基于机器学习的移动5G套餐潜客户研究

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在当今社会科学技术飞速更迭的背景下,通信技术也迎来从第四代移动通信技术(4G)转向第五代移动通信技术(5G)的飞跃。对于运营商来说,如何在激烈的电信行业竞争中取得领先优势与对5G潜客户的营销密不可分。鉴于传统的营销模型对用户识别的准确率不高导致营销成本消耗过大,本文基于每月用户更换5G套餐的相关信息数据,分析4G用户更换5G套餐的行为特征,构建5G套餐潜客户识别模型,为移动运营商进行5G潜客户的识别提供一定的参考。本文的研究主要按照数据预处理、数据的描述性统计分析、模型的预测和模型的评估四个步骤进行。首先进行数据预处理,包括数据清洗、数据规约和数据变换,再针对数据存在的不平衡性问题,借助SMOTE过采样算法进行平衡化处理得到最优数据集。模型预测阶段本文选用逻辑回归、CART决策树、随机森林、XGBoost、MLP神经网络和Stacking模型融合六种方法进行建模。先比较前五个模型在参数优化前后的效果提升情况,再将优化后的模型与Stacking模型融合对比,根据各模型在测试集上的准确率、ROC曲线和AUC值等多个评价指标显示,在识别移动5G套餐潜客户的数据集上,Stacking模型融合的分类效果要显著优于其他模型,模型泛化能力更强,可以对用户进行更精准的分类,很好地识别出5G用户和非5G用户。本文为运营商在对5G套餐潜客户的识别上提供了一个最优模型从而以最小成本获得最大效益。
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