CN109242257A - 一种基于关键指标关联分析的4g上网用户投诉模型 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于关键指标关联分析的4G上网用户投诉模型,包括以下步骤:S1利用逻辑回归模型,找出影响用户投诉的若干个因素并建立决策树模型;S2提取用户数据,对数据进行整合并处理;S3对用户数据进行T检验,初步找出影响投诉的因素;S4设定训练数据集,利用R语言建立逻辑回归模型;并根据建立初步模型后返回的结果利用后逐步逻辑回归法进行优化,得到最终结果并确定最终模型;S5对模型进行卡方检验;S6利用该模型对测试数据集进行预测,将预测结果与实际结果进行交叉统计。本发明提供了一种基于关键指标关联分析的4G上网用户投诉模型,用以解决4G上网用户投诉产生的原因,并对潜在的投诉用户提前进行预防性的解决。

Description

一种基于关键指标关联分析的4G上网用户投诉模型
技术领域
本发明涉及移动通信领域,更具体地,涉及一种基于关键指标关联分析的4G上网用户投诉模型。
背景技术
随着移动互联网的快速发展,用户对移动网络的要求越来越高,降低投诉量及提前预防潜在4G用户投诉是网络工作者的一项重要任务,本发明可降低4G用户的投诉量,并提升4G用户上网满意度。
发明内容
本发明的目的是解决上述一个或多个缺陷,提出一种基于关键指标关联分析的4G上网用户投诉模型。
为实现以上发明目的,采用的技术方案是:
一种基于关键指标关联分析的4G上网用户投诉模型的建立方法,包括以下步骤:
S1:探索投诉用户的影响因素和条件,利用逻辑回归模型,找出影响用户投诉的若干个因素并建立决策树模型;
S2:提取包括步骤S1所述的若干个因素的用户数据,包括原始投诉用户数据和非投诉用户数据;对数据进行整合并处理;
S3:对步骤S2获取的原始投诉用户数据和非投诉用户数据进行T检验,对比投诉指标和非投诉指标的差异,初步找出影响投诉的因素;
S4:设定训练数据集,利用R语言建立逻辑回归模型;其中设定是否投诉作为因变量,取值设定为0和1,并根据建立初步模型后返回的结果利用后逐步逻辑回归法进行优化,得到最终结果并确定最终模型;
S5:对模型进行卡方检验,确保模型各变量通过显著性检验的同时还需确保整个模型是显著的;
S6:利用该模型对测试数据集进行预测,将预测结果与实际结果进行交叉统计。
进一步的,步骤S1所述影响用户投诉的若干个因素包括attach成功率、attach时延、默认承载成功率、默认承载时延、Tcp23次握手成功率、Tcp23次握手时延。
进一步的,步骤S2所述的对数据进行整理包括以下步骤:
S2.1:所有数据成功率都去除百分号,保留0~100之间的数,小数点保留2位;
S2.2:剔除指标缺失数大于5的记录;
S2.3:对缺失值个数为1~5的记录,采用K近邻法填补缺失值;
S2.4:随机抽取投诉记录中的80%和非投诉记录中的80%用于训练模型,剩余20%用于预测。
最终模型为:
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
本发明提供了一种基于关键指标关联分析的4G上网用户投诉模型,用以解决4G上网用户投诉产生的原因,并对潜在的投诉用户提前进行预防性的解决。
附图说明
图1为本发明的流程图。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明,不能理解为对本专利的限制;
以下结合附图和实施例对本发明做进一步的阐述。
实施例1
一种基于关键指标关联分析的4G上网用户投诉模型的建立方法,请参考图1,包括以下步骤:
S1:探索投诉用户的影响因素和条件,利用逻辑回归模型,找出影响用户投诉的若干个因素并建立决策树模型;
探索投诉用户的影响因素和条件。对15个指标在投诉组和非投诉组间做T检验,发现attach成功率、attach时延、默认承载成功率、默认承载时延、Tcp23次握手成功率、Tcp23次握手时延具有很强的显著差异。利用逻辑回归模型,找出了影响用户投诉的5个因素:attach成功率、attach时延、默认承载时延、Tcp23次握手成功率、Tcp23次握手时延。根据这5个因素建立决策树模型,得到用户很可能投诉的条件:
1)Tcp23次握手成功率<100且Tcp23次握手时延<80且attach时延<178;
2)Tcp23次握手成功率<100且Tcp23次握手时延>=80;
3)Tcp23次握手成功率=100且attach时延<374且attach时延>=179且默认承载时延>=191;
4)Tcp23次握手成功率=100且attach时延<179;
5)Tcp23次握手成功率=100且attach时延>=374。
该决策树模型具有65.7%的预测准确率,但得到的投诉条件不太令人满意。最后对各个指标单因素分析是否存在阈值,使得在此阈值外用户很可能投诉,最终结论如下:
1)当attach成功率小于等于60%时用户很可能会投诉;
2)当attach时延高于等于1500ms时用户很可能会投诉;
3)当默认承载成功率小于等于20%时用户很可能会投诉;
4)当默认承载时延高于等于1000ms时用户很可能会投诉;
5)当Tcp23次握手成功率小于等于90%时用户很可能会投诉。
S2:提取包括步骤S1所述的若干个因素的用户数据,包括原始投诉用户数据和非投诉用户数据;对数据进行整合并处理;
