【摘 要】
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本文根据电信运营商客户的历史消费数据,筛选出客户对使用掌厅业务的偏好。运用Logistic回归模型对客户进行分类、预测,并筛选出影响客户使用掌厅业务的特征变量。同时,利用K
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本文根据电信运营商客户的历史消费数据,筛选出客户对使用掌厅业务的偏好。运用Logistic回归模型对客户进行分类、预测,并筛选出影响客户使用掌厅业务的特征变量。同时,利用K-Means聚类算法,对筛选出的特征属性进行聚类分析,评价客户的自身价值情况。Logistic回归结果得出,影响客户下月是否使用掌厅的有效特征属性为短厅办理次数、网厅办理次数、掌厅办理次数、短信量、入网年份、WLAN时长和LDTX订购标识。K-Means聚类,以使用掌厅业务为核心,将客户分为重要保持客户、重要发展客户、重要挽留客户、一般
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