由95年公司服務營收大幅度的下滑，經過仔細研究並分析問題後，我們發現主要原因有二。第一個原因是客戶數大幅度的下滑，而下滑的數量也相當的可觀。因為我們將近有四分之一的客戶流失(Churn)掉了。不管是客戶更換到其它的電信服務業者或是終止服務的客戶，對我們而言都是客戶的流失。第二原因我們發現平均每位客戶對公司帳單金額的貢獻度也降低了。基於上面兩個原因，我們期望能透過資料探勘的技術從客戶資料庫中對既有的客戶做預測，不論是優質的客戶或是可能流失的客戶。
本研究希望可以達成以下幾個目的:
1. 對優質客戶及可能流失的客戶做預測。
2. 挑選客戶的性別、客戶的年齡、客戶的費率方案、客戶的付款方式、客戶欠款金額、客戶門號使用年限、客戶平均帳單金額對客戶平均帳單金額範圍是否具有預測力。
3. 挑選客戶的性別、客戶的年齡、客戶的費率方案、客戶的付款方式、客戶欠款金額、客戶門號使用年限、客戶平均帳單金額範圍對客戶的流失是否具有預測力。
資料探勘在近幾年被運用在金融、銀行、保險等領堿相當多。而對於電信業這個接近飽合的市場裡更為重要。我們希望能夠透過客戶的屬性來幫助我們做分類，並採用決策樹的資料探勘方法，透過學習的方式，找出規則，然後對客戶做預測。

關鍵字:決策樹、預測、資料探勘、客戶流失、優質客戶

In 2006 years, as the telecom industry more and fiercer. We lost very much revenue. We analyze various viewpoints and take two conclusions: One is that we fall out of more and more original customers. Another is that the customer’s contribution decreases. These two reasons result from that the customers have no truehearted attitude toward telcom industry. The quarter of customer amount run away to other telecom providers or break off contract.
CRM (Customer Relationship Management) is very important because the customers understand their request and they know how to choose different product before they make decision. CRM raise the interaction between the customers and our services. More detailed we understand the customers’ requirement, more suitable is our product that we design for specific customers. Then we can promote our product to the vast market.
This thesis proposed a customer prediction mechanism. Two core concepts are integrated into our research: prediction and customer relationship. There are many relations between customers and providers. For VIP customers we need to enhance the VIP customers’ interaction and for implicit-loss customers we need to struggle to increase the confidence to our product. Our research can reach the following purposes: 1. Our mechanism can predict if the customer is VIP or implicit-lost. 2. We can know if the customer is excellent or bad quality. Customer attribute can help us to analyze the customer’s behavior.
Our research uses C4.5 decision-tree solution to classify the customer rank by analyzing the customers’ attributes and finding some rules then to finding our want to get customers

Keywords: Decision Tree、Prediction、VIP、Churn、Data Mining

摘 要 I
Abstract II
圖目錄 V
表目錄 VII
第壹章 緒論 1
第一節 研究背景與動機 1
第二節 研究目的 2
第三節 研究範圍與限制 3
第四節 論文架構 3
第貳章 文獻探討 5
第一節 資料探勘 5
第二節 決策樹(Decision Tree) 5
第參章 研究架構 8
第一節 研究流程 8
第二節 資料預處理 9
第一項 原始資料 10
第二項 挑選客戶的屬性 13
第三項 資料的預處理 14
第三節 資料探勘 15
第一項 探勘工具的選擇 16
第二項 決策樹(Decision Tree) 17
第一款 決策樹的流程 17
第貳款 進行的步驟 19
第參款 決策樹例子的說明 22
第肆款 決策樹評估方法 23
第四節 規則評估 28
第肆章 實驗結果與模型比較 29
第一節 決策樹的建構過程 29
第二節 決策樹的演算法 30
第三節 決策樹探勘結果分析 35
第一項 預測客戶平均帳單金額的結果報告 35
第二項 評估預測優質客戶的模型 40
第三項 分析與歸納優質客戶 47
第四項 預測客戶是否會流失的結果報告 47
第五項 分析與歸納可能會流失客戶 56
第伍章 結論與建議 65
第一節 研究結論 65
第二節 建議及未來研究方向 67
參考文獻 69
附 錄 70

[1]丁一賢、陳牧言 「資料探勘」，滄海書局，民國94年4月。
[2]尹相志「SQL Server 2005 Data Mining 資料採礦」，悅知文化，民國96年3月。
[3]吳申泉「行動電話顧客流失行為探討」，國立成功大學管理學院高階管理碩士在職專班(EMBA) 民國91年6月。
[4]電信總局網站 http://www.dgt.gov.tw
[5]賴佩玲「行動電話門號市場之顧客忠誠度探討」，國立成功大學交通管理科學研究所碩士論文。民國90年。
[6]林宜靜，「顧客轉換因素之探討-以行動電話門號業者為例」，國立成功大學交通管理科學研究所碩士論文。民國90年。
[7]范國恩，「行動電話服務市場之轉換用戶市場區隔研究-以台北市地區為例」，國立成功大學電信管理研究所碩士論文，民國93年7月。
[8]陳鄺文，「顧客價值發現之研究-整合資料探勘技術與顧客終身價值分析」，國立交通大學管理科學系碩士論文，民國94年6月。
[9]Hsiu-Yu Wang , Apply Data Mining to Telecom Churn Management .July 2003