数据掘的例及分析代码

⓵基于数据掘的客户流失分析例

基于数据掘的客户流失分析例
客户挽留在很多行业都是一个备受关注的问题，比如电信、银行、保险、零售等。 要做客户挽留就需要对客户流失进行预、客户流失原因分析、客户满意度或忠诚度研究、客户生命周期研究等相关问题进行深入而全面的分析。 例如，对客户的行为特征进行分析，可以了解有多少客户流失，客户是什么时候流失的，以及客户是如何流失的等问题，从而监控客户流失、实现客户关。
应用数据掘技术可以根据过去拥有的客户流失数据建立客户属性、服务属性和客户消费数据与客户流失可能性关联的数学模型，找出客户属性、服务属性和客户消费数据与流失的关系，给出明确的数学公式或规则，从而计算出客户流失的可能性。
电信行业较早地提出了客户关系管理、关系营销等营销管理模式，学界和企业界的积极参与也推动了客户流失行为的相关研究。 电信运营商在多年的业务支系统建设中，积累了大量的历史业务数据，这些数据涉及到用户话单、通信计费、客户交费、场营销、业务收入等各个方面，它们不仅是历史记录的呈现，同时还蕴含了客户的消费模式，客观上就为数据掘提供了丰富的素材。 对于运营商来说，成熟有效的管理模式和技术可以更好地进行客户管理，提高用户的粘性才是硬道理。
建立流失模型可以解决由于客户离网导致的场份额减少、营销成本增加、收入降低等问题，提高挽留成功率，降低离网率，降低挽留服务成本，减少由于客户离网所带来的收入损失。 对客户按照流失倾向评分，产生最可能流失客户的名单，再由运营商对其进行挽留，把损失降到最低。
客户流失分析大致步骤主要分为以下四步：
一是寻找关键因子，比如探索用户离网的影响因素，根据影响因素判断用户离网发生的概率。 通过研究现有套餐产品客户在呼叫通话、业务使用等各方面的行为特征，找到关键影响因子；
二是构建预测模型：采用数据掘监督类模型技术，训练得到潜在客户预测模型，用于预测将会选择该类套餐产品的潜在流失用户群，并以概率形式量化之。 如果已经建立了Logistic回归模型，则可以根据模型，预测在不同的自变量情况下，客户流失的概率有多大；
三是判别：实际上跟预测有些类似，根据Logistic模型，判断客户有多大的可能性将会流失。 这种技术与线性回归类似，只是用分类目标字段代替了数值字段，而在目标含有两个截然不同的类别时可以使用二项模型；

四是推送营业前台：通过营销管理平台，直接将高概率产品目标流失客户群推送到营业、短信及网站、社区经理等营销渠道，将挽留策略和产品在合适的时间、以合适的语言推荐给合适的客户，从而赢得营销。
客户流失模型需要完成两个方面的任务，即分析流失客户的特征，导致客户流失的因素及客户流失在这些因素上的分布情况，还有就是得出潜在的流失客户群。
客户流失预测包括决策树、神经网络和Logistic回归等研究方法，下面就通过一个利用二项Logistic回归预测电信客户流失的实例，为大家介绍一种可用的客户流失模型，为运营商的客户关系管理提供有益的借鉴，也为其他行业的客户流失分析提供掘思路。
客户流失的几个因素，主要有：客户基本信息，包括年龄、性别、邮编、地址等；客户档，包括手机号、付费方式、停机日期、入网时、工龄、是否使用租用设备、是否使用卡业务、是否使用语音；客户账户，包括服务、是否使用互联网等；计费信息，包括拨数、付费总额、欠费总额等。

⓶数据掘例：考拉FM的个性化数据掘和处理

在数据驱动的娱乐新时代，考拉FM凭借其独特的茄旦个性化流推送策略，傲然崛起于电台应用的潮流之中。 CTO崔义超在云计算大会上分享了考拉FM如何通过精湛的数据掘与处理，为用户造前所未有的体验。 的魅力在于其高度的伴随性，无论是驾驶、工作还是学习，考拉FM都能提供恰到好处的陪伴。 步入移动互联网的黄金时代，更是成为主流趋势，而考拉FM则致力于为每一位用户创造意想不到的惊喜。
考拉FM的个性化策略，首先聚焦于让用户听到他们真正喜爱的。 其目标是每位用户都能沉浸在定化的世界中，就像传统电台的专业编排，但更具智能。 通过精细化的分类和标签系统，考拉FM能够精准地理解用户的偏好，进一步构建用户模型，洞察需求的深度。 Hadoop的大数据存储技术，确保了日志数据的清晰与价值，去除了无用的干扰，使得用户行为特征分析和用户聚类成为可能。
兴趣图谱分析是考拉FM的又一关键手段，通过协同过滤等算法，根据用户行为和互动，构建个性化的兴趣图谱，为用户推荐最符合其口味的节目。 在电台编排上，考拉FM从工干预逐步过渡到智能推送，实时调整节目，以满足用户即时的需求。 面对海量用户数据，考拉FM巧妙地利用不同存储方式，区分活跃与冷用户，以提高计算效率和用户体验。
然而，效果评估并非单纯依赖用户数量的增，而是通过对用户收听时、完整收听率等深度指标的续优化，来衡量算法的精确度。 新用户无需费力适应，考颤斗扰拉FM通过预设规则和引导，让用户在使用过程中自然而然地接受个性化推送，且随时间推移，推荐的精准度不断提升。 尽管微博活跃度曾是冷启动用户的入口，但考拉FM已转向其他策略，如引入社交数据，以解决冷启动问题，同时保对用户隐私的尊重。
误作对考拉FM的数据分析影响微乎其微，因为其强大的用户行为模型能快速响应用户作，确保实时反馈与整体数据分析的和谐共存。 不过，处理新闻数据时，考拉FM采取了策略性的时间窗口，如近两天的新闻和最近一个月的用户活跃度，以保数据的新鲜和有效性。 总的来说，考拉FM在数据掘的道路上稳步前行，不断优化个性化体验，为用户创造一个销链充满惊喜和个性化的世界。