基于GBDT算法的电信运营商客户流失预测系统设计与实现.pdf

基于梯度提升决策树的电信运营商客户流失预测模型研究与系统实现

摘要

随着电信行业的飞速发展，每天都有大量的通信数据产生，电信运营商希望

可以从海量的数据中更好的挖掘客户的价值，更大程度的对现有的存量客户进行

保有和维系，提高客户的忠诚度。目前，常用的基于全量客户的维系模式已经不

能完全满足电信运营商的客户维系需求。电信运营商希望可以对用户的忠诚度进

行分析，通过用户的忠诚度对用户进行分类，预测出流失可能比较大的客户，针

对客户的特点制定精准的挽留方案。客户流失预测现如今已经运用到了很多的领

域，是数据挖掘领域一个比较有价值的研究方向。当下，中国的电信行业的用户

已经趋于稳定状态，新用户相对较少，每年新入网客户的数量增长已经减缓，与

保存现有客户相比，发展新客户在最大化扩展客户量的需求上的优势已经处于劣

势，因此三大电信运营商的客户经营业务重心已经由发展新的客户群转变成了对

现有客户进行保存。对现有客户进行最大程度的保存，这就需要识别出流失可能

比较大的用户，保存住具有流失风险的这部分用户，就可以最大程度的实现的现

有现存量用户的保有工作。因此，研究电信运营商领域客户流失模型，具有非常

大的应用价值。

本文研究目的是构建一个面向电信运营商领域通信用户的客户流失预测模

型。本文的主要研究内容包括下边几个方面。

电信运营商客户流失模型的核心部分是客户流失的预测算法，本文针对电信

运营商行业的客户特点，设计并实现了电信运营商客户流失预测算法。本文对电

信运营商客户流失问题进行深入的研究，考虑到影响用户流失的方方面面的因

素，最终选择基于梯度提升决策树分类器，构建电信运营商客户流失预测模型。

本文通过每个客户的特征数据对用户进行分类，区分出有流失风险的客户和没有

流失风险的客户，实现用户特征和用户类别之间的映射，这一过程的难点在于选

择高效的特征匹配算法。目前数据挖掘在特征匹配上已经显示出了良好的效果，

机器学习算法的训练依赖大量的电信运营商客户数据，而且数据集的质量对算法

的最终效果有较大的影响。本文运用某电信运营商的客户数据，对比几种常用的

客户流失预测算法的表现。实验结果表明，基于梯度提升决策树的电信运营商客

户流失预测模型效果最好。

本文使用数据挖掘与统计学相结合的方法对电信运营商客户流失问题进行研

究。采用某电信运营商的客户数据作为本研究的测试数据，主要通过数据挖掘的

三种算法：随机森林、梯度提升决策树树、K近邻，研究客户对于电信运营商所提

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摘要

供产品的依赖程度以及电信运营商客户流失的可能性。

关键词：客户流失；梯度提升决策树；随机森林

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基于梯度提升决策树的电信运营商客户流失预测模型研究与系统实现

Abstract

Withtherapiddevelopmentofthetelecommunicationsindustry,alargeamountof

communicationdataisgeneratedeveryday.Telecomoperatorshopethattheycanbetter

excavatethevalueofcustomersfromhugeamountsofdata,maintainandmaintain

existingcustomerstoagreaterextent,andimproveCustomerloyalty.Atpresent,the

generalcustomer-basedretentionmodelcannotfullymeetthecustomerscustomer

retentionneeds.Telecomoperatorshopetoanalyzeuserloyalty,classifyusersbasedon

userloyalty,predic