大数据背景下的电子商务客户流失量预测

作者：吴永春

来源：现代电子技术, 2020, 43(11): 144-147.

DOI：10.16652/j.issn.1004-373x.2020.11.034

• 客户流失量预测
• 电子商务系统
• 大数据
• 模糊聚类分析
• 预测模型
• 数据预处理

针对当前方法无法对电子商务客户特点进行描述,存在电子商务客户流失量预测不准确,且电子商务客户预测效率低的缺陷,为了提高电子商务客户流失量预测结果,设计了一种大数据背景下的电子商务客户流失量预测模型。首先,分析电子商务客户流失量的研究进展,找到引起电子商务客户流失量预测结果不理想的原因;然后,采用模糊聚类分析算法对电子商务客户流失量数据进行预处理,减少电子商务客户流失量预测的训练样本规模,并采用最小二乘支持向量机建立电子商务客户流失量预测模型;最后,采用电子商务客户流失量实际数据对预测性能进行分析。实际数据测试结果表明,所提模型的电子商务客户流失量预测精度均高于95%,减少了电子商务客户流失量预测时间,为电子商务客户流失分析提供了一种有效的研究方法。

• 单位
  山东建筑大学