客户流失数据挖掘论文范文

1数据挖掘技术

1.1数据挖掘相关技术数据挖掘相关技术介绍如下[6]：(1)决策树:在表示决策集合或分类时采用树形结构，在这一过程中发现规律并产生规则，找到数据库中有着最大信息量的字段，从而可建立起决策树的人工智能及识别技术。(2)聚类分析:聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。它是一种重要的人类行为。(3)关联分析:关联分析又称关联挖掘，就是在交易数据、关系数据或其他信息载体中，查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式、因果、关联或相关性结构。也可以说，关联分析是用来发现有关交易的数据库中不同商品（项）之间的联系。(4)神经网络方法:顾名思义，类似于生物的神经结构，由大量简单的神经元，通过非常丰富和完善的连接组成自适应的非线性动态系统，具有自适应、自组织、自学习、联想记忆、分布存储、大规模并行处理等功能。粗集方法:也就是在数据库里把行为对象列视为元素，将不同对象在某个(或多个)属性上取值相同定义为等价关系R。其等价类为满足R的对象组成的集合[5]。

1.2IBMSPSSModelerIBMSPSSModeler是一个数据挖掘工作台，用于帮助用户快速直观地构建预测模型，而无需进行编程。其精密的数据挖掘技术使用户能够对结果进行建模，了解哪些因素会对结果产生影响。它还能可提供数据挖掘相关的数据提取、转换、分析建模、评估、部署等全过程的功能[3]。通常，SPSSModeler将数据以一条条记录的形式读入，然后通过对数据进行一系列操作，最后将其发送至某个地方（可以是模型，或某种格式的数据输出）[3]。使用SPSSModeler处理数据的三个步骤：（1）将数据读入SPSSModeler；（2）通过一系列操纵运行数据；（3）将数据发送到目标位置。

2客户流失预测分析

2.1数据预处理数据预处理[6]，将需要的客户投保数据按照业务预测分析的要求，将数据抽取到中间数据中，同时对数据清洗和转换，满足业务预测分析要求。每日凌晨调用存储过程将核心业务系统数据提取到中间数据库，寿险业务数据与其他数据一样，存在不安全和不一致时，数据清洗与转换可以帮助提升数据质量，进而提升数据挖掘进程的有效性和准确性。数据清洗主要包括：遗漏数据清洗，错误数据处理，垃圾数据处理[1]。

2.2数据选取数据预处理后，可以从中得到投保人的投保信息，包括投保人姓名，投保年龄（有效保单为当前年龄，无效保单为退保年龄），保费，投保年期，保单状态等。数据如图1所示。

2.3客户流失预测模型建立寿险业务按渠道来分可分为个人保险、团体保险、银行保险、网销保险、经代保险五类。由于团体保险在寿险公司发展比较缓慢，团险业务基本属于停滞阶段。结合寿险公司的营销特点，选定个人保单作为分析的对象，通过IBMSPSSModeler预测模型工具[3]，使用决策树预测模型对客户流失进行预测分析。

2.4结果分析通过使用IBMSPSSModeler决策类预测模型分析某寿险公司2013年个人客户承保情况来看有以下规则:（1）投保年数在1年以内，首期保费在0～2000元或大于9997.130保费的客户比较容易流失。（2）保单终止保单中，女性客户较男性客户容易流失。（3）投保年数在2年以上,湖北及河北分支机构客户流失率比较容易流失。（4）分红寿险相对传统寿险，健康寿险的客户比较容易流失[1]。

3总结

本文在IBMSPSSModeler软件应用的基础上，根据现有的寿险业务数据信息，利用数据挖掘的决策树预测模型，对寿险进行流失规则的分析，比较全面的了解了寿险公司客户流失的原因，并建立客户流失的决策树预测模型，便于公司客户服务部对现有客户采取合适的措施防止客户流失，从而达到保留现有客户的目的。

作者：梁锋单位：北方工业大学计算机学院