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文档简介

1、数据挖掘应用简介,引言,分析报告给你后见之明 (hindsight)； 统计分析给你先机 (foresight)； 数据挖掘给你洞察力 (insight)。 Berry 四月份话音收入比三月份下降30%者(M4)占目标群的38%; M4中，69%在五月份话音收入继续保持比三月份下降30%(M5)； 这样的比例，在6,7,8分别达到,79%,83%,89%；,启示： 一旦下降，后续月份很少反弹； 如果本月比上月相比下降了30%以上，则应该立即有所行动； 如果需要对将要流失的用户实施预见性的市场保育工作，那么关键是要预测下月将要流失的用户；,话音收入下降要警惕,本月话音收入比近三个月话音收入下降2

2、0%以上的用户，流失率开始明显高于平均流失率；,传统长话收入与流失,近三个月传统长话收入较高的用户，流失率相对较高； 在近三个月传统长话收入大于12元的用户群中，流失率比平均流失率高10个百分点；,入网时长与流失,入网时间小于三年的用户，流失率略高于平均流失率，而且入网时间越短流失率越高；,流失预测-数据准备,变量设计 数据探索 变量选择,变量选择,应结合数据探索(变量分析)和数据质量来选择参与预测建模的变量： 变量分析时各分段组内流失率与平均流失率相近的变量不参与建模； 相关性太强(各分段组内流失率相近)的变量不建议参与预测建模；,流失预测-建立模型,注：采样比例不一定都是50%，视数据量而

3、定,建模工具 TERADATA WAREHOUSE MINER（DECISION TREE) 采样 训练集：50% 测试集：50%,流失预测-模型评估,使用模型对八月的用户数据进行评分，得到每个用户在九月的流失倾向分值；使用模型对九月的用户数据进行评分，得到每个用户在十月的流失倾向分值； 使用用户在九月、十月实际的流失情况，来评估模型预测结果在未来一个月、两个月的命中率； 主要的关注点：模型评分分值较高的若干用户中，实际的命中率；用户数的一般取法： 占总用户群10%的用户； 根据市场需要，关注评分靠前的1000、5000、10000、20000或50000个用户；,验证数据：9月,流失预测-模型发布,确定流失预测模型的结果，送到相应的管理人员手中，对流失预

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