混合马尔科夫和贝叶斯的欠费预测模型研究与应用

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随着我国服务业的迅速发展,使得人们的工作、生活更为快捷、便利。然而,对于那些长期使用定时付费方式的后付费型服务(如:电信、电力、煤气等)的欠逃费现象也日益增加,造成服务企业的经济损失与资产流失,增加其运营成本,影响企业的业务发展,导致企业难以向社会提供更优质的服务。为有效解决上述问题,可以基于服务企业积累的海量数据,从中挖掘欠费行为的潜在规律及其主要影响因素,应用各种数据分析工具,构建数学预测模型,对客户的欠费可能性进行预测分析。为此,本文针对具有长期定时付费特征的后付费类服务,为有效规避客户欠逃费
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