中國移動某省公司離網(wǎng)預警數(shù)據(jù)挖掘最終模型分析報告

中國移動河南公司 離網(wǎng)預警數(shù)據(jù)挖掘最終模型分析報告 用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)您的世界！ 2. 模型構建方案原則 低端用戶 (月消費低于 100元 )通過政策公開宣傳進行挽留。 高端用戶 (月消費高于 100元 )則開展一對一的針對性挽留。 應盡可能細化地分析每一地區(qū)高端用戶離網(wǎng)預警的不同原因，為大客戶經(jīng)理開展一對一挽留提供決策依據(jù)。 指導思想 模型構建原則 模型構建整體思路 全省低端用戶共同構建一個模型；而針對高端用戶，充分考慮地區(qū)差異性，通過對地區(qū)的劃分，分片區(qū)建模。 高端分拆 地區(qū)的大小及重要性。 不同地區(qū)預測目標離網(wǎng)用戶離網(wǎng)率上的相近性。 不同地區(qū)地理分布的近似性。 競爭對手的戰(zhàn)略重點。 用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)您的世界！ 3. 最終模型構建方案 全省所有用戶共同構建一個模型 鄭州 平頂山 南陽 洛陽 安陽 新鄉(xiāng) 焦作 三門峽 鶴壁 濮陽 許昌 駐馬店 漯河 信陽 開封 商丘 周口 Model_I Model_II Model_III Model_IV Model_V Model_0 80元及以上 80元以下 用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)您的世界！ 4. 模型 _0 51015202530354045505560657075808590951005 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100%R a n d o m M o d e l K - S用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)您的世界！ 5. 模型 _0 綜述 被叫不同號碼越少，離網(wǎng)可能性越高； 通話不同電話數(shù)波動越大，離網(wǎng)可能性越高； 通話集中度變動越大，離網(wǎng)可能性越高； 通話集中度極高或極低的人，離網(wǎng)可能性也越高； 網(wǎng)外通話次數(shù)比減少的人，離網(wǎng)的可能性往往較高； 被叫次數(shù)比越低，離網(wǎng)可能性越高； 用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)您的世界！ 6. 因素一：被叫不同電話號碼個數(shù)（三月平均） 離網(wǎng)概率分布圖 以被叫不同電話號碼個數(shù)的不同進行分析 0100002000030000400005000060000700008000090000區(qū)間客戶人數(shù)0510152025區(qū)間客戶離網(wǎng)率(%)人數(shù) 28849 30665 64170 55309 81201 31873離網(wǎng)率 1 9 . 9 9 . 1 5 . 1 3 . 2 1 . 9 1平均離網(wǎng)率 5 . 3 5 . 3 5 . 3 5 . 3 5 . 3 5 . 3 0 , 2 . 5 ) 2 . 5 , 6 . 8 3 ) 6 . 8 3 , 1 5 . 5 ) 1 5 . 5 , 2 4 . 2 ) 2 4 . 2 , 4 8 . 2 ) 4 8 . 2 , + + )用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)您的世界！ 7. 因素二：通話不同電話個數(shù)變化率 離網(wǎng)概率分布圖 以通話不同電話個數(shù)變化率的不同進行分析 050000100000150000200000250000300000區(qū)間客戶人數(shù)081624324048區(qū)間客戶離網(wǎng)率(%)人數(shù) 9173 32868 238881 11145離網(wǎng)率 1 5 . 7 6 . 4 3 . 2 3 8 . 5平均離網(wǎng)率 5 . 3 5 . 3 5 . 3 5 . 3 - - , - 1 . 3 4 ) - 1 . 3 4 , - 0 . 3 4 ) - 0 . 3 4 , 0 . 6 8 ) 0 . 6 8 , + + )備注：變化率為（首月與中間月的平均 -末月） / 首月與中間月的平均 用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)您的世界！ 8. 因素三：通話集中度的變化（前五）（末月中間月） 離網(wǎng)概率分布圖 以通話集中度（前五）的變化 的不同進行分析 020000400006000080000100000120000140000160000區(qū)間客戶人數(shù)081624區(qū)間客戶離網(wǎng)率(%)人數(shù) 13448 16227 67426 150663 44303離網(wǎng)率 2 1 . 6 6 3 . 1 2 . 4 1 3 . 1平均離網(wǎng)率 5 . 3 5 . 3 5 . 3 5 . 3 5 . 3 - - , - 0 . 5 2 ) - 0 . 5 2 , - 0 . 3 6 ) - 0 . 3 6 , - 0 . 2 0 ) - 0 . 2 0 , 0 0 , + + )用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)您的世界！ 9. 因素四：通話集中度（前五）（三月平均） 離網(wǎng)概率分布圖 以通話集中度（前五） 的不同進行分析 020000400006000080000100000120000區(qū)間客戶人數(shù)081624區(qū)間客戶離網(wǎng)率(%)人數(shù) 8652 30340 111516 85706 41024 14829離網(wǎng)率 1 5 . 7 8 . 4 2 . 9 4 . 5 7 . 1 9 . 9平均離網(wǎng)率 5 . 3 5 . 3 5 . 3 5 . 3 5 . 3 5 . 