离网分析是为了解决由于客户离网导致市场份额减少、收入降低的问题。目标是提高挽留成功率、降低离网率、减少由于客户离网带来的收入损失。因此需要对客户按照流失倾向评分，产生最可能流失客户的名单，进一步对这些目标客户进行细分，得到不同离网客户的特征，并以此为基础采取针对性的措施。
客户离网分析模型的过程大致分为两个过程，其一是离网分析，其逻辑处理过程如下：
其二是目标客户细分，离网分析可以获得高流失的客户，再与客户价值结合就可以获得高流失、高价值的目标客户，但是这些客户的特征可能不同，有必要对其更详细的了解，以便对不同的客户采取不同的挽留措施，为此，需要对他们进行分群发现其特征，其逻辑处理过程如下：
图2客户细分
这样就可以获得离网客户的不同群体，从而可以有针对性的采取措施。
2.2.运行环境
本系统具有很强的集成能力，能很好的适应各种平台的运行环境。
UNICA平台支持：客户端－windows、服务端－unix
自动评分过程支持：windows、unix
前端展现：windowsIe
3.总体设计
3.1.业务分析
客户离网分析模型项目需要三个方面的工作：（1）数据预处理部分：包括数据范围的确定、选择、抽取和预处理等；（2）建模、评估和评分部分：使用UNICA建立离网分析模型，使用自动评估过程对模型进行评估、提供评估结果，使用自动评分过程对将来某个月份的客户进行离网倾向打分；（3）前台展现部分：输出查全率、命中率、提升倍数的趋势图，误分矩阵，客户关心的目标用户群的提取等。逻辑操作如下：
3.2整体框架
离网分析模型的整体架构图（参见下图）：
图3系统架构图
下面对各个过程的操作进行详细的说明，并对有关的结果进行解释。
3.3数据准备
参考《客户离网分析模型数据准备》文档
3.4建模、评估和评分
3.4.1建模
使用UNICA工具进行建模，选择多种算法，并通过UNICA输出的结果来判断模型的效果，直到得到满意的结果为止。具体描述如下：
3.3.1.1环境配置
UNICA工具是C/S模式，运行环境是：Server端安装在unix环境下，Client端安装在windows环境。
服务器配置界面请参考下图一。
有关的参数保持默认值即可，如果需要修改请参考UNICA有关的帮助文档。
算法的执行即可以在Client端执行，也可以在Server端执行：如果数据库是通过Client连接，则UNICA自动在客户端执行算法，如果数据库是通过Server端连接的，并且Server已经启动，则UNICA自动在Server端执行算法。
3.3.1.2模型选择
启动UNICA客户端，首先是模型类型选择的界面，选择responsemodeler，进入responsemodeler主界面，如果不选，则默认也进入此界面。
图一服务器配置
图二模型选择
3.3.1.3数据导入
进入UNICA客户端主界面后，单击IMPORT按钮，启动了数据导入过程，UNICA提供了多种访问数据库的方式。见下图三
Location选项：如果选择Server，则数据的读取、算法的执行等是由Server端执行，Client端只是展现有关的结果；如果选择Local，则数据的读取、算法的执行等是在Client执行。由于客户端的服务器性能比较高，所以选择Local即可。
数据源有四种：（1）表示从数据文件读取数据；（2）是访问DB2客户端访问DB2数据库；（3）是通过ODBC访问数据库；（4）是通过ORACLE客户端访问数据库。（有关的配置请参考相应的数据库资料，下面以通过ORACLE客户端连接ORACLE数据库为例）。
图三数据库连接配置
单击Next进入数据表的选择界面（见下图五），数据表选择有两种方式：（1）可以从table指向的下拉列表框中选择，但是如果表比较多，选择期望的表也不方便，如果预先知道表名称，则可以采取方法（2）点击customSQL，在弹出的窗口中输入SQL语句选择符合条件数据，同时这里提供了SQL的语句的有关函数和运算符。
