今天小編為大家推薦《數據流量預警系統論文(精選3篇)》相關資料，歡迎閱讀！摘要：隨著中國電信業改革不斷深入，電信市場日趨飽和，各大運營商都面臨日益嚴峻的客戶流失率飆升問題，如何識別高風險流失客戶是運營商最為關注的問題。因此，文章借助西安財經大學行知學院校企合作單位的真實客戶數據，通過R語言編程，使用數據挖掘中的決策樹模型來形成一個系統的客戶流失預警監測過程，幫助合作企業提前識別高風險客戶流失。
第一篇：數據流量預警系統論文
基于現金流量的企業財務危機預警系統分析
[摘要]一般說來，企業生產經營得以持續的基本條件是獲得足夠的現金流量。文章嘗試從現金流量角度出發，通過分析和準確把握現金流量指標來進行財務預警，以期對財務危機預警系統的研究有所幫助。
[關鍵詞]現金流量;財務危機預警;內部控制
現金流量是企業現金的動態反映，也是構成資本資源的一種特殊的經濟資源，具體指的是某一段時間內企業現金及現金等價物的流入及流出的數量，實際上就是現金的流動和結存?，F金流入量與流出量的差額稱為現金凈流量。對于一般企業而言，有經營活動現金流量、投資活動現金流量和籌資活動現金流量三種。
企業現金流量與企業的贏利性、流動性、償債能力、籌資能力等密切相關。企業通過對現金流量充足性及有效性的控制，能更好地防范、控制償債風險、支付風險和未來現金流量能力等風險。在市場經濟條件下，企業現金流量在很大程度上決定著企業的生存和發展能力。企業是否有警情，是否能維持下去，并不取決于盈利，而是取決于有沒有足夠的現金和與其經營規模相適應的現金支付能力——即使企業有盈利能力。但若現金周轉不暢、調度不靈，也將嚴重影響企業正常的生產經營償債能力進而影響企業的信譽，引發企業財務危機的出現，最終影響企業的生存。因此，現金流量信息在企業經營和管理中越來越重要，日益受到企業理財人員的關注，他們意識到：財務危機預警系統的研究對象是現金及其流動，而不是盈利。利用現金流量分析財務指標能夠更客觀、全面地評價企業的財務狀況。筆者認為，以現金流量為基礎的財務危機預測具有較高的準確性。財務危機預警系統應建立在對現金及其流動的監測和控制上，在現金流量基礎上，尋找警源，設置警兆指標，監測并預警，總結出帶有規律性的財務危機預警系統。
一、基于現金流量的財務危機預警系統的構建
(一)現金流量結構性預警
1.經營活動現金流入比重?，F金流入內部結構，是指經營、投資、籌資三項活動分別產生的現金流入量占現金流入總量的內部結構比率。通過對其分析，以便掌握和理解各項活動產生的現金流對支撐企業經營活動的現金供應情況，比較經營活動產生的現金流是否得到增強或形成結構上的絕對優勢。該指標說明經營活動現金流入量在現金總流入量中的比重。當該比重低于0.7時，表明企業經營活動現金流入沒有絕對優勢，現金流入質量較低，財務預警系統示警。經營活動現金流入比重=經營活動現金流入量/現金流入總量。
2.經營活動現金流出比重?，F金流出內部結構，是指經營、投資、籌資三項活動分別產生的現金流出量占現金流出總量的內部結構比率。通過對其分析，以便掌握各項活動引起的現金流出結構的比重以及比重變化對企業資金供需平衡產生的影響，觀察企業資金主要流出去向。該指標說明經營活動本身的現金收支情況，指標值越大，說明經營活動現金流量越充足。該比重小于0.7，經營活動現金流量過低，企業財務風險較大，預警系統應示警。經營活動現金流出比重=經營活動現金流出量/現金流出總量。
3.經營活動現金流入流出比。經營活動的現金流入流出情況一般通過現金的流入和流出比來進行分析。經營活動所形成的現金流量構成了企業現金的內部來源，是企業經營成果在現金流上的反映。經營活動現金流入與其流出進行比較可以說明每流出1元可以換回的現金，所以此比值越大越好。該指標說明經營活動本身的現金收支情況，指標值越大，說明經營活動現金流量越充足，一般大于1。當比值小于1時，即為經營活動現金流入量小于流出量，財務預警系統應及時進行報警，從而可以避免企業由于虧損出現的財務危機。經營活動現金流入流出比=經營活動現金流入量/經營活動現金流出量。