3 0 , 0 . 2 2 ) 0 . 2 2 , 0 . 3 3 ) 0 . 3 3 , 0 . 5 0 ) 0 . 5 0 , 0 . 6 7 0 . 6 7 , 0 . 8 3 0 . 8 3 , + + )用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)您的世界！ 10. 因素五：網(wǎng)外通話次數(shù)比的變化 （末月中間月） 離網(wǎng)概率分布圖 以網(wǎng)外通話次數(shù)比變化 的不同進行分析 020000400006000080000100000120000140000區(qū)間客戶人數(shù)081624區(qū)間客戶離網(wǎng)率(%)人數(shù) 13382 39861 119790 68134 37890 13010離網(wǎng)率 8 . 2 1 6 . 4 2 . 7 3 . 1 4 7 . 8平均離網(wǎng)率 5 . 3 5 . 3 5 . 3 5 . 3 5 . 3 5 . 3 - - , - 0 . 1 7 ) - 0 . 1 7 , 0 ) 0 , 0 . 4 7 ) 0 . 4 7 , 0 . 6 9 0 . 6 9 , 0 . 9 2 0 . 9 2 , + + )用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)您的世界！ 11. 因素六：被叫次數(shù)比（三個月平均） 離網(wǎng)概率分布圖 以被叫次數(shù)比 的不同進行分析 050000100000150000200000250000區(qū)間客戶人數(shù)081624區(qū)間客戶離網(wǎng)率(%)人數(shù) 18824 62762 201030 9451離網(wǎng)率 2 2 . 8 5 . 9 3 . 5 4 . 7平均離網(wǎng)率 5 . 3 5 . 3 5 . 3 5 . 3 0 , 0 . 0 0 0 3 ) 0 . 0 0 0 3 , 0 . 1 ) 0 . 1 , 0 . 5 6 0 . 5 6 , + + )用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)您的世界！ 12. 模型 _0預警級別及其預警原因說明 預警級別 離網(wǎng)傾向 預警原因 預警分組1 65.3%呼入不同電話個數(shù)較少（不超過六個），第三個月打電話較少（降幅超過8 2 % ），通話較為分散，在網(wǎng)時間小于一年半0_N642 51.8%呼入不同電話個數(shù)較少（不超過六個），第三個月打電話較少（降幅超過8 2 % ），通話較為分散，在網(wǎng)時間大于一年半0_N653 45.2% 平均呼入不同電話個數(shù)較多（超過六個），但第三個月打電話非常少（降幅超過9 8 % ） 0_N294 39.0%本地電話很少，基本沒有短信定制，月均打電話較少（不超過三次）（新鄉(xiāng)、焦作、許昌、漯河、周口、駐馬店）0_N545 36.3% 基本沒什么短信定制，第三個月本地電話減少，不同電話個數(shù)占總次數(shù)比例減少 0_N366 34.0% 第三個月打電話較少（降幅超過8 2 % ），基本沒短信定制，通話與某幾個人較為集中 0_N397 23.2%本地電話很少，基本沒有短信定制，月均打電話較少（不超過三次）（新鄉(xiāng)、焦作、許昌、漯河、周口、駐馬店外的地區(qū)）0_N558 21.9% 第三個月通話次數(shù)下降到前兩個月平均的一半以上，短信定制很少，第三個月通話較為集中 0_N909 18.7% 第三個月本地通話次數(shù)增加（超過7 0 % ），但是總通話次數(shù)減少（降幅超過8 2 % ） 0_N9210 17.4% 呼入不同電話個數(shù)較少（不超過六個），基本沒什么短信定制，第三個月本地電話減少 0_N3711 16.9% 呼入不同電話個數(shù)少（不超過六個），本地電話少，短信定制較少 0_N3112 15.4% 呼入不同電話個數(shù)較少，第三個月本地通話次數(shù)增加，總通話次數(shù)減少，在網(wǎng)時長小于一年半 0_N13813 15.0% 呼入不同電話個數(shù)較少（不超過六個），第三個月打電話較少（降幅超過8 2 % ），有過短信定制下行次數(shù) 0_N1114 13.3% 呼出電話較為分散，呼入不同電話個數(shù)較少，第三個月通話集中度上升 0_N14115 12.6% 第三個通話次數(shù)略微下降，呼入不同電話個數(shù)一般，呼入不同電話個數(shù)比下降, 呼出不同電話個數(shù)比上升 0_N16116 11.6% 第三個月通話次數(shù)下降到前兩個月平均的一半以上，短信定制很少 0_N9117 9.3% 呼入不同電話個數(shù)較少，第三個月本地通話次數(shù)增加，總通話次數(shù)減少，在網(wǎng)時長大于一年半 0_N13918 8.7% 呼出電話較為分散，呼入不同電話個數(shù)較少，第三個月通話集中度下降 0_N14019 7.2% 呼入不同電話個數(shù)較多（超過六個），短信定制很少，第三個月電話下降到前兩個月平均水平的一半 0_N4920 5.9% 第三個通話次數(shù)略微下降，呼入不同電話個數(shù)一般，呼入不同電話個數(shù)比下降 0_N16021 5.8% 呼入不同電話個數(shù)較少（不超過六個），本地通話次數(shù)較少（不超過二次），有過短信定制下行 0_N1722 5.8% 呼入不同電話個數(shù)較少（不超過六個），每次通話時間較長 0_N59用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)您的世界！ 13. 模型 _I 51015202530354045505560657075808590951005 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100%R a n d o m M o d e l K - S用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)您的世界！ 14. 