本实施例提取原始投诉用户数据2336份,非投诉用户2993份,共5329条记录。数据整合成一张表,包含如下指标:
attach成功率、attach时延、默认承载成功率、默认承载时延、DNS成功率、DNS时延、Tcp12次握手成功率、Tcp12次握手时延、Tcp23次握手成功率、Tcp23次握手时延、Get响应成功率、Get响应时延、Post响应成功率、Post响应时延、大包(大于500KB)下载速率。
针对建模,对数据做如下处理:
1)所有成功率都去除百分号,保留0~100之间的数,小数点保留2位。例如,99.5%变换为99.50;
2)剔除指标缺失数大于5的记录:首先计算每条记录的指标缺失数:15个指标,如果有5个以上(不含5)的指标缺失值,考虑直接剔除,否则会对后面的建模很不利。踢掉后,剩余4819份数据(投诉1999,非投诉2820);
3)对缺失值个数为1~5的记录,采用K近邻法填补缺失值,这样,待建模的数据没有缺失值,方便建模;
4)随机抽取投诉记录中的80%和非投诉记录中的80%用于训练模型(合计共3820条记录),剩余20%用于预测。
S3:对步骤S2获取的原始投诉用户数据和非投诉用户数据进行T检验,对比投诉指标和非投诉指标的差异,初步找出影响投诉的因素;
T检验中P值的数学应用如下表:
P值 碰巧的概率 对无效假设 统计意义
P>0.05 碰巧出现的可能性大于5% 不能否定无效假设 两组差别无显著意义
P<0.05 碰巧出现的可能性小于5% 可以否定无效假设 两组差别有显著意义
P<0.01 碰巧出现的可能性小于1% 可以否定无效假设 两者差别有非常显著意义
利用T检验的方法对比投诉指标与非投诉指标之间的差异,可初步找出影响投诉的因素。数据采用原始投诉用户数据2336份,非投诉用户2993份,共5329条记录(含缺失值),各指标独立计算,遇到含缺失值的记录自动忽略,结果如下表所示:
由上表可知,attach成功率、attach时延、默认承载时延、Tcp23次握手成功率、Tcp23次握手时延这几个指标在投诉用户与非投诉用户之间有很强的显著差异(99%的置信水平)。默认承载成功率在95%的置信水平下也有显著差异,在99%的置信水平下没有显著差异。其他指标没有显著差异。
S4:设定训练数据集,利用R语言建立逻辑回归模型;其中设定是否投诉作为因变量,取值设定为0和1,并根据建立初步模型后返回的结果利用后逐步逻辑回归法进行优化,得到最终结果并确定最终模型;
下面根据训练数据集(3820条记录),利用R语言建立逻辑回归模型。是否投诉作为因变量,取值只有0和1(0为非投诉,1为投诉),15个指标作为自变量。R建立初步模型后返回的结果如下:
Call:
glm(formula=是否投诉~attach成功率+attach时延+默认承载成功率+
默认承载时延+DNS成功率+DNS时延+Tcp12次握手成功率+Tcp12次握手时延+Tcp23次握手成功率+Tcp23次握手时延+Get响应成功率+Get响应时延+Post响应成功率+Post响应时延+大包.大于500KB.下载速率,
family="binomial",data=train.dt)
Deviance Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-3.2577-0.9793-0.9161 1.3126 2.3556
Coefficients:
大包.大于500KB.下载速率-1.491e-06 2.603e-06-0.573 0.566695
---
Signif.codes:0‘***’0.001‘**’0.01‘*’0.05‘.’0.1‘’1
(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
Null deviance:5182.4 on 3819 degrees of freedom Residual deviance:5006.4 on 3804 degrees of freedom AIC:5038.4
Number of Fisher Scoring iterations:5
以上结果中,带***表示系数非常显著,带**表示很显著,带*表示显著,带.表示微显著,不带标识则不显著。结果中有多个指标的系数是不显著的,需要进一步优化模型。
利用向后逐步逻辑回归法优化模型(每步剔除一个影响最不明显的因素,使得模型比之前更好,最终只保留系数显著的因素),向后逐步回归的最终结果如下:
Call:
glm(formula=是否投诉~attach成功率+attach时延+默认承载时延+Tcp12次握手时延+Tcp23次握手成功率+Tcp23次握手时延,family="binomial",data=train.dt)
Deviance Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max -3.2489 -0.9789 -0.9198 1.3174 1.7080
Coefficients:
Signif.codes:0‘***’0.001‘**’0.01‘*’0.05‘.’0.1‘’1
(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
Null deviance:5182.4 on 3819 degrees of freedom Residual deviance:5012.0 on 3813 degrees of freedom AIC:5026