(二)現金流量清償性預警
1.現金流動負債比?，F金流動負債比反映經營現金對流動負債的償還保障程度，現金流動負債比數值越高，企業償還短期債務的能力越強。通常認為，運作比較好的公司其現金流動負債比率應大于0.4。當現金流動負債比率小于0.4時，企業償還短期債務能力降低，財務預警系統報警，應引起企業管理者注意?，F金流動負債比=經營現金凈流量/流動負債。
2.現金到期債務比?，F金到期債務比反映企業償還到期債務的能力，該比率越高，則償還能力越好。由于長期債務和應付票據到期時，不一定有繼起的長期債務和應付票據接續，必須靠經營活動現金凈流入償還，因此經營現金凈流量與到期債務的償還還有內在聯系。筆者認為該比率小于0.5時，應引起注意，財務預警系統應進行預警?，F金到期債務比=經營現金凈流入/本期到期的債務。
以上兩個指標在行業中的預測能力顯著。能很好地反映企業特別是上市公司的短期償債能力。由此表明在防范我國上市公司的財務危機時，應側重于短期償債能力的考察，財務預警系統通過對上市公司償債能力指標的關注并及時預警來保護中小投資者和債權人的利益。
3.現金債務總額比?，F金債務總額比反映經營現金流量償付所有債務的能力，該指標說明企業償付債務能力的高低：指標越高，經營活動創造現金支付的能力較強,償付到期債務的能力較好。這個比率是一個收益與債務結合的比率，現金凈收益是債務利息的保障。在利息率高達18.4%的情況下，公司仍能付息。既然公司能夠按時付息，就可以維持當前債務規模，包括借新債還舊債的能力。因此，債權人是可以放心的。根據歷史和行業數據，結合資金成本確定，一般以利息率為限。如果該比率低于銀行貸款利率，情況就不妙了，財務預警系統應進行預警?，F金債務總額比=現金凈流量/債務總額。
4.現金利息支付保障倍數?，F金利息支付保障倍數是從動態角度衡量企業償債能力發展變化的指標，反映企業在特定期間實際可動用現金資源能夠滿足當期現金支付的水平?，F金支付保障率高，說明企業的現金資源能夠滿足支付的需要，如果該比率達100%，意味著可動用現金剛好能用于現金支付，按理說這是一種理想的保障水平，既可保證現金支付需要，又可使保有現金的機會成本降至最低，如果該比率超過100%，意味著在保證支付所需后，企業還能保持一定的現金余額來滿足預防性和投機性需求，但若超過幅度太大，就可能使保有現金的機會成本超過滿足支付所帶來的收益，不符合成本—效益原則;如果該比率低于100%，顯然會削弱企業的正常支付能力，有可能引發支付危機，使企業面臨較大的財務風險，預警系統報警引起管理者關注。具體參考依據應根據企業歷史和行業資料確定?，F金利息支付保障倍數=經營活動現金流量/本期支付利息。
(三)現金流量收益質量預警
1.銷售現金比率。該比率反映了企業從每一天銷售收入中所實現的凈現金收入，從另一角度分析也體現了企業對應收款項回收的效率。該比率越大，表明企業的收益越高，企業應收款項回收的效率越高。一般以0.5為標準，當銷售現金比率低于0.5時，應收款項回收效率較低，企業收益具有很大程度的偶然性，收益風險過大，應及時發出警報引起關注。銷售現金比率=經營活動現金凈流入/銷售收入。
2.盈利現金比率。這一比率反映企業本期經營活動產生的現金凈流量與凈利潤之間的比率關系。在一般情況下，比率越大，企業盈利質量就越高。如果比率小于1，說明本期凈利中存在尚未實現現金的收入。在這種情況下，即使企業盈利也可能發生現金短缺，嚴重時會導致企業破產，此時財務預警系統應及時向管理者預警，通過保證經營活動產生的現金凈流量提高企業盈利質量。在分析時，還應結合企業的折舊政策，分析其對經營現金凈流量的影響。盈利現金比率=經營活動現金凈流量/凈利潤。