模型 _I 綜述 通話次數(shù)下降越多，離網(wǎng)可能性越高； 被叫不同電話數(shù)越少，離網(wǎng)可能性越高； 通話集中度變動越大，離網(wǎng)可能性越高； 通話集中度越高，離網(wǎng)可能性也越高； 在網(wǎng)時長越短，離網(wǎng)可能性越高； 與聯(lián)通通話次數(shù)減少或增加很多的人，離網(wǎng)可能性越高； 用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)您的世界！ 15. 離網(wǎng)概率分布圖 以通話次數(shù)變化率的不同進行分析 050000100000150000200000250000區(qū)間客戶人數(shù)051015區(qū)間客戶離網(wǎng)率(%)人數(shù) 205142 10488離網(wǎng)率 1 . 3 1 0 . 3平均離網(wǎng)率 1 . 7 1 . 7 0 , 0 . 5 6 ) 0 . 5 6 , + + )因素一：通話次數(shù)變化率 備注：變化率為（首月與中間月的平均 -末月） / 首月與中間月的平均 用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)您的世界！ 16. 因素二：被叫不同電話個數(shù)（三個月平均） 離網(wǎng)概率分布圖 以被叫不同電話個數(shù)的不同進行分析 010000200003000040000500006000070000區(qū)間客戶人數(shù)0246區(qū)間客戶離網(wǎng)率(%)人數(shù) 17834 24875 24360 65728 39347 43486離網(wǎng)率 5 . 7 3 . 2 2 . 3 1 . 4 0 . 7 0 . 4平均離網(wǎng)率 1 . 7 1 . 7 1 . 7 1 . 7 1 . 7 1 . 7 0 , 1 9 . 5 ) 1 9 . 5 , 3 1 . 2 ) 3 1 . 2 , 4 1 . 2 ) 4 1 . 2 , 7 0 . 8 ) 7 0 . 8 , 1 0 0 . 2 ) 1 0 0 . 2 , + + )用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)您的世界！ 17. 因素三：通話集中度（前五）變化（末月中間月） 離網(wǎng)概率分布圖 以通話集中度（前五）變化的不同進行分析 020000400006000080000100000120000區(qū)間客戶人數(shù)08區(qū)間客戶離網(wǎng)率(%)人數(shù) 9440 20881 57533 105468 12683 9625離網(wǎng)率 5 . 8 1 . 9 1 . 3 1 2 . 8 6 . 4平均離網(wǎng)率 1 . 7 1 . 7 1 . 7 1 . 7 1 . 7 1 . 7 - - , - 0 . 2 8 ) - 0 . 2 8 , - 0 . 1 9 ) - 0 . 1 9 , - 0 . 1 1 ) - 0 . 1 1 , 0 ) 0 , 0 . 0 4 0 . 0 4 , + + ）用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)您的世界！ 18. 因素四：通話集中度 （前五）（三個月平均） 離網(wǎng)概率分布圖 以通話集中度 的不同進行分析 0100002000030000400005000060000700008000090000100000區(qū)間客戶人數(shù)0123456區(qū)間客戶離網(wǎng)率(%)人數(shù) 11381 52459 91820 29438 21083 9449離網(wǎng)率 1 . 6 0 . 7 1 . 3 2 . 4 3 . 6 5 . 4平均離網(wǎng)率 1 . 7 1 . 7 1 . 7 1 . 7 1 . 7 1 . 70 , 0 . 2 1 ) 0 . 2 1 , 0 . 2 9 ) 0 . 2 9 , 0 . 4 1 ) 0 . 4 1 , 0 . 4 8 ) 0 . 4 8 ， 0 . 6 0 0 . 6 0 , + + ）用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)您的世界！ 19. 因素五：在網(wǎng)時長 離網(wǎng)概率分布圖 以在網(wǎng)時長的不同進行分析 01000020000300004000050000600007000080000區(qū)間客戶人數(shù)01234區(qū)間客戶離網(wǎng)率(%)人數(shù) 38805 58780 67104 50941離網(wǎng)率 3 . 5 2 . 1 1 . 3 0 . 7平均離網(wǎng)率 1 . 7 1 . 7 1 . 7 1 . 7 0 , 1 0 . 5 ) 1 0 . 5 , 3 1 . 5 ) 3 1 . 5 , 5 5 . 5 ) 5 5 . 5 , + + )用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)您的世界！ 20. 因素六：聯(lián)通通話次數(shù)比的變化（末月中間月） 離網(wǎng)概率分布圖 以聯(lián)通通話次數(shù)比變化的不同進行分析 020000400006000080000100000120000140000區(qū)間客戶人數(shù)01234區(qū)間客戶離網(wǎng)率(%)人數(shù) 12003 45818 114836 28306 14667離網(wǎng)率 3 . 8 2 . 5 1 . 1 1 . 6 2 . 9平均離網(wǎng)率 1 . 7 1 . 7 1 . 7 1 . 7 1 . 7 - - , - 0 . 0 7 ) - 0 . 0 7 , 0 ) 0 , 0 . 0 9 ) 0 . 0 9 , 0 . 1 7 0 . 1 7 , + + )用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)您的世界！ 21. 