基于系統(tǒng)決策樹分類的移動用戶體驗(yàn)影響因素研究

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?摘要

? ? ? ? 本題主要是一個(gè)研究預(yù)測模型，以中國移動通信集團(tuán)北京公司為背景，讓客戶根據(jù) 自身在網(wǎng)絡(luò)覆蓋與信號強(qiáng)度方面的體驗(yàn)和語音通話過程中的整體體驗(yàn)來進(jìn)行語音通話 整體滿意度的打分，統(tǒng)計(jì)出客戶語音業(yè)務(wù)體驗(yàn)中的影響因素，從而提升客戶語音業(yè)務(wù)滿 意度。通過分析影響滿意度的各項(xiàng)因素，得出量化分析結(jié)果，進(jìn)而進(jìn)行預(yù)測研究。本文 主要建立了決策樹分類模型，隨機(jī)森林和梯度提升樹分類模型，基于這三個(gè)模型，進(jìn)行 附加 1 和附件 2 的滿意度評估，附件 3 和附件 4 的打分預(yù)測。

? ? ? ?針對問題一，主要有三個(gè)小問題，首先分析影響客戶語音業(yè)務(wù)的主要因素，然后分 析影響客戶上網(wǎng)業(yè)務(wù)的主要因素，最后給出各因素對客戶打分影響程度的量化分析和結(jié) 果，也就是說給出個(gè)影響因素的影響權(quán)重。在解決問題時(shí)，首先進(jìn)行了數(shù)據(jù)預(yù)處理的操 作，對附件 1 和附件 2 中的數(shù)據(jù)進(jìn)行了數(shù)據(jù)的刪減與補(bǔ)充、數(shù)據(jù)編碼和整體性分析等操 作，同時(shí)進(jìn)行了異常值的處理。然后，我們建立決策樹分類模型，隨機(jī)森林分類模型來 解決該問題，訓(xùn)練數(shù)據(jù)的過程中，對數(shù)據(jù)的預(yù)測精度進(jìn)行了較好的把控，根據(jù)預(yù)測精度 選擇合適的模型，合適的參數(shù)值。主要使用了決策樹的分類模型，得到了語音業(yè)務(wù)和手 機(jī)上網(wǎng)業(yè)務(wù)是相關(guān)影響因素的權(quán)重，在文中也給出了相應(yīng)的表格。之后得出結(jié)果：影響 客戶語音業(yè)務(wù)滿意度的主要因素有 4 個(gè)，分別是當(dāng)月 ARPU、是否遇到網(wǎng)絡(luò)問題、前三 月 MOU 和 GPRS 國際漫游流量；影響客戶手機(jī)上網(wǎng)業(yè)務(wù)滿意度的主要因素有 4 個(gè)，分 別是上網(wǎng)過程中網(wǎng)絡(luò)時(shí)斷時(shí)續(xù)或時(shí)快時(shí)慢、重定向次數(shù)、優(yōu)酷視頻使用流量和當(dāng)月 MOU。 最后計(jì)算數(shù)據(jù)得出了各因素對客戶打分項(xiàng)目的影響程度，得出了量化分析結(jié)果，在文中 主要以權(quán)重表格的方式呈現(xiàn)。

? ? ? ?針對問題二，根據(jù)題目要求，需要建立客戶打分基于相關(guān)影響因素的相關(guān)數(shù)學(xué)模型， 該題仍然可以使用第一問的模型，在這里補(bǔ)充使用了梯度提升樹模型，根據(jù)預(yù)測精度選 擇合適的模型。首先我們根據(jù)問題一的預(yù)測結(jié)果，對相關(guān)訓(xùn)練集進(jìn)行預(yù)測精度的檢查， 發(fā)現(xiàn)預(yù)測精度高于 97%，證明該模型具備較高的合理性，接著開始進(jìn)行實(shí)際性預(yù)測，先 對附件 3 和附件 4 的表格數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，預(yù)處理之后使數(shù)據(jù)成為了與問題一的訓(xùn)練數(shù) 據(jù)完全一樣的格式，接著代入模型，得出了所有客戶打分的分類預(yù)測結(jié)果，根據(jù)題目要 求，將預(yù)測結(jié)果填入到 result 表格中，完成預(yù)測任務(wù)，最終我們對結(jié)果的合理性進(jìn)行了 分析和解釋說明。

