vue和Element UI,移动端使用Dart和Flutter。该平台包括一个后台管理系统,一个客户下单系统和一个员工端系统。后台管理系统主要实现的模块有企业管理模块、车辆管理模块、客户管理模块、合同管理模块、订单管理模块、物料与工具管理模块和权限管理模块共七个模块。客户端实现了客户下单功能和提交评价功能,员工端实现了接单功能和打卡功能。此外,还包括了统一认证,客户流失预测以及一个动态工作调度方案。其中,统一认证系统,我们利用超椭圆曲线加密算法,使用一次性口令的方式,改进了用于实现统一认证的Kerberos协议技术。与同类改进PKINT协议相对比,本文的改进协议耗时更短。客户流失预测方面,为解决传统的客户流失预测模型的实用性低的问题,对模型进行了改进。我们引入了客户性格和客户挽留价值,利用粗糙集理论对客户按性格分类,结合行业特性与公司的实际情况,使用C5.0算法搭建了客户流失预测模型。为优化客户下单流程,解决工作调度困难的问题,提出了一个解决方案DWS-POA,该方案用于解决动态工作调度问题,以算法代替人工安排工作。我们基于Hopcroft-Karp提出了一种新的解决方案DWS-POA,用于解决工作动态调度问题。该方案主要针对个体客户的订单,用于对公司的派工方案进行优化。额外的,可以利用该算法和一些实时数据,依据客户的实际位置和预计服务时间,实时地向客户提供可选的上门服务的时间范围。本文研发的信息化平台已在青岛某家政公司上线,初步的运行结果表明该平台可满足该家政公司的实际需求。客户流失预测可的筛选出可能流失的有挽留价值的客户。动态工作调度算法也确实能保证让工作安排更紧密有效,提高了员工的工作效率,减少员工的在途时间和等待时间以及车辆的使用量。
基于深度学习集成的客户流失预测研究
这是一篇关于客户流失预测,自注意力机制,长短期记忆网络,卷积神经网络,权重集成的论文, 主要内容为随着社会经济的不断发展,行业的竞争压力也越来越大,市场偏向饱和状态且客户的流动性较大,许多企业都面临着客户流失的实质问题,客户流失预测对企业的发展尤为重要,它可以将潜在的流失客户预测出来,从而使得企业更有针对性更高效地制定客户挽留措施,有效降低企业的成本,提高市场竞争力。对于客户流失的预测问题有很多解决方案,传统的机器学习方法存在特征工程对模型效果影响较大的缺点,深度学习则使得算法不会太依赖于领域专业知识和人工特征提取,而客户流失数据中往往存在一些高维特征以及时序特征数据,如何构建有效深度学习预测模型是客户流失预测领域的重要研究问题。本文提出了两种客户流失预测算法,通过深度学习集成方法进一步增强预测的效果,并构建了客户流失预测应用,主要研究内容如下:(1)提出了一种CNN权重集成的客户流失预测算法。当前常用的客户流失预测模型结构相对单一,特征提取能力不足,无法充分挖掘信息,基于上述问题,提出了CNN权重集成的客户流失预测算法(Swa CNN),旨在增强模型表征能力和构建集成模型提升预测效果,算法通过堆叠一维卷积层进行特征提取,在训练CNN模型时,通过随机加权平均(Stochastic Weight Average,SWA)结合同一网络结构下的不同训练阶段的权重来获取集成模型,然后进行客户流失预测。实验结果表明,相比于CNN,Swa CNN取得了较好的预测效果。(2)提出了一种自注意力LSTM的时序客户流失预测算法。传统的机器学习方法不能很好地对时间序列数据进行建模,构建一种有效模型对具有时间序列特征的客户流失数据进行预测具有重要意义,长短期记忆网络(LSTM)经常被用于序列建模,而单个LSTM模型处理复杂问题时泛化能力不足,且对重要特征的关注度不够。为了获得具备关注重要样本和序列建模能力的算法,将自注意力机制(SelfAttention)与双向长短期记忆网络(Bi LSTM)相结合,构成SA-Bi LSTM模型,同时将Self-Attention与卷积长短期记忆网络(Conv LSTM)结合,构成SA-Conv LSTM模型,最后将SA-Bi LSTM和SA-Conv LSTM模型进行集成,输出最终预测结果。实验表明,提出的自注意力LSTM算法取得了较好的预测效果。(3)企业之间竞争激烈,而提高竞争力的关键是避免客户流失,开发一款客户流失预测应用使管理人员能提前采取措施挽留客户具有重要意义。基于提出的CNN权重集成算法,构建了一款B/S架构的客户流失预测应用,并呈现预测结果,应用还具备客户构成分析和客户信息管理功能,方便经营者管理客户,在客户流失之前采取相应的挽留措施。
基于数据挖掘的综合型CRM系统的研究与设计
这是一篇关于客户关系管理,数据挖掘,客户分类,客户流失预测的论文, 主要内容为随着客户关系管理(Customer Relationship Management,CRM)理念在国内的生根发芽,企业传统的“以产品为中心”的理念逐渐被“以客户为中心”的理念所替代,客户资源成为企业的宝贵财富。因此,开发一个能够全方位管理企业客户,并利用数据挖掘技术为企业决策提供辅助作用的综合型客户关系管理系统成为了企业新的发力点。在客户关系管理理论中,企业需要对客户资源进行分类管理,以避免企业投入太多成本在低价值客户身上,而高价值客户却得不到满意的服务等问题,因此给客户分门别类是CRM系统需要开发的功能,同时,客户的流失也是CRM系统需要研究的一大方向,虽然客户流失不可避免,但对有流失倾向的客户采取一定的维持手段会延长客户的生命周期,对企业发展有促进作用。综合型CRM系统一方面实现了客户信息、企业业务的管理与业务流程的自动化,一方面可以基于大量数据进行数据分析,应用数据挖掘技术获得有价值的信息,进而作为企业决策的参考依据。综合型CRM系统的开发需要数据挖掘技术的支持,近些年数据挖掘技术在教育、医学、交通等多领域得到了广泛应用与发展,成为了学者们研究的热点。数据挖掘技术可以挖掘出大量数据背后潜藏的有价值信息,是开发综合型CRM系统的有力工具。本文首先介绍了 CRM的内涵及类型,阐述了综合型CRM的实际意义,并对数据挖掘技术在客户关系管理中的应用进行研究;然后,对CRM系统进行需求分析,将系统功能分为系统管理、客户管理和销售管理三大模块;接着,本文从系统总体架构、数据库设计、功能设计三方面对CRM系统进行了详细展示,重点设计了 CRM系统的功能;最后,将数据挖掘技术应用在CRM系统中,实现客户流失预测和客户分类功能。从客户流失原因入手,构建了客户流失预测指标体系,通过决策树方法建立预测模型;从客户价值层面入手,构建了三层客户价值指标体系,利用聚类方法将客户划分成五大类,并通过决策树方法建立模型,实现客户类别的智能识别,经过测试,以上模型的预测效果均良好。本文设计的综合型CRM系统是基于客户关系管理理论和系统开发、数据挖掘技术的一次有益尝试,这对企业进行客户分类管理以及对有流失倾向的客户及时采取维持措施有重要意义。
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