基于随机森林和K-means算法的网络视频客户流失预测与分析
龙冰婷
广州华商学院 数据科学学院,广州511300
摘要：网络视频用户规模决定网络视频服务商收益,如何有效地降低客户流失率成为企业的关注重点.以Kaggle公开的网络视频客户流失数据为例,基于随机森林算法对客户流失进行预测.结果表明,预测效果良好,AUC值高达0.9781,准确率达到94％.在此基础上进一步研究客户流失的原因,构建CMASL模型,结合K-means算法对流失客户进行分类,分析对应类别客户流失的主要原因,为网络视频服务商提供不同类别客户相应的挽留策略.
关键词：网络视频客户流失随机森林K-means聚类CMASL模型
分类号：F272(企业经济)
资助基金：广东省普通高校创新团队项目(2020WCXTD008)
论文发表日期：2022-06-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 202-207 )
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