【摘 要】
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随着电信行业的飞速发展,市场竞争越来越激烈,新增用户空间不大且增加成本较高,运营商越来越重视向用户存量方向的发展,目前,用户流失预测问题已经逐渐成为运营商业务分析的重要环节。如何从海量的数据中获取有价值的用户信息,预测潜在的流失用户,制定合适的挽留策略,减少用户流失带来的损失,对电信运营商来说具有重要的意义。基于此,本文利用数据挖掘技术对某电信运营商数据进行分析,建立用户流失预测模型。首先,基于K
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随着电信行业的飞速发展,市场竞争越来越激烈,新增用户空间不大且增加成本较高,运营商越来越重视向用户存量方向的发展,目前,用户流失预测问题已经逐渐成为运营商业务分析的重要环节。如何从海量的数据中获取有价值的用户信息,预测潜在的流失用户,制定合适的挽留策略,减少用户流失带来的损失,对电信运营商来说具有重要的意义。基于此,本文利用数据挖掘技术对某电信运营商数据进行分析,建立用户流失预测模型。首先,基于Kaggle平台某电信运营商用户流失情况的数据集,对数据进行可视化分析和预处理,为后续建模做准备。本文通过对数据进行可视化分析,初步了解各变量对用户流失的影响情况。对数据的预处理包含了对缺失值的处理、对分类变量的编码、对数据的标准化和不平衡处理。针对数据的不平衡问题,分别采用SMOTE算法、ADASYN算法、KMeans-SMOTE算法和Borderline-SMOTE算法,并对处理后的数据分别建立Random Forest模型。通过比较模型的评价指标,最终选取SMOTE算法对本文数据进行不平衡处理。其次,采用嵌入法进行特征选择,通过建立Random Forest模型、Ada Boost模型、Extra Tree模型、GBDT模型和Decision Tree模型分别对特征变量进行重要性排序,根据利用加权平均得到的各变量重要性结果,最终选取27个对用户流失影响较大的变量用于后续的建模中。然后,针对电信用户流失预测问题,分别Logistic回归、Random Forest、Light GBM、Ada Boost和Cat Boost五种算法构建模型。对比五种模型在测试集上的各项评价指标得到,Cat Boost模型的预测效果最好,其次是Ada Boost模型和Light GBM模型。最后,基于已建立的五种模型,分别采用Stacking、硬投票和软投票三种方法进行模型融合,通过比较模型评价指标得到三种方法均使得模型的预测能力得到提升。以Random Forest、Light GBM、Ada Boost和Cat Boost四种模型为初级学习器,以Logistic回归模型为次级学习器,建立Stacking融合模型的准确率为81.64%,召回率为84.53%,AUC为0.9153,均达到最高,说明模型的泛化能力最好,且模型不存在过拟合现象,具有较强的稳健性。
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