關(guān)鍵詞：決策樹分類 數(shù)據(jù)預(yù)處理 隨機(jī)森林分類 影響權(quán)重 梯度提升樹分

目錄

一、問題的重述...................................................................................................................... 1

1.1 問題背景..................................................................................................................... 1

1.2 問題要求..................................................................................................................... 1

二、問題的分析...................................................................................................................... 1

2.1 問題一的分析............................................................................................................. 1

2.2 問題二的分析............................................................................................................. 1

三、模型的假設(shè)...................................................................................................................... 2

四、符號說明.......................................................................................................................... 2

五、模型的建立與求解.......................................................................................................... 2

5.1 問題一的初步分析求解............................................................................................. 2

5.1.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理....................................................................................................... 3

5.1.2 數(shù)據(jù)整體性分析............................................................................................... 4

5.2 問題一模型建立與求解............................................................................................. 5

5.2.1 基于決策樹模型的建立................................................................................... 5

5.2.2 影響客戶滿意度主要因素............................................................................... 7

5.2.3 各因素對客戶打分的影響程度..................................................................... 11

5.3 問題二模型建立與求解........................................................................................... 14

5.3.1 決策樹分類模型的訓(xùn)練................................................................................. 14

5.3.2 基于決策樹分類的預(yù)測................................................................................. 15

六、結(jié)果檢驗(yàn)和誤差分析.................................................................................................... 17

6.1 結(jié)果檢驗(yàn)................................................................................................................... 17

6.2 誤差分析................................................................................................................... 17

七、模型的評價(jià)與推廣........................................................................................................ 18

7.1 模型的優(yōu)點(diǎn)............................................................................................................... 18

7.2 模型的缺點(diǎn)............................................................................................................... 18

7.3 模型的推廣............................................................................................................... 18

八、參考文獻(xiàn)........................................................................................................................ 18

九、附錄................................................................................................................................ 19

一、問題的重述

1.1 問題背景

? ? ? ?客戶對運(yùn)營商開發(fā)產(chǎn)品的服務(wù)滿意程度即客戶滿意度，反映出了客戶對產(chǎn)品的期 望與實(shí)際使用體驗(yàn)之間的差異。隨著信息越來越透明，產(chǎn)品同質(zhì)化，客戶滿意度愈來 愈能體現(xiàn)各大運(yùn)營商市場運(yùn)營狀況。在我們熟知的數(shù)字信息時(shí)代，客戶體驗(yàn)是很重要 的一項(xiàng)指標(biāo)，客戶反饋是有利于商業(yè)決策的，商業(yè)決策有時(shí)候可以為公司帶來豐厚的 回報(bào)，各大公司運(yùn)用合適的經(jīng)營手段，建立起客戶相關(guān)的改善體系，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)客戶 滿意度評價(jià)的數(shù)字化方向轉(zhuǎn)型，從而來推動移動網(wǎng)絡(luò)這一領(lǐng)域的的高質(zhì)量和 可持續(xù)發(fā) 展。傳統(tǒng)提升客戶滿意度的方法是根據(jù)客戶投訴，逐點(diǎn)解決影響用戶體驗(yàn)的問題。但 是用戶的數(shù)量，產(chǎn)品的種類，客戶的需求促使運(yùn)營商們需要尋求更加有效的方法，從 而實(shí)現(xiàn)更早、更全面的提升客戶滿意度。