模型 _I預警級別及其預警原因說明 預警級別 離網(wǎng)傾向 預警原因 預警分組1 36.70% 通話的不同電話號碼大幅減少（下降超過7 0 % ），最近一個月通話費用極少 I_n72 15.40% 最近一個月通話的不同電話號碼數(shù)量急劇減少（降幅超過7 0 % ），長途費用較少（不超過2 2 元） I_n123 13.30% 主叫號碼非常集中，被叫電話不同號碼較少（不超過3 6 個） I_n84 10.80%被叫電話不同號碼較少（不超過3 6 個），很少使用短信定制服務，最近一個月通話次數(shù)下降超過一半I_n215 8.30% 被叫電話不同號碼較少（不超過3 6 個），很少使用短信定制服務，最近一個月通話更為集中 I_n316 7.90% 最近一個月通話的不同電話號碼數(shù)量急劇減少（降幅超過7 0 % ），但長途費用較多（超過2 2 元） I_n137 7.20% 很少使用短信定制服務，被叫電話不同號碼較少（不超過3 6 個），且被叫不同號碼比例變化不大 I_n628 6.10%最近一個月被叫不同電話號碼的數(shù)量有一定幅度的減少，入網(wǎng)時間小于9 個月，被叫不同電話號碼的數(shù)量較多（超過3 6 個）但有所減少（降幅超過3 4 % ）I_n179 5.40% 被叫電話不同號碼較少（不超過3 6 個），喜歡使用短信定制服務，但最近一個月幾乎不再使用 I_n2310 4.20%被叫電話不同號碼較少（不超過3 6 個），較喜歡使用短信定制服務，被叫不同電話號碼的數(shù)量下降一半以上I_n3311 2.90% “本地通”用戶，被叫不同電話號碼的數(shù)量較多（超過3 6 個），入網(wǎng)時長超過9 個月 I_n1912 2.90% 很少使用短信定制服務，被叫電話不同號碼較少（不超過3 6 個），但主叫不同電話次數(shù)較多 I_n4713 2.80% 被叫不同電話號碼的數(shù)量較多，但總的通話較為集中，入網(wǎng)時間小于9 個月 I_n3714 2.80%被叫不同電話號碼的數(shù)量很多（超出6 5 個），通話集中度不高，入網(wǎng)時間小于9 個月，且最近一個月和聯(lián)通用戶聯(lián)系次數(shù)增多I_n7715 2.70% 入 網(wǎng) 時 間 小 于 9 個 月 ， 被 叫 不 同 電 話 號 碼 的 數(shù) 量 較 多 （ 在 3 6 個 和 6 5 個 之 間 ） I_n2416 2.50% 很少使用短信定制服務，被叫電話不同號碼較少（不超過3 6 個），且被叫不同號碼比例升高 I_n63用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)您的世界！ 22. 模型 _II 5101520253035404550556065707580859095100510 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95100R a n d o m M o d e l K - S用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)您的世界！ 23. 模型 _II 綜述 被叫不同電話數(shù)越少，離網(wǎng)可能性越高； 在網(wǎng)時長越短，離網(wǎng)可能性越高； 通話集中度變動越大，離網(wǎng)可能性越高； 通話總次數(shù)越少，離網(wǎng)可能性越高； 與聯(lián)通通話次數(shù)減少或增加很多的人，離網(wǎng)可能性較高； 用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)您的世界！ 24. 因素一：被叫不同電話個數(shù)（三月平均） 離網(wǎng)概率分布圖 以被叫不同電話個數(shù)的不同進行分析 010000200003000040000500006000070000區(qū)間客戶人數(shù)012345678區(qū)間客戶離網(wǎng)率(%)人數(shù) 10112 18369 21266 33672 35651 57375離網(wǎng)率 7 . 2 4 . 2 2 . 8 2 1 . 3 0 . 6平均離網(wǎng)率 2 . 0 3 2 . 0 3 2 . 0 3 2 . 0 3 2 . 0 3 2 . 0 3 0 , 1 8 . 8 ) 1 8 . 8 , 2 9 . 5 ) 2 9 . 5 , 3 9 . 2 ) 3 9 . 2 , 5 4 . 2 ) 5 4 . 2 , 7 5 . 2 ) 7 5 . 2 , + + )用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)您的世界！ 25. 因素二：在網(wǎng)時長 離網(wǎng)概率分布圖 以在網(wǎng)時長的不同進行分析 050001000015000200002500030000350004000045000區(qū)間客戶人數(shù)012345區(qū)間客戶離網(wǎng)率(%)人數(shù) 40857 14835 22795 42154 31834 23970離網(wǎng)率 4 . 4 2 . 8 1 . 9 1 . 3 0 . 9 0 . 6平均離網(wǎng)率 2 . 0 3 2 . 0 3 2 . 0 3 2 . 0 3 2 . 0 3 2 . 0 3 0 , 7 ) 8 , 9 ) 1 0 , 1 3 ) 1 4 , 2 7 ) 2 8 , 4 8 ) 4 8 , + + )用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)您的世界！ 26. 因素三：通話集中度（前五）的變化（末月中間月） 離網(wǎng)概率分布圖 以通話集中度（前五）的變化的不同進行分析 01000020000300004000050000600007000080000區(qū)間客戶人數(shù)012345678區(qū)間客戶離網(wǎng)率(%)人數(shù) 6203 23253 59908 73535 7523 6023離網(wǎng)率 7 . 3 2 . 6 1 . 6 1 . 3 2 . 8 6 . 8平均離網(wǎng)率 2 . 0 3 2 . 0 3 2 . 0 3 2 . 0 3 2 . 0 3 2 . 0 3 - 5 . 0 , - 0 . 3 ) - 0 . 3 , - 1 . 9 ) - 1 . 9 , - 1 . 0 ) - 1 . 0 , 0 ) 0 , 0 . 0 4 ) 0 . 