Number of Fisher Scoring iterations:5
该模型最终保留了6个指标,但Tcp12次握手时延的系数仍然是不显著,考虑剔除这个指标,以剩余5个指标再重新建模:
Call:
glm(formula=是否投诉~attach成功率+attach时延+默认承载时延+Tcp23次握手成功率+Tcp23次握手时延,family="binomial",data=train.dt)
Deviance Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max -3.2410 -0.9790 -0.9201 1.3180 1.5413
Coefficients:
Signif.codes:0‘***’0.001‘**’0.01‘*’0.05‘.’0.1‘’1
(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
Null deviance:5182.4 on 3819 degrees of freedom Residual deviance:5014.2 on 3814 degrees of freedom AIC:5026.2
Number of Fisher Scoring iterations:5
至此各项系数均已显著,保留了相对重要的变量。于是建立的模型为:
+0.0005773*默认承载时延-0.0666100*Tcp23次握手成功率+0.0038896*Tcp23次握手时延
当模型计算出的P>0.5时,认为会投诉,否则不投诉。
S5:对模型进行卡方检验,确保模型各变量通过显著性检验的同时还需确保整个模型是显著的;
模型各变量通过显著性检验的同时还需确保整个模型是显著的,只有这样才能保证模型是正确的、有意义的。对模型进行卡方检验,结果如下所示:
Analysis of Deviance Table
Model:binomial,link:logit
Response:是否投诉
Terms added sequentially(first to last)
Signif.codes:0‘***’0.001‘**’0.01‘*’0.05‘.’0.1‘’1
模型通过了整体显著检验,说明由上述变量组成的模型是有意义的。
S6:利用该模型对测试数据集进行预测,将预测结果与实际结果进行交叉统计。
下面利用该模型对测试数据集(共956个记录,投诉396,非投诉560)进行预测,预测一个未知用户是否可能投诉。当模型计算出的P>0.5时,认为会投诉,否则不投诉。将预测结果与实际结果做交叉统计,如下表所示:
投诉用户 非投诉用户
预测投诉 162 94
预测不投诉 234 466
预测投诉准确率:162/(162+94)*100%=63.8%;
则预测不投诉准确率:466/(466+234)*100%=66.6%;
整体预测准确率:(466+162)/(466+162+234+94)*100%=65.7%;
召回率:162/(162+234)=40.9%。
小结:模型预测能力较好。
显然,本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例,而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说,在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于关键指标关联分析的4G上网用户投诉模型,其特征在于,包括以下步骤:
S1:探索投诉用户的影响因素和条件,利用逻辑回归模型,找出影响用户投诉的若干个因素并建立决策树模型;
S2:提取包括步骤S1所述的若干个因素的用户数据,包括原始投诉用户数据和非投诉用户数据;对数据进行整合并处理;
S3:对步骤S2获取的原始投诉用户数据和非投诉用户数据进行T检验,对比投诉指标和非投诉指标的差异,初步找出影响投诉的因素;
S4:设定训练数据集,利用R语言建立逻辑回归模型;其中设定是否投诉作为因变量,取值设定为0和1,并根据建立初步模型后返回的结果利用后逐步逻辑回归法进行优化,得到最终结果并确定最终模型;
S5:对模型进行卡方检验,确保模型各变量通过显著性检验的同时还需确保整个模型是显著的;
S6:利用该模型对测试数据集进行预测,将预测结果与实际结果进行交叉统计。
2.根据权利要求1所述的一种基于关键指标关联分析的4G上网用户投诉模型,其特征在于,步骤S1所述影响用户投诉的若干个因素包括attach成功率、attach时延、默认承载成功率、默认承载时延、Tcp23次握手成功率、Tcp23次握手时延。
3.根据权利要求1所述的一种基于关键指标关联分析的4G上网用户投诉模型,其特征在于,步骤S2所述的对数据进行整理包括以下步骤:
S2.1:所有数据成功率都去除百分号,保留0~100之间的数,小数点保留2位;
S2.2:剔除指标缺失数大于5的记录;
S2.3:对缺失值个数为1~5的记录,采用K近邻法填补缺失值;
S2.4:随机抽取投诉记录中的80%和非投诉记录中的80%用于训练模型,剩余20%用于预测。
4.根据权利要求1-3所述的一种基于关键指标关联分析的4G上网用户投诉模型,其特征在于,最终建立模型为
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