【摘 要】
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客户流失是互联网时代中大型公司所面临的一大难题,研究证明,从一位老客户中得到的收益要大于一位新用户。同时,吸引一位新用户的成本要比挽留一位即将流失的老客户多得多,因
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客户流失是互联网时代中大型公司所面临的一大难题,研究证明,从一位老客户中得到的收益要大于一位新用户。同时,吸引一位新用户的成本要比挽留一位即将流失的老客户多得多,因此建立流失预测模型具有重要的意义。本文首先会介绍所需的建模用户数据的筛选以及各个变量的定义。再对变量进行分析,以初步筛选做为建模的X变量。然后,本文分别利用哑元变量方法和WoE变量方法,根据用户的行为特征变量建立logistic回归模型,用该模型的结果对客户流失倾向进行分类并评分,以此预测客户本来刷卡量较高的客户在未来的一段时间内降低消费的可能性。同时,本文还会利用验证集验证模型效果,并检验多元共线性和变量相关性,使模型结果更具有说服力。最后,再通过计算模型的KS值等方法来比较两种方法所生成的模型准确性和稳定性。
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