电信行业客户流失预测的模型研究的任务书.docx

电信行业客户流失预测的模型研究的任务书
任务书
一、研究背景
随着移动互联网的迅猛发展，电信行业的竞争日趋激烈。客户流失是电信行业面临的重要问题之一，每个客户的损失都意味着额外的成本和努力来获取新客户。因此，电信企业需要寻求最佳的客户保留策略，通过开发模型来预测客户离开的可能性。
二、研究目的
本研究旨在建立一种有效的客户流失预测模型，以帮助电信企业及时采取措施防止客户流失，提高客户忠诚度，促进企业的健康发展。具体目标如下：
1.研究电信行业客户流失的原因以及影响因素，并对其进行归纳总结；
2.建立客户流失预测模型，分析不同因素对客户流失的影响，预测客户流失率；
3.探索客户保留策略，提出可行的客户保留方案。
三、研究方法
1.数据采集：通过调查问卷、市场研究、数据挖掘等手段，收集电信企业的客户信息，建立客户数据库；
2.数据预处理：对数据进行质量检查、缺失值处理、异常值处理等预处理工作，确保数据的准确性和完整性；
3.特征提取：根据客户数据库，从中提取出对客户流失有重要影响的特征变量，包括个人特征、消费行为、客服体验等方面；
4.模型建立：选择合适的机器学习算法，如逻辑回归、决策树、支持向量机等，建立客户流失预测模型，并对模型进行调参和测试，以达到较高的预测准确率；
5.结果分析：利用建立的模型对客户数据库中的数据进行预测，分析不同因素对客户流失的影响，根据结果提出可行的客户保留策略。
四、研究意义
1.帮助电信企业减少客户流失，提高客户忠诚度，增加企业竞争优势；
2.为电信企业提供科学的客户保留方案，提升企业的服务质量和满意度；
3.积累数据挖掘、机器学习等方面的研究经验，为相关领域的研究提供参考。
五、研究进度安排
1.阶段一（1个月）：收集电信企业客户数据，建立客户数据库，进行数据预处理和特征提取；
2.阶段二（2个月）：选择适合的机器学习算法，建立客户流失预测模型，并进行模型调整和测试；
3.阶段三（1个月）：根据模型结果，探索客户保留策略，提出可行方案，并进行方案评估和优化；
4.阶段四（1个月）：撰写研究报告和论文，并进行组织和参加学术会议，交流和分享研究成果。
六、研究经费预算
预算总费用为20万元，其中硬件设备费用为5万元，软件购置为3万元，人员费用为12万元。
七、团队组成
本研究团队由电信行业专家、数据分析师和机器学习算法工程师组成，负责研究各阶段的工作。
八、研究成果
预计研究成果包括学术论文1篇，专业报告1份，可应用的客户流失预测模型和客户保留方案，并形成成果集锦。