3.經營收益指數分析。經營收益是企業最本質的來源，代表了企業的獲利能力，而其他活動損益具有偶然性和特殊性，是不可持續的或變動性很大。經營收益指數越小，收益質量越低。筆者認為，當該指標大幅度下降或者持續下降時，證明企業收益質量存在危險，應當報警。通常經營收益質量絕對水平的評價，需要通過與本行業帶頭企業的經營收益指數比較來進行;相對水平的評價，需要通過與本企業歷史水平比較來進行。經營收益指數=經營活動凈收益/全部凈收益。
(四)現金流量財務彈性預警
1.現金流量適當率?，F金流量適當率反映營業現金流量滿足企業最主要現金需求的程度。如果現金流量適當率大于1，表明企業經營活動所形成的現金流量能夠滿足企業日?；拘枰?，不需要外部籌資;若該比率計算結果小于1，說明企業現金來源不能滿足股利和經營增長的水平，不足的現金靠減少現金余額或外部籌資提供。某一年的現金適合率，不一定能說明問題，用5年或5年以上的總和計算，可以剔除周期性和隨機性影響，得出更有意義的結論。如果一個企業的現金適當率長期小于1，則其理財政策沒有可持續性，財務預警系統發出警報，敦促管理者及時采取措施預防財務危機的發生?，F金流量適當率=經營活動現金凈流量/(資本投資+存貨增加+股利+債務償還)。
2.現金再投資比率?，F金再投資比率反映企業用于資產更新和企業發展的留存現金的比重?，F金再投資比率的行業比較有重要意義。通常，它應當在7%～11%之間。低于7%說明企業經營現金再投資不足，企業預防財務風險的能力較弱，應通過財務預警系統的示警及時防范風險;高于11%則說明企業經營現金再投資有可能閑置，不符合成本—效益原則，應通過預警引起管理者注意。但是，同一企業的不同年份有區別，高速擴張的年份低一些，穩定發展的年份高一些。一些公司本年的經營現金再投資率不足，也可能是權宜之計。為了更全面地了解企業的理財情況，該比率最好是根據5年以上的平均數計算確定?，F金再投資比率=(經營活動現金凈流量-股利和利息)/(固定資產原值+對外投資+其他資產+營運資金)。
3.現金股利保障倍數?，F金股利保障倍數反映企業支付現金股利的能力?，F金股利保障倍數越高，說明企業的現金股利占獲取的經營現金的比重越小，支付現金股利的能力越強，其值越大越好。企業設置的標準值一般為2?，F金股利保障倍數小于2時，筆者認為此時企業支付現金股利的能力較弱，應通過預警來保護中小投資者和債權人的權益。另外，用5年或者更長時間的總和計算該比率，可以剔除股利政策變化的影響?，F金股利保障倍數=每股經營現金流量凈額/每股現金股利=經營活動現金凈流量/現金股利。
二、基于現金流量的財務危機預警系統的應用
現結合上文財務預警指標，以A股份有限公司為例，說明如何利用現金流量進行財務預警。
根據以上現金流量表計算分析，可得出以下結論。
1.現金流量結構性預警的應用。A公司經營活動現金流入比重=經營現金流入量/現金流入總量=968805.69/1543960.59=0.61。經營活動現金流入比重低于該比重的預警臨界值0.7，說明A公司經營活動現金流入沒有絕對優勢，現金流入質量比較低，公司已經出現財務危機，財務危機預警系統應示警。
2.現金流量清償性預警的應用。A公司現金流動負債比=經營現金凈流量/流動負債=89370.67/813691.39=0.11?，F金流動負債比遠低于臨界值0.4，A公司的現金流動負債比顯示公司已經無力償還流動負債，出現較為嚴重的財務危機，財務危機預警系統示警。
