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基于MMOI方法的电信客户流失预测与拐挽留研究的开题报告
一、研究背景与意义
电信行业是我国信息产业的重要组成部分，随着我国家庭通信业务普及率的不断提高，电信企业对客户流失的防范和拐挽留极其重视。客户流失率的高低直接关系到电信企业的盈利能力和市场竞争力。因此对于电信企业来说，预测客户流失和挽留留存已经成为当务之急。
目前，电信企业针对客户流失和挽留留存问题的解决，一般分为两大主要方面，即：一方面是在外部市场上维护竞争优势，挖掘新客户资源；另一方面则是在内部系统中进行客户管理优化，有效预警和减少客户流失率。其中预测客户流失是电信企业内部客户管理优化中的重要环节。
目前主要的流失预测研究方法有很多种，其中基于机器学习的预测算法已经得到广泛应用，但是这种方法存在数据量大，训练时间长，统计结果不易解释等问题。因此，在电信客户流失预测和拐挽留研究中，使用MMOI（MultipleModelOneInstance）方法进行研究将成为一个有效的解决方案。
二、研究目的
本研究旨在应用MMOI方法，通过建立适用于电信行业的客户流失预测模型，快速、准确地预测客户的流失概率，为电信企业提供相应的策略方案，有效实现客户流失拐挽留。
三、研究内容和方法
1.研究内容
本研究主要包括以下研究内容：
（1）分析影响电信客户流失的因素，确定建模所需的数据集；
（2）建立基于MMOI方法的电信客户流失预测模型并进行实验验证；
（3）对模型进行性能测试，比较其与其他模型的预测准确性；
（4）根据模型预测结果，提出相应的电信客户流失拐挽留策略。
2.研究方法
本研究采用以下研究方法：
（1）文献综述：深入分析国内外相关研究论文，了解客户流失预测领域的研究现状和趋势，形成研究思路；
（2）数据采集及处理：在对电信客户流失影响因素分析的基础上，采取合适的数据采集方式和数据处理方法，构建适用于建模的数据集；
（3）建模方法选择：介绍MMOI方法的基本理论和应用，探讨建立电信客户流失预测模型的最优方法；
（4）模型实验验证：采用实验验证的方法对电信客户流失预测模型进行精度测试和稳定性分析，比较不同算法的预测效果；
（5）结果分析及应用：对模型预测结果进行分析，结合实际应用场景，提出相应的电信客户流失拐挽留策略。
四、研究计划
研究工作时间安排如下：
2022年04月-2022年07月文献综述和数据采集及处理
2022年08月-2022年10月建模方法选择和模型实验验证
2022年11月-2023年02月结果分析及应用
2023年03月-2023年04月撰写论文和进行答辩
五、预期成果
预期研究成果有：
（1）建立基于MMOI方法的电信客户流失预测模型，提高客户流失预测的准确性；
（2）根据模型预测结果，提出相应的电信客户流失拐挽留策略，为电信企业提供管理决策参考；
（3）在电信客户流失预测和拐挽留研究中，提出一种新的方法和思路，为电信业企业的客户管理带来新的思路和经验。