文章研究目的是在电信行业的用户流失预警模型中运用机器学习相关技术,提高预测准确度,节约成本。首先介绍用户流失现状和流失预判能力必要性分析,然后介绍了用户流失、关系、价值方面的理论,通过分析用户流失与用户个人属性、订购属性、消费属性的关系构建预测模型,该模型可用于预测隔月用户是否流失,为用户挽留活动预留了足够的时间,并提供了大量有价值的信息来帮助市场营销人员制定可行的用户挽留方案,具有广泛的行业应用前景。
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