1. 研究目的与意义
在大数据的时代背景之下，信息具有规模性、高速性、多样性和价值型等特点，这导致了人们对于数据的服务需求不断增多，从而给电信行业带来了蓬勃的生机。
然而相关数据显示，2019年存量收入的保有率为88.29%，即大致有12%的存量收入会在一年内流失。
按照南方某省电信企业的营收规模计算，存量收入每年流失 12.6亿元，会给企业带来巨大的损失。
2. 研究内容和预期目标
研究内容：
近年来，电信客户数在不断流失，该问题引起各界广泛关注。因此，本文以客户是否有电话服务（是、否），客户是否有多条线路（是、否、没有电话服务）客户的互联网服务提供商（DSL、光纤、否）客户的性别，客户的年龄等为自变量，客户是否流失（是、否）为因变量建立GAM模型，研究电信客户流失的影响因素。 并基于此，对潜在的流失的电信客户进行预测。
3. 国内外研究现状
1.研究电信客户流失的影响因素方法概述
关于电信客户流失的影响因素的研究可以通过实验进行研究，也可以运用理论模型进行定量分析。通过实验研究分析，通常会挖掘到新的影响因素。李季、张帅、周静（2020）利用电信企业的二手数据，并且进行了实地的个性化营销实验，着重研究服务与需求之间的匹配程度以及客户投入行为与客户流失之间的关系。关注服务与需求之间的匹配程度是该研究的一大亮点。研究发现，服务合约可以有效地降低客户流失率，结合匹配度的个性化营销可以显著提升客户的忠诚度和企业绩效。
4. 计划与进度安排
研究计划：
1、2022.07.01至2022.11.01 确定选题，检索阅读国内外相关文献，撰写文献综述；
2、2022.11.02至2022.11.29 确定研究方案，撰写开题报告；
5. 参考文献
[1]罗彬. 基于MMOI方法的电信客户流失预测与挽留研究[D].电子科技大学,2010.
[2]李鑫. 基于数据挖掘的电信客户流失预警研究[D].云南财经大学,2020.
[3]陈俊峰.K-Means算法在运营商客户流失预测中的应用[J].福建电脑,2020,36(02):38-41.
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