集中的数据源拥有宝贵的数据信息。

◆大规模并行计算机的出现：

IBM\HP\SUN\NCR 等公司的主流机型都能支持多达几

十

Gbyte 数据的并发 I/O 处理/小时。这些保证数据挖掘处理能每天进行更新数据源,对市场

能快速反应

,真正做到”time-to-marketing” 。

◆多种多样的数据挖掘算法：

SAS/IBM/SPSS 等公司都有成熟的商业数据挖掘软件包

供利用。

3.2 客户流失分析过程

客户流失分析过程指客户流失逻辑模型的建立过程

,包括数据采样、数据分析、模型评估和

应用等方面

,以下就这些方面进行简单的描述。

⑴ 数据采样

数据采样就是从所有已经流失的移动客户中，抽取部分客户的信息，进行预处理

,如对错误

格式的记录数据进行过滤、转换

, 对部分字段进行必要的拆分或汇总。注意,有些字段在业务

系统中并不直接存在

,需要转换得到。

例如

: 某种离网模型数据输入如表 1 所示：

表

1 某离网模型数据表



基本资料组

客户性别

,客户职业, 地区, 年龄, 付费方式,客户等级,入网时间,客户所在 VPMN 客户群



通话方式

最近连续半年平均消费水平

最近连续 3 月平均消费水平

前第 3 个月呼叫转移次数

前第 2 个月呼叫转移次数

本月呼叫转移次数

网间通话占网内通话的比率