1. 毕业设计（论文）的内容和要求

近些年信息技术的发展给人们的生活带来了巨大的便利,但是也对社会的健康发展存在着潜在影响，目前”互联网 ”的行业发展模式逐渐成为各行各业在互联网时代寻找机遇的发展模式。

随着数据挖掘技术的更新和大范围使用,其发挥的作用越来越受到社会各界和相关专业人士的关注。

这其中 当然也涉及到电信行业,随着电信行业不断发展,客户信息数据近年来也是呈现爆发式增长,如何从这大量的看似毫无作用的日常数据中获取有价值的信息,并得以利用,对电信运营商而言,无疑是竞争的一大筹码。

2. 参考文献

[1] 武小军，孟苏芳.基于客户细分和 AdaBoost 的电子商务客户流失预测研究[J].工业工程，2017，（2）：99-107. [2] 叶志龙，黄章树.线上客户流失的建模与预测研究[J].管理现代化，2016，（3）：96-98. [3] 邵帅锋.基于 BP 神经网络对保险公司客户流失进行分析和预测研究[D].兰州：兰州大学，2016. [4] 高洁.基于灰色模型和神经网络的客户流失量预测[J].内蒙古师范大学学报：自然科学汉文版，2015，（6）：765-768. [5] 王学文，单其帅，魏彦凤.基于 BP 神经网络的电信客户流失风险预测[J].科技视界，2013，（28）：113-114. [6] 冯倩.网购客户流失的实证分析[D].重庆：西南财经大学，2013. [7] 任剑锋，张新祥.电子商务客户流失的建模与预测研究[J].计算机仿真，2012，（5）：363-366. [8] 林睿，迟学芝.基于人工神经网络的电商客户流失分析模型[J].电脑知识与技术，2012，（3）：665-667.

3. 毕业设计（论文）进程安排

2019-01-11~2019-01-31 调研、搜集资料，阅读文献，完成英文文献翻译和开题报告 2019-02-01~2019-02-28 调研搜集数据；查阅国内外期刊资料，了解主流算法电信行业客户流失预测与评价上的应用现状 2019-03-01~2019-03-30 熟悉R语言、Python软件的使用；确定课题的核心算法，并进行优化设计 2019-04-01~2019-04-30 核心算法的编程实现 2019-05-01~2019-06-05 案例分析，毕业设计工作总结和撰写论文 2019-06-05~2019-06-15 论文评阅和答辩