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电信客户流失预测模型研究

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摘要以某地市电信企业的客户为目标用户群，结合电信行业的业务规则，利用SPSS公司的数据挖掘工具Clementine，运用数据挖掘中的CRISP—DM模型方法建立了客户流失预测模型，为电信企业对流失客户采取更有效的营销策略提供一些建议。

DOI 54k1xpgldk/879533

作者路美秀;李锋;向仍涛

机构地区不详

出处《电脑与电信》 2010年6期

关键词 CLEMENTINE CRISP DM 数据挖掘流失预测

分类 [电子电信][通信与信息系统]

出版日期 2010年06月16日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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5付杰;方芳;严克文. 基于Logistic回归的通信业客户流失预测与挽留研究.高等教育学,2015-06.
6牛琨;张舒博. 基于数据挖掘技术的电信业客户流失管理框架.通信与信息系统,2006-01.
7范云峰. 客户流失解谜.产业经济,2004-03.
8李兵;杜朝晖;陈俊才. 电信“ITV客户挖掘＋装维随销”营销模型应用研究.通信与信息系统,2016-02.
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来源期刊

电脑与电信

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