3.現金流量收益質量預警的應用。A公司銷售現金比率=經營活動現金凈流入/銷售收入=89370.67/843640.34=0.11。銷售現金比率遠低于銷售現金比率臨界值0.5。說明A公司每銷售1元商品只能獲得0.11元的現金，應收款項得不到回收，企業面臨財務風險，財務危機預警系統示警。
4.現金流量財務彈性預警的應用。A公司現金流量適當率=經營活動現金凈流量/(資本投資+存貨增加+股利+債務償還)=89370.67/(50914.54+106405.69+567354.08)=0.12?，F金流量適當率已遠遠低于臨界值1。說明企業經營活動所形成的現金流量已不能滿足企業日?；拘枰?，企業面臨嚴重的資金困難，財務危機預警系統應及時向中小投資者和債權人示警。
三、進一步完善基于現金流量的財務危機預警系統
(一)結合企業現金流量質量
1.辯證地看待現金流入流出量。企業在投資活動中發生的各項現金支出，實際上反映了其為拓展經營業務所做的努力。企業從經營活動、籌資活動中獲得的現金再投資出去，是為了今后更大的發展?，F金不流出是不能為企業帶來經濟效益的，尤其對于處在快速成長時期的上市公司，大量的現金流出是十分必要的。從企業長遠發展的利益出發，短期的大量現金流出是為以后較高的盈利回報和穩定的現金流入打基礎。相反，如果企業出現了大量的現金凈流入，也未必是一件好的事情，此時必須分析現金流入的來源，否則容易導致錯誤的判斷?，F金流入流出量應遵循成本—效益原則。例如，一個全部用自有資本從事經營的企業只有經營風險而沒有財務風險，企業發生風險是由于舉債導致的，但是適度舉債是企業發展的必要途徑。如果企業對負債經營的利弊不能正確權衡，盲目舉債，或進行高額度負債經營，就會難以承受超負荷的風險，結果使企業陷入困境，導致最后破產，造成財務風險。因此，應注重企業償債能力的合理程度，充分利用負債經營的好處，實現企業利潤的最大化。
2.重視對附注的分析。企業在會計表附注中披露將凈利潤調節為經營活動現金流量的信息。因此，與凈利潤有關的經營活動產生的現金流量的過程是作為附注在表外反映的，在對現金流量進行具體分析時，必須重視對附注的分析。
3.注意現金流量的縱向分析的同時還應注意橫向分析。通過橫向的分析，可以比較企業的現金流量的狀況，推斷企業未來的現金流量，進而得出企業的收現能力和償債風險能力。另外，研究企業自身的數據，沒有可比性，必須結合企業所屬的行業或地區進行橫向比較，從而得出一系列該行業或該地區的平均現金流量預警指標臨界值，進而指導企業對現金流量的調整，降低財務風險。這樣才具有實際意義。
(二)加強企業內部控制
為保證企業順利利用現金流量表進行財務預警，筆者認為，對大多數企業而言，加強內部控制、凈化內部控制環境是重要的手段。
1.企業應該強化資金管理，建立健全財產物資管理的內控制度一是定期檢查盤點財產，職能劃分要注重內部牽制二是加強存貨管理，盡量減少庫存物資積壓。尤其應強化應收款項的管理，重視現銷，壓縮賒銷，要積極采用各種優惠政策來擴大現銷比例，縮短收入票據及賒銷款回收周期。
2.企業應建立現金流預算休系，加強現金流量管理?，F金流總預算應著重于規劃和控制企業宏觀的經營活動，根據現金預算安排資金，提高資金使用效率，合理地分配流動資金和固定資金的占用，保障企業戰略目標的實現。日?，F金流預算應統管日常經營活動的現金安排，保證現金流有條不紊、永不停息，從而保障企業簡單再生產或擴大再生產的進行，滿足企業實現價值創造的條件。
3.在現金流量管理過程中，應建立信息反饋機制，將有關信息及時反饋到決策部門、計劃部門，做到及時發現問題，及時研究解決，將風險和損失控制在一定的范圍內?，F金流量是企業管理中的“血液”，只有形成良性循環，才有利于實現企業價值最大化。
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[責任編輯：李國燕]
作者：鄢志娟
