文献类型：期刊文章

作　　者：张玮[1] 杨善林[1] 刘婷婷[2]

机构地区：[1]合肥工业大学管理学院,安徽合肥230009 [2]富士康科技集团,广东深圳518109

出　　处：《中国管理科学》

基　　金：国家自然科学基金重点资助项目(71331002)

年　　份：2014

卷　　号：22

期　　号：10

起止页码：90-96

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CSSCI、CSSCI2014_2016、JST、NSSD、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：客户流失问题一直以来都受到企业的重视,如何有效预测流失客户是一个重要课题。本文通过对某通信企业原始数据进行严格的数据预处理,以及利用直方图检验和卡方检验相结合的方法对模型变量进行筛选,同时采用抽样的方法选取出模型的训练样本和测试样本,并利用分类回归树算法和自适应Boosting算法生成相应的强分类器模型,仿真实验结果表明本文使用的模型在预测该通信企业的离网客户中具有较高的准确性,从模型的ROC曲线可知,该模型是一个比较理想的分类模型。另外,本文通过与其他两个模型的预测结果进行比较发现本文的集成模型具有更好的预测性能。

关 键 词：客户流失 自适应Boosting算法  CART算法 预测  

分 类 号：TP391]