文件名称：基于 SVM 的电信客户流失分析-研究论文
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更新时间：2024-06-30 04:10:01
Telecommunication Churn Analysis
数据挖掘是对海量数据库的技术分析，意味着全输出。 流失分析是数据挖掘的最佳应用，能够确定客户在改变不同服务时的行为。 可用的营销工具在预测客户不断变化的行为方面存在局限性。 本文讨论了 2019 年第二季度电信行业的客户流失分析。 机器学习是数据挖掘的高级发展，用于从大量数据中提取特征。 论文讨论了监督机器学习模型。 通过支持向量机（SVM）分类步骤设计的监督模型，用于将流失客户和非流失客户分成两组。 该模型旨在分析整个时期语音呼叫路由中的用户总数。 流失分析可以预测月和年的流失率和概率。 所提出的方法通过 SVM 将客户从流失和非流失中分类，提高了现有系统的准确性。 使用 MALAB R 2014b 模拟软件实施的拟议工作并讨论了结果。