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申请/专利权人：重庆邮电大学
摘要：本发明涉及一种基于数据场聚类的客户细分方法，属于数据处理技术领域。本发明利用可解释性机器学习作为中间过程，将客户流失预测和客户细分无缝衔接起来；在进行流失预测之后，采用可解释性机器学习对客户流失预测模型进行解释分析，评估每个特征的重要性；之后，利用基于数据场的聚类方法来对每个数据中的流失客户和非流失客户分别进行细分；通过分析不同客户群体的特征，理解客户流失和留下背后的真正原因。通过本发明CSP能够根据客户需求和消费特征进行个性化定制，为不同客户群体提供差异化的产品和服务，并实现精准营销。
主权项：1.一种基于数据场聚类的客户细分方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1：采用解释模型SHAP对客户流失预测模型中的数据集进行解释，计算每个数据集中每个特征对预测结果的影响力，包括数据集telecom-churn中日均通话分钟数、日均通话次数、平均每月账单，数据集new-customer-churn中是否使用语音邮件、语音邮件数量以及是否国际用户；S2：根据每个数据集中的每个特征对预测结果的影响力，分别绘制吧每个数据集的特征分析图，得到每个数据集中的每个特征的影响力结果，剔除数据集中对预测结果影响力小的特征，得到优化后的数据集；S3：采用基于数据场改进的K-Means聚类算法分别对每个优化后的数据集中的流失客户和非流失客户进行细分，分别得到每个数据集中的流失客户和非流失客户的聚类结果；S4：分别分析每个数据集中的流失客户和非流失客户的聚类结果得到的各个客户群体的数量情况，以及各个客户群体的客户特征情况，得到每个数据集中的流失客户中各个客户群体流失的原因和非流失客户中各个客户群体留下的原因；根据流失客户中各个客户群体的流失原因，为流失客户群体制定不同的客户保留策略；根据非流失客户中各个客户群体留下的原因，为留下的客户群体执行更精确的客户保留策略。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 一种基于数据场聚类的客户细分方法
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