第二篇：基于數據挖掘的手機客戶流失預警系統
摘 要：隨著中國電信業改革不斷深入，電信市場日趨飽和，各大運營商都面臨日益嚴峻的客戶流失率飆升問題，如何識別高風險流失客戶是運營商最為關注的問題。因此，文章借助西安財經大學行知學院校企合作單位的真實客戶數據，通過R語言編程，使用數據挖掘中的決策樹模型來形成一個系統的客戶流失預警監測過程，幫助合作企業提前識別高風險客戶流失。結果發現畫像符合套餐使用月數在25個月以上、有服務合約、是集團用戶的客戶更不易流失。
關鍵詞：數據挖掘;客戶流失;預警;決策樹
0 引 言
我國主要的3家電信運營商分別是中國移動、中國電信和中國聯通。在過去的10年里，這3家公司都得到了極其快速的發展。這種發展主要來源于移動通訊設備的普及以及發卡量的增長。但是，在過去的5年里，客戶量的增長速度緩慢，同時發卡量似乎不再增長。如何實現業務增長，成了三大運營商頭痛的問題。與此同時，運營商之間相互挖客戶墻角的問題時有發生，客戶流失率的急劇上升成為了各大運營商最為直接的難題，尤其是優質客戶的流失更是會造成企業極大的經濟損失。從運營成本來看，引進新用戶的成本遠高于維護一個優質的老客戶，會對企業的收益產生較大影響。因此，為了幫助企業在客戶流失前提前做出預警防范，文章使用數據挖掘分類算法中的組合預測樹模型建立了一套具有實際意義的預警檢測系統，為企業留住客戶提供指導策略。
1 變量的獲取與說明
本案例使用的數據來自某移動公司當月的客戶信息統計，該企業為我校對口實踐實習單位，共4 975條數據，缺失值已處理。因變量是否流失的數據來源于下一個月，自變量的數據來源于當月。數據包含8個變量：1個因變量、7個自變量，其中定性變量6個，定量變量2個。因變量為流失客戶，為定性變量，1代表客戶流失，0代表客戶未流失;套餐金額為定性變量，共3個水平：1為96元以下，2為96到225元，3為225元以上;改變行為為定性變量，1代表曾改變過套餐金額，0代表未曾改變過套餐金額;服務合約為定性變量，1代表曾經簽訂過服務合約，0代表未曾簽訂過服務合約;關聯購買為定性變量，1代表同時辦理一項其他業務，2代表同時辦理兩項其他業務，0代表沒有辦理其他業務;集團用戶為定性變量，1代表是集團用戶，0代表不是集團用戶;額外流量、套餐使用月數均為定量變量。
2 描述性分析
2.1 集團用戶對客戶流失的影響
通過繪制馬賽克圖，了解是否是集團用戶在流失用戶中所占比例的大小。在圖1中，橫坐標表示客戶是否流失，縱坐標表示客戶是否為集團用戶。結果顯示，在流失的客戶群體中，不是集團用戶所占比例較大，是集團用戶所占比例較小，說明是集團用戶的客戶更不易流失。同時通過卡方檢驗得知二者所對應的概率P值小于0.000，應該拒絕集團用戶和流失用戶之間相關獨立的原假設。說明集團用戶與客戶流失不獨立，是否是集團用戶對客戶是否流失有顯著影響。
2.2 服務合約對流失客戶的影響
通過服務合約與客戶流失兩變量的二維列聯表與卡方檢驗來分析其影響顯著性。由表1交叉列聯頻數表可知，在客戶流失的個體中，無服務合約的客戶有3 340人，有服務合約的用戶為554人。無服務合約用戶中客戶流失的個體占88.9%，有服務合約用戶中客戶流失個體占45.5%，說明有服務合約用戶的個體更不易流失。服務合約與客戶流失服從自由度為1的卡方檢驗，對應的概率P值小于0.000，應該拒絕客戶流失與服務合約之間相互獨立的原假設。說明服務合約與客戶流失不獨立，是否簽約過服務合約對客戶是否流失有影響。
3 預警模型的建立
3.1 數據挖掘
數據挖掘是從當下海量不完全、模糊的數據中提取未知但隱藏在其中的潛在有價值信息的過程。數據挖掘常使用的軟件有Weka、KNIME、RapidMiner、R-Programming、Kaggle