? ? ? ?中國移動通信集團(tuán)北京公司，讓客戶根據(jù)自身在網(wǎng)絡(luò)覆蓋與信號強(qiáng)度方面的體驗(yàn) 和語音通話過程中的整體體驗(yàn)來進(jìn)行語音通話整體滿意度的打分，統(tǒng)計(jì)出客戶語音業(yè) 務(wù)體驗(yàn)中的影響因素，從而提升客戶語音業(yè)務(wù)滿意度。同時(shí)，中國移動北京公司還讓 客戶根據(jù)自身在手機(jī)上網(wǎng)中的整體體驗(yàn)，以及在網(wǎng)絡(luò)覆蓋與信號強(qiáng)度方面的體驗(yàn)來進(jìn) 行手機(jī)上網(wǎng)整體滿意度的打分，并統(tǒng)計(jì)整理出影響客戶上網(wǎng)體驗(yàn)中的影響因素，從而 提升客戶的上網(wǎng)體驗(yàn)。

1.2 問題要求

問題一：首先第一小問是根據(jù)附件一和附件二，分別研究影響客戶語音業(yè)務(wù)和上 網(wǎng)業(yè)務(wù)滿意度的主要因素，然后第二小問是在第一小問的基礎(chǔ)上給出各因素對客戶打 分影響程度的量化分析和結(jié)果。

問題二：結(jié)合問題一中的分析，由此分別建立基于客戶語音業(yè)務(wù)和上網(wǎng)業(yè)務(wù)中影 響客戶打分的相關(guān)因素的數(shù)學(xué)模型；據(jù)此對附件三和附件四中的客戶打分進(jìn)行預(yù)測研 究分析，并將預(yù)測結(jié)果分別填寫在 result.xlsx 的 sheet1“語音”和 sheet2“上網(wǎng)”兩個(gè)工作 表中，上傳到競賽平臺說明預(yù)測的合理性。

二、問題的分析

2.1 問題一的分析

? ? ? ? 在解決問題一時(shí)，根據(jù)題目要求，將題目分為三小問。首先分析影響客戶語音業(yè) 務(wù)的主要因素，然后分析影響客戶上網(wǎng)業(yè)務(wù)的主要因素，最后給出各因素對客戶打分 影響程度的量化分析和結(jié)果，也就是說給出個(gè)影響因素的影響權(quán)重。解決問題時(shí)，需 要對數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理操作，通過觀察表格發(fā)現(xiàn)，表格中有一些數(shù)據(jù)缺失，而且為 了方便數(shù)據(jù)處理，需要刪減一些數(shù)據(jù)，同時(shí)在經(jīng)過異常值檢測后，完成數(shù)據(jù)預(yù)處理的 工作。接下來為了解決問題，引入決策樹分類模型，我們又根據(jù)預(yù)測精度合理的進(jìn)行 了模型的選用和參數(shù)選取，最終，我們給出了影響相關(guān)滿意度的權(quán)重，得到了主要因 素，同時(shí)給出了相關(guān)權(quán)重表格和統(tǒng)計(jì)圖。

2.2 問題二的分析

? ? ? ?在解決問題二時(shí)，根據(jù)題目要求，我們發(fā)現(xiàn)我們已經(jīng)建立了客戶打分基于相關(guān)影 響因素的相關(guān)數(shù)學(xué)模型，也就是決策樹模型，首先我們根據(jù)問題一的預(yù)測結(jié)果，對相 關(guān)訓(xùn)練集進(jìn)行預(yù)測精度的檢查，發(fā)現(xiàn)預(yù)測精度高于 95%，證明該模型具備較高的合理 性，同時(shí)，我們又對該模型的合理性進(jìn)行了分析和解釋說明。然后，解決問題時(shí)，首 2 先對附件 3 和附件 4 的表格數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，預(yù)處理之后使數(shù)據(jù)成為了與問題一的訓(xùn) 練數(shù)據(jù)完全一樣的格式，接著在模型進(jìn)行引入后，得出了所有客戶打分的分類預(yù)測結(jié) 果，最終，我們對結(jié)果的合理性進(jìn)行了分析和解釋說明。

三、模型的假設(shè)

為了便于模型求解，現(xiàn)做如下假設(shè)：

? ? ? 忽略影響因素之間彼此的影響，便于量化分析的計(jì)算；

? ? ? 檢測分析時(shí)，不考慮可能產(chǎn)生的極端因素的影響；

? ? ? 假定實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)在進(jìn)行處理的過程中沒有人為的操作誤差；

