【摘 要】
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本文提供一种加油卡客户流失预测分析方法,收集一定期限内每个加油卡客户行为的原始数据,建立数据库;对原始数据进行整理汇总,计算出和加油卡客户流失行为相关的若干基本属性
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本文提供一种加油卡客户流失预测分析方法,收集一定期限内每个加油卡客户行为的原始数据,建立数据库;对原始数据进行整理汇总,计算出和加油卡客户流失行为相关的若干基本属性,并进行离散化或布尔化处理,利用信息增益参量对属性的重要性进行评估,并利用多维关联规则对数据库的数据进行过滤合并,得到多维频繁项集,然后采用决策树方式建立模型,并根据持续变化的加油卡客户数据对决策树模型进行修正,从而预测客户流失情况,并发布预警信息。本文综合并改进了属性关联和决策树模型,增加了决策树生成效率和可理解性,属性的合并具有石化行业特色
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