[发明专利]加油卡客户流失预测方法

说明书

技术领域

本发明涉及客户流失预测分析，具体涉及石化零售行业加油卡用户的流失预测分析。

背景技术

中国的石化行业经过多年的信息化建设，取得了巨大的经济效益和良好的社会效益。然而经过一轮高速发展之后，尤其是随着行业内竞争的加剧，各运营商加油卡客户的增长逐渐放慢，客户呈现出动态亦增亦减趋势，在每月都有客户新开卡的情况下，也有大量客户停止使用。每个月都有出现的零充值、零消费客户，大量占用了客户维护的信息资源，客户数量的增加却不能带来收入的增加，而发展新客户的成本要远远大于挽留老客户的成本，所以客户流失分析的重要意义对石化运营商来说不言而喻。在当前运营基础设施不断改善，服务意识也逐步提升的情况下，对有价值客户的关注和流失防范成为关注的焦点。

目前，未有任何石化公司对加油卡客户的流失进行系统化、规划化分析并提出相应预警信息。

发明内容

本发明要解决的技术问题就是为了克服现有技术缺陷而提供一种加油卡客户流失预测方法。

本发明的目的通过以下技术方案来实现，如图1所示：

一种加油卡客户流失预测分析方法，包括步骤：

S1、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；

S2、以颗粒度为月对所述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；

S3、对所述各基本属性进行离散化或布尔化处理；

S4、利用信息增益参量对所述各基本属性的重要性进行评估，筛选出若干重要属性；

S5、对所述各重要属性，利用多维关联规则，得到属性的频繁项集，并以每个频繁项集中的频繁项与该频繁维谓词集合并起来作为新属性；

S6、针对所述多维频繁项集的新属性，采用决策树方式建立模型；

S7、将实际已经流失的客户的数据输入所述决策树模型进行分析，比较分析结果和实际历史结果的差异，对所述决策树模型进行修正；

S7、根据修正后的决策树模型进行客户流失预测，发布预警信息。

其中，步骤S1中加油卡客户行为的原始数据包括充值明细、圈存明细、加油明细、积分明细、沉淀资金。

其中，步骤S2中和加油卡客户后续行为相关的若干基本属性，至少包括一定期限内的月平均消费额，以往充值的平均金额，最后一次充值距当前时间，最后一次的充值的金额，最后一次消费距当前的时间。

其中，步骤S4包括以下步骤：

S41、计算任意基本属性的期望信息：

I(s₁，s₂，…，s_n)＝-∑p_ilog₂(p_i)(i＝1…m)

其中，数据库的数据集为S，m为S的基本属性数目，c_i为某基

本属性标号，p_i为任意基本属性c_i的概率，s_i为c_i上的样本数；

S42、由A划分为子集的熵：

E(A)=(s1j+s2j+...+smj)sI(s1j,···,smj)]]>

A为任意基本属性，具有v个不同的取值；