? ? ? 假定在試驗(yàn)的過程中除因素自身外其他影響指標(biāo)的因素都保持不變；

? ? ? 預(yù)測研究時(shí)，不考慮極端異常值對實(shí)驗(yàn)預(yù)測結(jié)果的影響。

四、符號說明

五、模型的建立與求解

5.1 問題一的初步分析求解

? ? ? ?首先根據(jù)題目的要求將題目分為三個(gè)小問。首先分析兩個(gè)主要因素，也就是影響 客戶語音業(yè)務(wù)的主要因素和影響客戶上網(wǎng)業(yè)務(wù)的主要因素，其次分析影響權(quán)重，也就 是給出各因素對客戶打分影響程度的量化分析和結(jié)果。在解決問題時(shí)，需要對數(shù)據(jù)進(jìn) 3 行數(shù)據(jù)預(yù)處理操作，通過觀察表格發(fā)現(xiàn)，表格中有一些數(shù)據(jù)缺失，因此需要添加一些 數(shù)據(jù)，而且為了方便數(shù)據(jù)處理，需要刪減一些數(shù)據(jù)，同時(shí)在經(jīng)過異常值檢測后，完成 了數(shù)據(jù)預(yù)處理的工作。接下來引入決策樹分類模型，我們又根據(jù)預(yù)測精度合理的進(jìn)行 了模型的選用和參數(shù)選取，也就是引入了隨機(jī)森林等模型。最終，我們給出了影響相 關(guān)客戶打分滿意度的權(quán)重，得到了主要因素，同時(shí)給出了相關(guān)權(quán)重表格和統(tǒng)計(jì)圖，并 進(jìn)行了分析說明。

5.1.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

? ? ? ?為了方便數(shù)據(jù)的分析與計(jì)算，首先對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，從而更加簡便而且更加直 觀的分析出影響滿意度的主要因素，也更加便于通過結(jié)合決策樹分類的類型，分析出 各個(gè)主要因素之間的統(tǒng)計(jì)規(guī)律。

Step1.數(shù)據(jù)的刪減和補(bǔ)充添加

? ? ? ? 在進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理之前，需要對表格進(jìn)行比較深度的理解，通過對表格 5 的一定 行分析理解，對表格數(shù)據(jù)尤其是表格中空白的數(shù)據(jù)進(jìn)行理解，接下來去進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處 理操作，我們重點(diǎn)關(guān)注表格中一些空白的數(shù)據(jù)。 對于附件一中的用戶描述數(shù)據(jù)是空白的，根據(jù)附件 5 中的文字說明，即除了前面 幾個(gè)場景之外的情況，-1 表示沒有，98 就表示有，用戶描述是具體的情況，沒有的時(shí) 候是空的，可以分析得到這一行數(shù)據(jù)可以直接刪去。 對于附件一中的重定向次數(shù)和重定向駐留時(shí)長，雖然其數(shù)據(jù)不是完全缺失，但數(shù) 據(jù)值明顯缺失較多，根據(jù)附件 5 的相關(guān)文字說明，發(fā)現(xiàn)這兩個(gè)數(shù)據(jù)和上網(wǎng)滿意度有較 大的關(guān)系，和語音滿意度幾乎沒有關(guān)系，因此說這一行數(shù)據(jù)可以直接刪去。 對于附件一中的是否關(guān)懷用戶和是否去過營業(yè)廳數(shù)據(jù)，根據(jù)附件 5 的相關(guān)信息， 發(fā)現(xiàn)空白的即為“否”，所以說將空白表格填上“否”即可。下表展示了附件一的數(shù) 據(jù)處理方法

六、結(jié)果檢驗(yàn)和誤差分析

七、模型的評價(jià)與推廣

八、參考文獻(xiàn)

九、附錄

因論文的長度過長，不在一一列舉。 我以上傳論文，請感興趣去下面的網(wǎng)址自取。本論文以獲本科組一等獎，如果各位覺得還可以，請點(diǎn)贊關(guān)注啦，謝謝各位

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