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基于数据挖掘的模具业客户流失分析的任务书
一、背景
模具行业，在工业制造中具有举足轻重的地位，而在国内制造业发展当中，模具行业也越来越重要。然而，现今市场中，竞争是很激烈的，不断地涌现新的模具厂家，竞争对手非常多。因此，提供优质的服务来留住客户，把他们变成忠诚客户，就显得尤为重要。但如何才能在市场上赢得客户，是一个难题。通过数据挖掘客户数据分析，可以帮助模具厂家更准确地把握客户的需求，判断他们是否有离开的迹象，从而能够采取相应的措施，留住客户。
二、任务
本次研究的任务是：基于数据挖掘技术，对某公司模具业的客户流失情况进行分析，找到影响客户流失的因素，并为模具公司提供解决方案，以留住客户。
具体要求如下：
（1）收集该公司的客户数据，并进行数据清洗与预处理，以确保数据的准确性和完整性。
（2）运用数据挖掘技术，对客户数据进行分析，找到客户流失的原因和影响因素。
（3）对客户流失预测模型进行建立，能够预测某个客户是否会流失。
（4）针对客户流失的原因，提出相应的解决方案，包括但不限于提供更好的服务、加强沟通和交流、提高客户满意度等。
（5）对解决方案的实施效果进行评估，对模具公司提出改进建议。
三、分析方法
该任务采用数据挖掘技术来分析客户的数据，具体包括以下步骤：
（1）数据的整理和清洗：对收集到的数据进行去重、处理空值和异常值等数据清洗措施，保障数据的准确性。
（2）特征选择：对客户数据进行特征选择，选择与客户流失相关的特征变量。
（3）模型建立：通过分析客户数据，建立客户流失预测模型，通过训练数据集建立模型，并通过测试数据集验证模型的有效性。
（4）模型评价：通过交叉验证法等评价方法，评估模型的准确性和可信度。
（5）解决方案提供：根据对客户流失原因的分析，提出相应的解决方案，建议模具公司实施。
（6）效果评估及改进建议：针对解决方案的实施效果进行评估，并对其效果和执行情况进行改进建议。
四、预期成果
（1）模具公司客户流失的原因和影响因素得到较为准确的分析和解释。
（2）建立客户流失预测模型，准确预测客户是否会流失。
（3）提出相应的解决方案，包括但不限于提供更好的服务、加强沟通和交流、提高客户满意度等。
（4）对解决方案的实施效果进行评估，对模具公司提出改进建议。
（5）为模具公司提供相关的数据挖掘技术和方法，提高模具公司数据分析和解决问题的能力。
五、进度安排
（1）第一周：对任务进行具体的规划和安排，明确项目的目标和分工。
（2）第二周：收集与整理模具公司的客户数据，并进行数据预处理和清洗。
（3）第三周：进行特征选择，并建立客户流失预测模型，通过数据挖掘技术，分析客户流失的原因和影响因素。
（4）第四周：提出相应的解决方案，并对其实施效果进行评估与总结。
（5）第五周：完成最终报告的编写，并答辩、提交报告。
备注：以上进度安排为大致时间，实际进度可能因项目具体情况而有所变化。
六、参考文献
[1]Han,J.,Kamber,M.,&Pei,J.(2011).数据挖掘（第三版）.北京:机械工业出版社.
[2]Witten,I.H.,Frank,E.,&Hall,M.A.(2016).数据挖掘:实用机器学习工具和技术.北京:机械工业出版社.
[3]张良均,丁旭,刘悦等.基于RFM和CART的客户价值分析与预测[J].统计与管理,2015(02):34-42.