0 4 , 1 用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)您的世界！ 27. 因素四：通話集中度（第一）的變化（末月中間月） 離網(wǎng)概率分布圖 以通話集中度（第一）的變化的不同進行分析 020000400006000080000100000120000140000區(qū)間客戶人數(shù)012345678區(qū)間客戶離網(wǎng)率(%)人數(shù) 8997 24382 130219 7554 5293 6023離網(wǎng)率 5 . 3 2 . 6 1 . 5 2 . 7 6 . 5 6 . 8平均離網(wǎng)率 2 . 0 3 2 . 0 3 2 . 0 3 2 . 0 3 2 . 0 3 2 . 0 3 - 2 . 0 , - 0 . 1 6 ) - 0 . 1 6 , - 0 . 1 ) - 0 . 1 , 0 . 0 3 ) 0 . 0 3 , 0 . 0 7 ) 0 . 0 7 , 2 . 0 0 . 0 4 , 1 用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)您的世界！ 28. 因素五：通話總次數(shù)（三月平均） 離網(wǎng)概率分布圖 以通話總次數(shù)的不同進行分析 05000100001500020000250003000035000400004500050000區(qū)間客戶人數(shù)01234567區(qū)間客戶離網(wǎng)率(%)人數(shù) 8089 14106 21653 15572 43002 30701 22012 21310離網(wǎng)率 5 . 9 3 . 8 3 2 . 6 1 . 8 1 . 3 0 . 9 0 . 6平均離網(wǎng)率 2 . 0 3 2 . 0 3 2 . 0 3 2 . 0 3 2 . 0 3 2 . 0 3 2 . 0 3 2 . 0 3 0 , 1 2 5 ) 1 2 5 , 1 8 7 ) 1 8 7 , 2 5 2 ) 2 5 2 , 2 9 3 ) 2 9 3 , 4 1 9 ) 4 1 9 , 5 5 8 ) 5 5 8 , 7 4 7 ) 7 4 7 + )用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)您的世界！ 29. 因素六：聯(lián)通通話次數(shù)比的變化（末月中間月） 離網(wǎng)概率分布圖 以聯(lián)通通話次數(shù)比變化的不同進行分析 020000400006000080000100000120000區(qū)間客戶人數(shù)012345區(qū)間客戶離網(wǎng)率(%)人數(shù) 6230 37163 96451 25843 10758離網(wǎng)率 4 . 5 2 . 5 1 . 5 2 3 . 9平均離網(wǎng)率 2 . 0 3 2 . 0 3 2 . 0 3 2 . 0 3 2 . 0 3 - 2 . 0 , - 0 . 0 8 ) - 0 . 0 8 , 0 . 0 ) 0 . 0 , 0 . 0 8 ) 0 . 0 8 , 0 . 1 6 ) 0 . 1 6 , 2 . 0 用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)您的世界！ 30. 模型 _II預警級別及其預警原因說明 預警級別 離網(wǎng)傾向 預警原因 預警分組1 29.10% 最近一個月很少通話（降幅超過9 0 % ） II_n72 17.80% 最近一個月通話不足上月一半，不喜歡短信定制服務，通話集中度較高 II_n233 11.20% 入 網(wǎng) 時 間 小 于 9 個 月 ， 被 叫 電 話 相 對 固 定 ， 主 叫 電 話 比 較 分 散 II_n144 11.00% 被叫電話相對固定，主叫費用增加幅度較大，與聯(lián)通通話費的比例增加較多 II_n435 7.90% 最近一個月通話不足上月一半，不喜歡短信定制服務，通話集中度不高 II_n226 5.50% 被叫電話相對固定，主叫費用增加幅度較大，與聯(lián)通通話費的比例略有增加 II_n427 5.10% 很少用短信定制服務，入網(wǎng)時間大于9 個月，長途電話費用較少，呼入比下降較多（超過1 0 % ） II_n528 5.10% 通話號碼相對固定，有一定的長途費用比例，主叫費用開始下降 II_n769 4.60% 入 網(wǎng) 時 間 小 于 9 個 月 的 平 頂 山 用 戶 ， 被 叫 不 同 電 話 較 多 ， 很 少 使 用 短 信 定 制 服 務 II_n2810 4.40% 最近一個月通話不足上月一半，有一定的短信定制服務 II_n1311 4.20% 入 網(wǎng) 時 間 小 于 9 個 月 ， 主 叫 和 被 叫 的 電 話 都 相 對 固 定 II_n2612 3.60%入 網(wǎng) 時 間 大 于 9 個 月 ， 很 少 用 短 信 定 制 服 務 ， 和 聯(lián) 通 聯(lián) 系 較 多 （ 占 總 通 話 比 例 超 過 1 0 % ） ， 被 叫 次數(shù)比例下降II_n5113 3.00% 入 網(wǎng) 時 間 大 于 9 個 月 ， 通 話 不 同 號 碼 數(shù) 較 多 ， 總 話 務 量 下 降 但 主 叫 比 例 增 加 II-n3914 3.00% 被叫不同電話較多，入網(wǎng)時間小于9 個月的南陽用戶，又很少使用短信定制服務 II_n4715 3.00% 被叫比例下降，長途費用比例較低，很少使用短信定制服務，與聯(lián)通通話占到一定比例 II_n108用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)您的世界！ 31. 模型 _III 51015202530354045505560657075808590951005 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100%R a n d o m M o d e l K - S用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)您的世界！ 32. 