决策树与移动通信客户流失建模(1)(2)
2015-09-21 01:01
导读：ID_NONUMBER不允许客户号 AGENUMBERPS(2，0)允许年龄 BEFORE_STATCHAR(1)允许前一种状态 NOW_STATCHAR(1)允许当前状态 MARKNUMBERPS(10，0)允许积分 OUTNUM1NUMBERPS(10，0)允许前一
ID_NONUMBER不允许客户号
AGENUMBERPS(2，0)允许年龄
BEFORE_STATCHAR(1)允许前一种状态
NOW_STATCHAR(1)允许当前状态
MARKNUMBERPS(10，0)允许积分
OUTNUM1NUMBERPS(10，0)允许前一个月的呼叫次数
OUTNUM2NUMBERPS(10，0)允许前两个月的呼叫次数
OUTNUM3NUMBERPS(10，0)允许前三个月的呼叫次数
……………
3.2.2 确定字段来源 定义好表结构之后，为了得到所需要的数据，需要从各个表中抽取所需字段。 客户基本信息来源于：DW_BASICINFO_ALL和DCUSTMARKMSG 客户业务数据来源于：DW_BEHAVIOR 客户欠费信息来源于：WPAYTOTAL3.2.3 建立临时表 在抽取字段的过程中，会生成一些中间表，为了减少资源的占用，将这些中间表建成临时表。在流失模型的数据抽取过程中用到了三个临时表，TINFO，TFEECON，TOWECON。TINFO的作用是将离网的客户和所有在网的客户合并在一张表内；TFEECON的作用是将业务数据合并在一张表内；TOWECON的作用是将欠费信息合并在一张表内。3.2.4 存储过程 准备工作做完之后，就可以利用PL/SQL建立存储过程，抽取所需字段，将抽取的记录插入到最终的表DW_LS_DATA中，数据抽取的工作即告完成。3.3 数据的净化 数据净化[8]是清除数据源中不正确、空值、不完整等不能达到数据挖掘质量要求的数据。数据净化可以提高数据的质量，便于数据挖掘算法的实施，从而得到更正确的挖掘结果。3.4 建立移动客户流失模型 建立移动客户流失模型的方法很多，如决策树、神经网络及回归等，本项目采用决策树算法建立移动客户流失模型。建立流失预测模型的整个过程如图1所示。
图1 建立流失预测模型共2页: 1 [2] 下一页 论文出处(作者):
基于PKI的电子订单系统的应用研究
基于角色的协同虚拟环境研究