等，常使用的算法包括分類算法、聚類算法、關聯規則等，其中分類算法包括決策樹、邏輯回歸、神經網絡、支持向量機、Boosting等，本文通過使用分類算法中的組合決策樹在R軟件中完成數據挖掘全過程。
3.2 組合決策樹的構造
決策樹分類是最典型的一種分類方法，從實例集中構造決策樹，先根據訓練子集形成決策樹，然后根據葉節點的類稱號進行檢驗記錄分類。其核心環節在于解決訓練記錄的分裂和何時停止分裂的問題。解決第一個問題的關鍵在于屬性測試條件的合理決策;解決第二個問題最好的辦法是當樣本數量小于某個特定閾值時停止分裂。通過使用RStudio軟件編程建立的組合決策樹算法調試代碼如下：
install.packages("ipred")
library(ipred)
set.seed(1234)
m=m[，-1]
m$流失用戶<-as.factor(m$流失用戶)
m1<-bagging(m$流失用戶～.，data = m，nbagg=25，coob =TRUE)
pre<-predict(m1，m，type = "class")
hx<-table(m$流失用戶，pre)
E1<-(sum(hx)-sum(diag(hx)))/sum(hx)
并且，得到的預警監測模型如圖2所示，在根節點中總樣本量為4 975人，其中流失客戶有3 894人;最優特征變量為使用月數在取值25處將決策樹分裂為0、1兩部分，其中預測客戶未流失1 020人，預測客戶流失3 955人，預測未流失人數中與真實未流失結果一致的有1 020人，預測流失人數中與真實流失結果一致的有3 894人。結果顯示使用月數是客戶是否會發生流失的最重要因素，當使用月數大于等于25時，客戶流失率最低。
通過數據挖掘方法中的決策樹分類模型進行客戶的流失監測，將預測結果和真實數據進行對比做組和決策樹混淆矩陣，結果如表2所示，真實未流失客戶有1 081人，預測未流失客戶有1 020人，精確率=1 020/(1 020+61)=94.36%，準確率=(1 020+3 894)/(1 020+61+0+3 894)=98.77%，預警模型的預測準確率高達98.77%。
4 遏制用戶流失的措施
手機客戶流失預警監測結果說明，在使用月數這一特征上，用戶使用月數小于25個月的用戶基本都流失了，使用月數大于25個月的用戶都得到了保留。在關聯性購買特征中，沒有辦理過其他業務的用戶容易流失，辦理過其他業務的用戶能得以保留。對于服務合約特征來說，有服務合約用戶的個體更不易流失，應該注意無服務合約這一用戶群體可能會流失。集團用戶特征中，非集團用戶中客戶流失的個體占88.1%，集團用戶中客戶流失個體占45.0%，說明是集團用戶的個體更不易流失，運營商也應注意不是集團用戶的群體可能會有流失的危險。其他影響因素因效果不顯著，均未進入預警模型。
所以運營商應在推廣各種套餐、關聯購買活動、簽訂服務合約、辦理集團用戶等方面加大力度取得客戶信任，使得客戶對運營商更加信任，進而將客戶的套餐使用月數提升到25個月以上。除此以外，運營商可以從以下幾方面著手遏制用戶的流失。
4.1 提升用戶的忠實度
提升忠誠度對每一個以客戶為中心的企業來說都是長久生存之道。結合老客戶的使用習慣、話費回贈、專屬優惠等活動制定出不同的VIP高級套餐，以保證老客戶的高端心理預期;考慮新客戶的現有需求制定靈活多變的新穎策略，吸引新客戶的使用好感，提升新客戶的留存率，進而提升老客戶的轉化率。同時，在售后服務上要人性化，舉辦溫馨的送愛心活動，讓新老客戶不僅有產品享受，更有家一樣的溫暖體驗。
4.2 加強對品牌自身的推廣和創新