模型 _III 綜述 通話總次數(shù)變動越大，離網(wǎng)可能性越高； 網(wǎng)外通話次數(shù)比變動越大，離網(wǎng)可能性越高； 在網(wǎng)時長越短，離網(wǎng)可能性越高； 通話集中度變動越大，離網(wǎng)可能性越高； 不同通話次數(shù)比越大，離網(wǎng)可能性越高； 用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)您的世界！ 33. 因素一：通話總次數(shù)變化率 離網(wǎng)概率分布圖 以通話總次數(shù)變化率的不同進行分析 020000400006000080000100000120000140000區(qū)間客戶人數(shù)024681012區(qū)間客戶離網(wǎng)率(%)人數(shù) 120026 2319離網(wǎng)率 1 . 1 1 1 . 3平均離網(wǎng)率 1 . 2 1 . 2 0 , 0 . 7 1 ) 0 . 7 1 , + + )備注：變化率為（首月與中間月的平均 -末月） / 首月與中間月的平均 用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)您的世界！ 34. 因素二：網(wǎng)外通話次數(shù)比的變化 離網(wǎng)概率分布圖 以網(wǎng)外通話次數(shù)比變化的不同進行分析 020000400006000080000100000120000140000區(qū)間客戶人數(shù)012345678區(qū)間客戶離網(wǎng)率(%)人數(shù) 2381 117017 2947離網(wǎng)率 4 1 . 1 6 . 7平均離網(wǎng)率 1 . 2 1 . 2 1 . 2 - - , - 2 . 3 5 ) - 2 . 3 5 , 0 . 4 6 ) 0 . 4 6 , + + )備注：變化率為（首月與中間月的平均 -末月） / 首月與中間月的平均 用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)您的世界！ 35. 因素三：在網(wǎng)時長 離網(wǎng)概率分布圖 以在網(wǎng)時長的不同進行分析 0100002000030000400005000060000區(qū)間客戶人數(shù)01234區(qū)間客戶離網(wǎng)率(%)人數(shù) 9447 23390 34096 55412離網(wǎng)率 3 . 3 2 . 3 1 . 1 0 . 5平均離網(wǎng)率 1 . 2 1 . 2 1 . 2 1 . 2 0 , 4 . 5 ) 4 . 5 , 1 0 . 5 ) 1 0 . 5 , 2 6 . 5 ) 2 6 . 5 , + + )用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)您的世界！ 36. 因素四：通話集中度（前五）的變化 離網(wǎng)概率分布圖 以通話集中度（前五）的變化的不同進行分析 020000400006000080000100000120000140000區(qū)間客戶人數(shù)01234567區(qū)間客戶離網(wǎng)率(%)人數(shù) 2390 117487 2468離網(wǎng)率 6 . 6 1 . 1 5平均離網(wǎng)率 1 . 2 1 . 2 1 . 2 - - , - 0 . 2 1 ) - 0 . 2 1 , 0 . 5 4 ) 0 . 5 4 , + + )備注：變化率為（首月與中間月的平均 -末月） / 首月與中間月的平均 用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)您的世界！ 37. 因素五：不同通話次數(shù)比的變化（末月 -中間月） 離網(wǎng)概率分布圖 以不同通話次數(shù)比變化的不同進行分析 05000100001500020000250003000035000400004500050000區(qū)間客戶人數(shù)01234567區(qū)間客戶離網(wǎng)率(%)人數(shù) 3041 22466 42291 47101 4900 2546離網(wǎng)率 4 . 5 1 . 2 0 . 8 1 . 1 2 . 5 5 . 9平均離網(wǎng)率 1 . 2 1 . 2 1 . 2 1 . 2 1 . 2 1 . 2 - - , - 0 . 1 6 ) - 0 . 1 6 , - 0 . 0 5 ) - 0 . 0 5 , - 0 . 0 0 7 ) - 0 . 0 0 7 , 0 . 0 7 ) 0 . 0 7 , 0 . 1 3 ) 0 . 1 3 , + + )用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)您的世界！ 38. 因素六：通話集中度 (前五 )的變化（末月 -中間月） 離網(wǎng)概率分布圖 以通話集中度變化的不同進行分析 0100002000030000400005000060000700008000090000區(qū)間客戶人數(shù)01234567區(qū)間客戶離網(wǎng)率(%)人數(shù) 2902 25786 83856 7484 2317離網(wǎng)率 4 . 7 1 . 4 0 . 9 1 . 9 6 . 3平均離網(wǎng)率 1 . 2 1 . 2 1 . 2 1 . 2 1 . 2 - - , - 0 . 3 2 ) - 0 . 3 2 , - 0 . 1 6 ) - 0 . 1 6 , - 0 . 0 0 2 ) - 0 . 0 0 2 , 0 . 0 7 ) 0 . 0 7 , + + )用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)您的世界！ 39. 