基于数据挖掘的电信客户信用分类模型研究的中期报告.docx

该【基于数据挖掘的电信客户信用分类模型研究的中期报告 】是由【niuwk】上传分享，文档一共【2】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【基于数据挖掘的电信客户信用分类模型研究的中期报告 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。基于数据挖掘的电信客户信用分类模型研究的中期报告一、研究背景以往的电信客户信用评估大多基于人工经验,对大量数据进行筛选、分析以及建模,效率较低且易受主观因素影响,导致预测精度不高。而随着数据挖掘技术的发展,可以更加快速、可靠地建立客户信用评估模型。本研究旨在基于数据挖掘技术,通过对电信客户历史数据进行深入挖掘与分析,构建一种高效、精确的电信客户信用分类模型,以促进电信公司的业务发展和风险控制。二、、数据集成、数据转换、数据规约等步骤对原始数据进行处理,去除噪声和异常值,缺失值进行填充,将不同来源的数据融合起来,转换成可分析的形式,防止数据分析过程中出现偏差。,筛选出与信用评估关联最密切的因素,包括客户个人信息、账户信息、通信记录、通信行为等多个维度,为建立分类模型提供依据。(SVM)和神经网络模型(NN)作为分类模型,通过对客户历史数据进行训练,建立起分类器,并对结果进行优化。,检验模型分类效果和稳定性。三、,选取了影响电信客户信用的重要变量。,对模型进行精细调整,提高模型的准确性和泛化能力。,发现模型的判别准确率较高,其效果优于基于人工经验的信用评估方法。四、,挖掘更多的数据特征,并使用其他的数据挖掘算法和模型来验证模型的判断准确性和泛化能力。,建立起针对性更强的客户信用分类模型。,进一步完善模型,结合实际业务情况,提高模型在不同时期、不同客户群体中的应用效果,增加模型的可解释性。