5G時代洶涌而至，對每個企業來說機遇和挑戰并存。在宣傳方面，應借助互聯網優勢，采取多樣化流量推廣，例如在微博、抖音、B站、微信等社交媒體上通過各種視頻、文案等宣傳企業品牌文化和優惠套餐活動，尤其是需要將利益化的點可視化;在運營模式上，借助互聯網對客戶群體實行網格化管理，實現“一網撒天下，客戶盡在掌握中”的全局運營管理模式，不錯過一個新客戶，不放棄一個老客戶;在產品創新上，要與時俱進，不斷研發新的核心產品，提高企業核心競爭力，要不斷招募年輕人才，創新出更為特色、更為符合客戶需求的營銷手段。
4.3 定制差異化營銷策略
在營銷方面，可以借助數據挖掘方法對真實的客戶數據進行客戶人群細分，進而完成精準的人物畫像，按照客戶的不同喜好、不同消費層面、不同需求，劃分為4～8種畫像描述，然后針對不同畫像的客戶定制不同層級的個性化服務和優惠活動，同時要及時把握自身品牌的差異化塑造，從情感、文化、家庭歸屬感等方面來及時調整自身定位，提升品牌核心競爭力。
5 結 論
客戶流失率的日益增長已經成為電信行業各大運營商最為棘手的問題之一，而數據挖掘技術的產生便為解決該問題提供了極大的便利。本文通過大量查找文獻、研究相關理論基礎，并結合企業真實客戶數據，使用R語言做數據挖掘建立模型，基于決策樹的構建，形成了手機客戶流失預警系統，經混淆矩陣的準確率評估，該模型基本達到預期效果，可以將其用在解決該企業客戶流失管理的實際問題中。但由于數據中存在所選因素的種類有所欠缺、與客戶相關的其他信息不夠全面等問題，模型的準確性有待進一步提升。
參考文獻：
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作者簡介：楊英英(1989—)，女，漢族，陜西延安人，專職教師，助教，碩士研究生，研究方向：數據分析。
作者：楊英英
第三篇： 基于數據挖掘的煤礦安全預警系統設計
摘 要：煤礦安全生產是煤礦發展重要的一部分，而在對煤礦安全進行監測中經常會出現各種問題，傳統的監測方法是在特定點設定傳感器，進而達到對信號的采集，再通過有線傳輸將信號傳輸到控制中心，而這種傳輸方式存在著極大的測量盲區，對系統中出現的危險不能及時預警，經常會出現各種誤判與漏判的現象，為此需要加強對煤礦安全預警系統的設計，從而提高煤礦安全預警的精確性。該文分析了基于Apriori的煤礦監測系統整體設計與基于Apriori的煤礦安全預警系統設計，從而為更好地設計煤礦安全預警系統提供一定的參考。
關鍵詞：Apriori 煤礦安全預警 系統設計
1 基于Apriori的煤礦監測系統整體設計
為了有效地保證煤礦安全監測的精確性，其監控結構會涉及到多個領域，但實際上煤礦生產過程中其環境極其惡劣，這就極易造成安全監控出現各種問題。同時傳統的有線監測系統是依靠特定的測試點進行特殊的應用型鋪設，這種監測方式的移動性與組網性較差，在一定程度上極大地影響了煤礦生產質量。隨著科學技術的發展，在煤礦監測中逐步引入了無線傳感技術與特種總線技術，并且煤礦監測系統正在向著智能化與精準化的方向發展，其中無線傳感網絡具有組網能力強、無盲點的優勢，通過無線傳感器可以有效地對煤礦數據進行全面的監測，為此，無線監測在煤礦安全監測中得到了廣泛的應用。除此之外，傳統的監測方法在對數據進行分析時只是簡單地進行處理，并不能很好地對數據加以深度處理分析，這就極易造成數據信息的遺漏，而且對安全預警決策時并沒有采取智能化的手段，主要是依靠人工，這大大降低了工作的效率。在煤礦安全監測中該文主要是將TT-CAN總線傳輸技術與無線傳感網絡的數據采集技術相結合，采用改進的Apriori煤礦安全預警對上位機數控進行軟件模塊分析，從而得到煤礦安全中各因素之間的關系，進而提高煤礦安全監測的效率。