模型 _III預警級別及其預警原因說明 預警級別 離網(wǎng)傾向 預警原因 預警分組1 19.20% 最近一個月通話的不同電話降到不足原先的一半，很少使用短信定制服務 III_n72 8.20% 最近一個月通話的不同電話降到不足原先的一半，喜歡短信定制服務，入網(wǎng)時間小于1 8 個月 III_n173 8.10%通話不同電話數(shù)很少（不超過5 5 個），很少使用短信定制服務，被叫不同電話數(shù)量很少（不超過1 2個）III_n194 4.70% 通話不同電話數(shù)中等（超過5 5 但不超過9 5 個），入網(wǎng)時間小于5 個月的洛陽用戶 III_n255 4.50% 通話不同電話數(shù)很少（不超過5 5 個），被叫不同電話號碼數(shù)量較少（超過1 2 個但不超過2 5 個） III_n206 4.20% 很少使用短信定制服務，被叫不同號碼的數(shù)量較多，入網(wǎng)時間小于1 2 個月 III_n467 4.10% 通話不同號碼數(shù)量較少，喜歡使用短信定制服務，入網(wǎng)時間小于8 個月的洛陽、新鄉(xiāng)用戶 III_n498 3.60% 通話不同號碼的數(shù)量較多，最近一個月通話數(shù)量有一定量減少（超過2 0 % ），入網(wǎng)時間小于6 個月 III_n369 3.00%通話不同號碼數(shù)量較少，喜歡使用短信定制服務，但最近一個月短信定制接收大幅下降（降幅超過70%）III_n5310 2.30% 通話不同電話數(shù)中等（超過5 5 但不超過9 5 個），入網(wǎng)時間小于5 個月的焦作、三門峽用戶 III_n2611 2.20% 很少使用短信定制服務，被叫不同號碼的數(shù)量較多，入網(wǎng)時間在1 2 - 1 9 個月內(nèi) III_n4712 1.90% 通話不同號碼數(shù)量較少，喜歡使用短信定制服務，入網(wǎng)時間小于8 個月的焦作用戶 III_n5013 1.70% 通話不同號碼數(shù)量較少，喜歡使用短信定制服務，入網(wǎng)時間小于8 個月的安陽、三門峽用戶 III_n5114 1.60% 入 網(wǎng) 時 間 在 6 - 1 1 個 月 之 間 ， 通 話 的 不 同 電 話 的 數(shù) 量 中 等 III_n1215 1.60% 最近一個月通話的不同電話降到不足原先的一半，喜歡短信定制服務，入網(wǎng)時間大于1 8 個月 III_n1816 1.60% 通話不同電話數(shù)中等（超過5 5 但不超過9 5 個），入網(wǎng)時間小于5 個月的安陽、新鄉(xiāng)用戶 III_n2717 1.50%通話不同號碼的數(shù)量較多，入網(wǎng)時間在6 個月和1 7 個月之間，與聯(lián)通通話次數(shù)比相對較高（超過17%）III_n39用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)您的世界！ 40. 模型 _IV 51015202530354045505560657075808590951005 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100R a n d o m M o d e l K - S用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)您的世界！ 41. 模型 _IV 綜述 通話不同電話個數(shù)越少，離網(wǎng)可能性越高； 通話集中度變動越大，離網(wǎng)可能性越高； 每次通話時長變動越大，離網(wǎng)可能性越高； 在網(wǎng)時長越短，離網(wǎng)可能性越高； 與聯(lián)通通話次數(shù)比變動越大，離網(wǎng)可能性也越高； 通話集中度越高，離網(wǎng)可能性越高； 非忙時 (0 7點 )通話次數(shù)比下降或快速升高，離網(wǎng)可能性也較高； 用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)您的世界！ 42. 因素一：通話不同電話個數(shù)（三個月平均） 離網(wǎng)概率分布圖 以通話不同電話個數(shù)的不同進行分析 0500010000150002000025000300003500040000區(qū)間客戶人數(shù)0123456區(qū)間客戶離網(wǎng)率(%)人數(shù) 9399 11802 16762 18031 18975 32225 31666 37778離網(wǎng)率 4 . 9 2 . 9 2 . 2 1 . 5 1 . 2 0 . 9 0 . 5 0 . 3平均離網(wǎng)率 1 . 2 6 1 . 2 6 1 . 2 6 1 . 2 6 1 . 2 6 1 . 2 6 1 . 2 6 1 . 2 6 0 , 3 5 . 2 ) 3 5 . 2 , 4 6 . 5 ) 4 6 . 5 , 5 8 . 2 ) 5 8 . 2 , 6 9 . 2 ) 6 9 . 2 , 8 0 . 5 ) 8 0 . 5 , 1 0 3 ) 1 0 3 , 1 3 6 ) 1 3 6 , + + )用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)您的世界！ 43. 因素二：通話集中度（前五）的變化（末月中間月） 離網(wǎng)概率分布圖 以通話集中度變化的不同進行分析 020000400006000080000100000120000區(qū)間客戶人數(shù)0123456區(qū)間客戶離網(wǎng)率(%)人數(shù) 5377 14766 30305 107601 12630 5959離網(wǎng)率 4 . 9 1 . 6 1 . 1 0 . 8 1 . 6 4 . 7平均離網(wǎng)率 1 . 2 6 1 . 2 6 1 . 2 6 1 . 2 6 1 . 2 6 1 . 2 6(-, -0 . 3 1 ) -0 . 3 1 , -0 . 2 2 ) -0 . 2 2 , -0 . 1 5 ) -0 . 1 5 , -0 . 0 1 ) -0 . 0 1 , 0 . 0 4 ) 0 . 0 4 , + )用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)您的世界！ 44. 因素三：每次通話時長變化（末月中間月） 離網(wǎng)概率分布圖 以每次通話時長變化的不同進行分析 020000400006000080000100000120000140000區(qū)間客戶人數(shù)01234567區(qū)間客戶離網(wǎng)率(%)人數(shù) 5462 5880 20777 114799 19193 10527離網(wǎng)率 5 . 