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针对不平衡数据集的客户流失预测算法
  • ISSN号:1001-4098
  • 期刊名称:系统工程
  • 时间:0
  • 页码:99-104
  • 语言:中文
  • 分类:TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] F270[经济管理—企业管理;经济管理—国民经济]
  • 作者机构:[1]西安交通大学管理学院,陕西西安710049, [2]上海财经大学国际工商管理学院,上海200433, [3]清华大学国家CIMS工程研究中心,北京100084
  • 相关基金:国家自然科学基金资且项目(70671059)
  • 相关项目:多视图集成的客户行为分析与决策支持研究
中文摘要:

针对客户关系管理中的客户流失预测问题进行探讨,通过对客户流失数据特点的分析,以及现有预测算法的比较,将数据挖掘方法中的随机森林算法引入客户流失预测,建立预测模型,并在实际的银行业贷款客户数据集上进行实验,得到了较好的效果。

英文摘要:

This paper focuses on the customer churn prediction in the field of customer relationship management. Based on the characteristics of customer churn data and the comparison of the current prediction algorithms, we introduce random forests algorithm, a new data mining method, into the customer churn prediction and build a prediction model. Applied to a credit debt customer database of a commercial bank, the model is proved to be effective in classifying the churn customers from the loan data.

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期刊信息
  • 《系统工程》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:湖南省社会科学院
  • 主办单位:湖南省系统工程与管理学会
  • 主编:陈收
  • 地址:长沙市浏河村巷37号省社科院内
  • 邮编:410003
  • 邮箱:xitonggongcheng@163.com
  • 电话:0731-4211215
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-4098
  • 国内统一刊号:ISSN:43-1115/N
  • 邮发代号:42-67
  • 获奖情况:
  • 全国中文核心期刊,国家自然科学基金委员会管理科学重要期刊,中国科学引文数据库来源期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:27553