該系統是由3層組成的，第一層主要是數據采集節點與數據預處理電路，該系統通過特種傳感器對與煤礦安全相關的各因素進行數據采集，待數據采集完成后再通過數據預處理將數據存儲到原始數據庫，這樣一來就便于后期對數據的使用。第二層采用的是以DSP與MCO2515為架構的可靠性TTCAN兼容控制器，該兼容控制器可以有效的降低錯誤率，而且具有較高的實時性。第三層主要是數據上位機分析系統，分析與煤礦安全因素相關聯的因素，研究這些因素與預警的相關性，從而確保煤礦安全預警的準確性。在對煤礦上位機中的數據進行實時分析時需要先將系統形成后采集的數據上傳，其中傳感器所采集到的數據可以有效地實現無盲區覆蓋，將煤礦安全的各因素進行全面的數據采集覆蓋，這在極大程度上提高了煤礦安全預測的精確度。除此之外，該系統還能夠提供較為完整的數據庫，可以將煤礦安全因素之間的關聯加以分析，這樣一來就可以有效地幫助工作人員對煤礦安全進行實時監測，這極大地為煤礦安全的準確監測提供了保障。
2 基于Apriori的煤礦安全預警系統設計
基于Apriori的煤礦安全預警系統的硬件設計涵蓋了系統各層的硬件支撐，按照系統的總體設計框架，該文中的硬件設計主要包括傳感器節點與組網、總線支撐、告警模型構造3個部分。
2.1 傳感網絡組網設計
該文的煤礦監控系統的傳感器安全因素主要來源于TTCAN總線結合的固定傳感器與ZIGBEE的移動傳感器。當危險數據超出預警線時，這時固定傳感器就會報警，一部分固定節點就會充當中繼節點的角色，進而達到對各種外圍電路進行外圍支撐的目的。在AT89C52芯片的基礎之上進行移動傳感器數據的采集與處理，使得光電耦合電路與現場相連接，進而達到有效采集數據的目的。但事實上，由于煤礦生產中經常會出現各種惡劣環境，這時在采用無線傳感網絡時就會造成噪聲混入到數據采集中，進而影響到有用信號的采集，不利于及時發現安全問題。為了有效解決這類問題可采用放大信號電路與濾波電路的方式，或是采用一定的芯片使噪音得以消除。該文外圍支撐中的信號放大電路則是采用AD620芯片有效地將信號進行去噪，從而保證了信號的帶寬與精準度。濾波電路則是采用MAX275帶通濾波器來達到濾波的低失真，并采用二階的貝塞爾濾波器設計模式有效設定最低與最高頻率的區間。通過ZIGBEE無線網絡傳輸將預處理的數據傳輸到控制中心，從而確保支撐電力有效實現網絡的組網(如圖1所示)。
2.2 總線架構的設計
煤礦安全警報的實時性會直接影響到煤礦的安全，而事實上傳統的CAN總線在煤礦安全事件發生時對數據的警報具有一定的延時性，這就會大大影響到煤礦安全的監控，不能有效地滿足煤礦安全警報的實時性。而TTCAN總線則可以有效地冗余時間控制器，使數據傳輸的準確性大大提高，為此，該文采用雙通道冗余的TTCAN控制器，每個TTCAN控制器配備兩路CAN總線，并將DSP芯片與CAN控制器有效結合來設計TTCAN的硬件，從而形成了一套獨立的總線結構，進而有效地實現各數據層之間的全面冗余。
2.3 診斷模型的構造
該系統采用預處理的方式進行上位機數據分析，主要操作程序是將數據裝入SpssClemntine數據挖掘平臺，再通過Apriori算法的方式對數據的關聯性進行詳細的分析，這時為了有效地找到最大的數據頻繁集就需要采用特定的最小支持度與置信度支持，為了確保加載數據的準確性可以采用SQL技術將數據直接加載到數據挖掘平臺，進而實現關聯規則的挖掘。
3 結語
綜上所述，傳統的煤礦安全預警系統具有實時性較差、存在盲區的缺陷，為此，在進行煤礦安全預警中會經常出現誤判與漏判的情況。該文則是通過改進Apriori的煤礦安全預警系統設計，將TTCAN與無線傳感網絡技術相結合，進而使測量盲點得以消除，而且數據的實時性也得到了有效的保障，并對煤礦安全生產中的各因素進行關聯規則，從而實現對相關性的及時識別，達到對煤礦安全的多角度預警，從而確保煤礦的安全生產。
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作者：王慧