【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及大数据处理，特别是一种用于运营商客户流失预测的时间序列特征提取方法。
技术介绍
1、在当今的竞争激烈的通信行业，运营商需要提供高质量的服务，满足客户需求，以保持和吸引客户。然而，由于市场竞争、客户需求变化、产品和服务质量等问题，运营商的客户可能会选择离开并转向其他竞争对手。客户流失不仅影响了运营商的收入，还可能对其声誉造成负面影响。因此，运营商需要了解客户流失的原因，采取措施来减少客户流失，提高客户满意度和忠诚度。
2、在客户流失分析中，运营商通常会收集和分析客户数据，包括客户行为、消费情况、服务使用情况等。通过这些数据，运营商可以识别客户流失的模式和趋势，发现导致客户流失的关键因素。此外，运营商还可以通过客户反馈和满意度调查，了解客户对产品和服务的评价和需求，及时发现和解决问题，改进产品和服务质量。
3、在客户流失分析中，常用的数据分析方法包括聚类分析、关联规则挖掘、决策树分析等。通过这些方法，运营商可以发现客户群体之间的差异和相似性，识别导致客户流失的关键因素，为制定客户流失挽回策略提供依据。
4、总之，了解客户流失的原因是运营商保持竞争力和持续发展的关键。通过收集和分析客户数据，运用数据分析方法，运营商可以识别客户流失的原因和趋势，制定相应的挽回策略，提高客户满意度和忠诚度。
5、客户流失对企业经营和发展具有不良影响，因此，采取一定的时间序列特征提取技术来识别和预测客户流失是非常重要的。尽管传统的运营商客户流失预测模型在一定程度上可以识别潜在的客户流失风险，但其
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种用于运营商客户流失预测的时间序列特征提取方法，优化客户流失领域的模型特征结构，从客户流失领域中突出了流量和语音的特征重要性，提高了客户流失预测领域特征分析的进度。
2、一种用于运营商客户流失预测的时间序列特征提取方法，包括如下步骤：
3、建立数据库或数据仓库存储客户的每日语音和流量使用数据；
4、对收集到的数据进行清洗和预处理，包括处理缺失值、异常值和重复值，使用插值方法填补缺失值，使用异常检测算法识别和处理异常值，截取最近512天的序列数据，使用主成分分析pca方法，提取前16个分量加入特征集合；
5、使用时间序列分解方法、加法模型和乘法模型，将原始时间序列数据分解为趋势、周期和残差三个部分，采用的分解方法包括stl和ets，加法模型：x(t) = t(t) + s(t) + r(t)，其中，x(t) 表示原始时间序列，t(t) 表示趋势组件，s(t) 表示季节性组件，r(t) 表示残差组件；
6、乘法模型：x(t) = t(t) × s(t) × r(t)，其中，x(t) 表示原始时间序列，t(t)表示趋势组件，s(t) 表示季节性组件，r(t) 表示残差组件；两种模型，每个模型3组，每个样本共计新增512×2×3=3072个新数据；使用主成分分析pca方法，提取前8个分量，共计8×2×3=48个特征加入特征集合；
7、采用线性回归方法提取语音和流量序列数据的趋势特征，使用最小二乘法拟合线性回归模型，得到趋势的斜率；y = β0 + β1 x1 + β2 x2 + ... + βn xn + ε，其中，y 表示因变量，x1, x2, ..., xn 表示自变量，β0, β1, β2, ..., βn 表示回归系数，ε表示误差项；采用一阶模型，每个样本共计新增2个新数据点（β0、β1），加入特征集合；
8、使用傅里叶变换频域分析方法，提取时间序列数据中的周期信号，计算傅里叶系数，表示不同频率的周期性成分，采用python的fft工具包实现，每个样本共计新增（512/2+1）=257个新数据点，使用主成分分析pca方法，提取前8个分量加入特征集合；
9、根据国家或地区的法定节假日，生成相应的特征变量，设定二进制指示变量，标记每个时间点是否处于节假日，分别计算法定节假日、周末、工作日的数据统计量，数据统计量分为均值、中位数、取整后的众数、方差、四分位数、极差、偏度、峰度；每个样本共计新增3×8=24个新数据点；
10、使用单位根adf检验，判断分解得到的残差序列是否为平稳时间序列，作为数据描述特征加入特征集合列，每个样本共计新增1个新数据点；
11、根据平稳性检验结果的中位数，保证数据样本使用相同的阶数，查询配置表得到arma(p, q)模型阶数，使用最大似然估计方法拟合arma模型，得到自相关和移动平均部分的系数；arma(p, q) 模型：x(t) = φ1 x(t-1) + φ2 x(t-2) + ... + φp x(t-p) + ε(t)+ θ1 ε(t-1) + θ2 ε(t-2) + ... + θq ε(t-q)，其中，x(t) 表示时间序列，φ1, φ2,..., φp 表示自回归系数，θ1, θ2, ..., θq 表示移动平均系数，ε(t) 表示误差项，使用arma(2, 2)模型，每个样本共计新增4个新数据点（φ1、φ2、θ1、θ2）；
12、将以上步骤提取的时间序列特征与基于随机森林客户流失预测模型的特征集进行整合，使用随机森林特征选择方法来筛选出对预测能力影响的特征；
13、采用交叉验证方法对基于随机森林客户流失预测模型进行训练和调优，使用网格搜索等技术选择最佳的超参数组合，并使用评估指标（f1-score）对模型进行评估；
14、将训练好的模型部署到生产环境中，定时监测客户流失预测的结果，并根据需要及时更新模型参数。
15、所述对收集到的数据进行清洗和预处理使用数据特征处理模块，数据特征处理模块使用python语言开发完成，其中pandas组件用于数据清洗，statsmodels组件用于实现arma分析，numpy组件用于实现fft变换和分量分解。
16、本专利技术对客户流量和通话使用情况的特征刻画较为全面，与传统的多尺度方法相比具有以下优势：
17、本专利技术对客户流量和通话使用情况的特征刻画较为全面，与传统的多尺度方法相比具有以下优势：
18、捕捉流量和通话数据的时间相关性。捕捉到数据在不同时间点上的相关性和趋势。对于客户的流量和通话使用情况，时间序列特征可以反映出每天的流量变化和通话时长变化，同时包括季节性、周期性、趋势等信息。这有助于更好地理解和预测客户的行为。
19、fft变换后，增加了频域信息。快速傅里叶变换的结果，表示频域中的信号强度。应用于客户流量和语音使用情况的数据时，可以描述客户的流量使用模式和语音使用模式。
20、建立动态模型arma(p, q)，使得模型能够根据时间的推移进行预测和调整。其中自回归系数和移动平均系数分别描述了客户流量和语音使用情况的动态特性。
21、 本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于运营商客户流失预测的时间序列特征提取方法，其特征在于包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种用于运营商客户流失预测的时间序列特征提取方法，其特征在于所述对收集到的数据进行清洗和预处理使用数据特征处理模块，数据特征处理模块使用python语言开发完成，其中pandas组件用于数据清洗，statsmodels组件用于实现ARMA分析，numpy组件用于实现fft变换和分量分解。
【技术特征摘要】
1.一种用于运营商客户流失预测的时间序列特征提取方法，其特征在于包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种用于运营商客户流失预测的时间序列特征提取方法，其特征在于所述对收集到的数据进行清洗...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭世强，赵武，潘安，吕凯，郭贵祥，张道平，张磊，李文，
申请(专利权)人：中电万维信息技术有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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