9 2 1 . 4 0 . 9 1 . 4 2 . 3平均離網(wǎng)率 1 . 2 6 1 . 2 6 1 . 2 6 1 . 2 6 1 . 2 6 1 . 2 6 -1 8 . 6 , -0 . 6 8 ) -0 . 6 8 , -0 . 4 2 ) -0 . 4 2 , -0 . 1 9 ) -0 . 1 9 , 0 . 1 9 ) 0 . 1 9 , 0 . 4 3 ) 0 . 4 3 , 1 9 . 7 用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)您的世界！ 45. 因素四：在網(wǎng)時長 離網(wǎng)概率分布圖 以在網(wǎng)時長的不同進行分析 0100002000030000400005000060000區(qū)間客戶人數(shù)01234區(qū)間客戶離網(wǎng)率(%)人數(shù) 17719 43198 23732 39944 52045離網(wǎng)率 2 . 9 1 . 9 1 . 3 0 . 8 0 . 4平均離網(wǎng)率 1 . 2 6 1 . 2 6 1 . 2 6 1 . 2 6 1 . 2 6 1 , 4 5 , 1 2 1 3 , 1 8 1 9 , 3 4 3 5 , + )用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)您的世界！ 46. 因素五：聯(lián)通通話次數(shù)比的變化（三個月平均） 離網(wǎng)概率分布圖 以聯(lián)通通話次數(shù)比變化的不同進行分析 01000020000300004000050000600007000080000區(qū)間客戶人數(shù)0123456區(qū)間客戶離網(wǎng)率(%)人數(shù) 6821 15786 22566 56066 68527 6827離網(wǎng)率 2 . 4 1 . 5 1 . 1 0 . 8 1 . 1 4 . 8平均離網(wǎng)率 1 . 2 6 1 . 2 6 1 . 2 6 1 . 2 6 1 . 2 6 1 . 2 6( - , - 3 . 8 ) - 3 . 8 , - 1 . 8 ) - 1 . 8 , - 1 . 0 ) - 1 . 0 , - 0 . 1 7 ) - 0 . 1 7 , 0 . 6 6 ) 0 . 6 6 , + )用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)您的世界！ 47. 因素六：通話集中度（第一）（三個月平均） 離網(wǎng)概率分布圖 以通話集中度（第一）的不同進行分析 050001000015000200002500030000350004000045000區(qū)間客戶人數(shù)01234區(qū)間客戶離網(wǎng)率(%)人數(shù) 30650 39092 24347 32864 16353 16546 10520 6266離網(wǎng)率 0 . 5 0 . 7 1 1 . 3 1 . 6 2 . 1 2 . 8 3 . 4平均離網(wǎng)率 1 . 2 6 1 . 2 6 1 . 2 6 1 . 2 6 1 . 2 6 1 . 2 6 1 . 2 6 1 . 2 6( - , 0 . 0 8 ) 0 . 0 8 , 0 . 11) 0 . 1 1 , 0 . 13) 0 . 1 3 , 0 . 16) 0 . 1 6 , 0 . 19) 0 . 1 9 , 0 . 24) 0 . 2 4 , 0 . 33) 0 . 3 3 , + )用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)您的世界！ 48. 因素七：非繁忙時段 (0 7點 )通話次數(shù)比的變化 離網(wǎng)概率分布圖 以非繁忙時段通話次數(shù)比變化的不同進行分析 010000200003000040000500006000070000區(qū)間客戶人數(shù)012345區(qū)間客戶離網(wǎng)率(%)人數(shù) 6984 5656 16448 32483 64705 45289 5073離網(wǎng)率 2 . 3 1 . 7 1 . 2 1 1 1 . 4 4 . 1平均離網(wǎng)率 1 . 2 6 1 . 2 6 1 . 2 6 1 . 2 6 1 . 2 6 1 . 2 6 1 . 2 6( - , - 1 . 1 ) - 1 . 1 , - 0 . 7 ) - 0 . 7 , - 0 . 2 5 ) - 0 . 2 5 , 0 . 0 8 ) 0 . 0 8 , 0 . 4 4 ) 0 . 4 4 , 0 . 7 6 ) 0 . 7 6 , + )備注：變化率為（首月與中間月的平均 -末月） / 首月與中間月的平均 用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)您的世界！ 49. 模型 _IV預警級別及其預警原因說明 預警級別 離網(wǎng)傾向 預警原因 預警分組1 16.60%很少使用短信定制服務，通話號碼相對固定，被叫號碼尤其固定，最近一個月通話次數(shù)減少（超過3 5 % ）IV_n192 8.00%很少使用短信定制服務，通話號碼較為分散，但最近一個月通話較以往集中，且被叫不同號碼減少IV_n233 4.10% 很少使用短信定制服務，通話號碼相對固定，最近一個月通話次數(shù)下降超過4 0 % IV_n184 3.20%很少使用短信定制服務，通話號碼相對固定，最近一個月通話次數(shù)下降不超過4 0 % （ 也 可 能 增 加 ）IV_85 2.90% 曾經(jīng)使用一定的短信定制服務，但最近一個月放棄使用 IV_n156 2.80%很少使用短信定制服務，通話號碼較為分散，但和個別人通話次數(shù)很多（集中度高）IV_n367 2.60%主叫號碼比較集中，入網(wǎng)時間小于一年，喜歡使用短信定制服務且最近一個月下降近一半IV_n428 1.80%很少使用短信定制服務，通話號碼較為分散，但和個別人通話次數(shù)很多且最近一個月主叫集中度更為提高IV_n599 1.40% 很少使用短信定制服務，通話號碼較