基于粗糙集-BP神经网络的电信企业客户流失风险预警研究

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随着中国电信行业的几次重大改革,各个电信运营商之间的竞争也日趋激烈,这都集中表现在客户资源的争夺上,拥有更多的客户资源是各运营商在竞争中获胜的关键,但是在电信行业,各个公司在去争夺新的一批客户的同时,会伴随着原来老客户的大量流失。在我国,这种问题已经引起了广大电信运营商的特别关注,并已成为其议事的核心主题,同时,也是电信各个企业急于想解决的问题,这就要求在客户流失之前,必须充分了解到客户流失的趋势,并采取合理的措施来挽留。  首先,本文对电信行业的发展现状进行了介绍,并分析了客户流失风险的概念和客户流失风险的特点,引入了粗糙集理论和神经网络理论,为建立电信企业客户流失风险预警指标体系奠定了扎实的理论基础。  其次,利用调查所得到的结果,深入分析了电信企业客户流失的成因和因素,通过对文献的查阅和学习,总结了客户流失风险预警指标体系的创建原则及方法,经过在现实情况下的调查和访谈,最后利用粗糙集属性约简算法建立了电信企业客户流失风险预警的指标体系。  然后,通过对BP神经网络算法的特点和建模步骤的分析,构建了适用于电信企业客户流失风险预警的BP网络模型,把所得到的客户流失风险指标数据进行处理然后代人到所建好的模型当中,通过网络的训练和仿真检测,证明了BP网络模型的可用性。  最后,把构建好的BP网络模型应用到中国移动M分公司,进行实证研究,得出预警结果,根据预警结果制定相关措施来提高客户的挽留率。
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