【摘 要】
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客户流失预测作为客户关系管理的主要问题,一直受到研究学者们的关注。企业通过内部和外部的数据信息,对客户流失情况进行预测,针对还未流失但有流失倾向的客户采取相应的营销策略。大数据时代使得数据信息爆炸式增多,如何处理高维数据信息成为客户流失预测的难点。利用粗糙集理论进行属性约简可以降低数据维度,并有效地实现客户特征选择,从而降低客户流失预测的运算难度,提高预测性能。
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客户流失预测作为客户关系管理的主要问题,一直受到研究学者们的关注。企业通过内部和外部的数据信息,对客户流失情况进行预测,针对还未流失但有流失倾向的客户采取相应的营销策略。大数据时代使得数据信息爆炸式增多,如何处理高维数据信息成为客户流失预测的难点。利用粗糙集理论进行属性约简可以降低数据维度,并有效地实现客户特征选择,从而降低客户流失预测的运算难度,提高预测性能。
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