典型文献
基于机器学习的运营商客户行为分析
文献摘要：
为了有效处理企业越来越多的业务数据,为企业业务提升和用户价值挖掘提供积极帮助,将机器学习方法应用于某运营商客户业务数据处理过程.首先对原始数据进行预处理,去除重复值、缺失值、异常值,并进行标准化处理,然后对不平衡数据采用合成少数类过采样(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)技术进行过采样,减少了预测的偏差.对处理后数据分别建立传统神经网络模型、优化神经网络模型和随机森林模型,并通过结构调优和参数调优等进行模型优化,对运营商客户进行预测与分析.结果表明,优化后的模型预测准确率可达96％,有良好的客户预测与分析效果,可见优化模型的有效性.最后为运营商挽留流失客户、维系非流失客户提供了解决方案,为运营商实施精准营销、节省运营商营销成本和创造更多利润提供了技术支持.
文献关键词：
客户行为分析;神经网络;随机森林;机器学习
中图分类号：
作者姓名：
周艳聪;郝园媛
作者机构：
天津商业大学信息工程学院,天津300134
文献出处：
引用格式：
[1]周艳聪;郝园媛-.基于机器学习的运营商客户行为分析)[J].科学技术与工程,2022(02):585-592
A类：
B类：
基于机器学习,运营商,商客,客户行为分析,业务数据,企业业务,业务提升,用户价值,价值挖掘,机器学习方法,原始数据,缺失值,异常值,标准化处理,不平衡数据,少数类,过采样,synthetic,minority,over,sampling,technique,SMOTE,立传,优化神经网络,随机森林模型,参数调优,优等,模型优化,预测准确率,挽留,实施精准,精准营销,商营,营销成本,多利
AB值：
0.446275
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