图五数据表选择
3.3.1.4数据预处理
选择建模数据表后，执行Next进入数据抽取选择，如果数据量比较大，则可以抽取其中的一部分。由于我们在数据准备的过程已经确定了合适的数据量，所以这里选择UseAllRows即可（见图六）。
选择NEXT后，UNICA就执行读取数据的过程，数据读取结束后，结果集输出到窗口中（见图七），用户可以查看各个变量的值，并进行数据类型的指定、数据清洗、生成新变量等工作，由于这样的工作我们在数据准备过程已经进行了处理，这里可以不作改变，直接执行Next。
由于这些工作，我们在前期已经做了适当的处理，这里也可以不进行处理，直接执行NEXT进入算法选择过程。
图六数据抽样
3.3.1.5建模过程
对数据进行预处理后，单击MODLING按钮就开始了建模过程。
首先进入响应字段的选择，也可以生成新的字段作为响应字段，这里我们已经预先约定为CHURN，所以直接执行Next即可（见图八）。
单击Next后进入建模字段的选择（见图九），一般可以选择除了唯一标识的字段（比如CUSTID）之外的所有字段，当然如果确认某些字段与当前分析的问题没有关系可以不选择该字段。具体对本次离网模型的分析，对于字段某些字段（CUSTID、JOIN_DATE、USER_TYPE、INDUSTRY_TYPE、BIRTHDAY、SEX、EXIST_TIME、PAY_METHOD、CUST_AREA、CUST_VALUE、CUST_SEGEMENT，由于或者值不全、或者客户标识、或者预留等）建模时不必选择。
选择建模字段后，单击Next进入字段类型的指定界面，UNICA提供了多种类型的字段，但是一般不必修改，UNICA会根据字段的取值自动处理，直接执行NEXT进入算法的选择。
图八响应字段的选择
图九属性字段的选择
图十算法级别选择
模型级别大致有一下几个：
（1）QuickModel：该选项默认只有快速逻辑回归算法，它可以最快的速度得到建模结果，所以如果想尽快的看到结果，则选择该选项，但是由于其算法较少，所以很可能不能获得好的效果；
（2）IntermediateModel：该级别为UNICA设定的中等复杂程度的算法集合，默认包括了多种算法（线性回归、逻辑回归、神经网络、贝叶斯、CHAID、CART等），UNICA对每种算法都运行一次，然后比较各种算法的效果，为用户输出较好的几个模型；
（4）NoModel：不包括任何模型，显然，要得到模型结果，不应该选择此项；
（5）CustomModel：客户定制模型，如果用户对各种算法比较了解，知道当前的任务更适合使用那种算法，可以自己选择，一般不推荐；
另外，UNICA在模型详细信息中还提供了一些参数设置，一般不必对其修改，如果修改，请参考UNICA帮助进行修改。
3.3.1.6结果的解释
UNICA建模完成后，提供了结果的多种报告，各种报告的详细意义请参考UNICA的有关资料，下面对几个报告简要的说明，更多的报告请参考UNICA提供的有关资料，或者咨询UNICA有关技术人员：
（1）ModelingPerformanceReport：模型性能
该报告以图表的形式来直观的反映了模型的优劣：红色的曲线越陡，说明模型效果越好，尤其是曲线的前半部分。比如，下图10％处模型效果提高了近三倍，20％处模型效果提高了2倍。
（2）VariableSummaryReport：变量概要报告
（3）VariableNumericalReport：变量数据报告
（4）ModelingSensitivitySummary：变量重要性总结
该报告给出了模型中变量重要性程度的度量，是用户判断客户离网因素很好的参考指标。
3.3.1.7模型输出
由于UNICA建立模型后，并没有把模型保存起来，需要执行UNICA的评估过程把模型保存为C模型文件，以便自动评估和自动评分的过程调用。
得到满意的模型之后，单击Scoring按钮，执行UNICA评估过程（见图），选择保存的目标
3.3.2自动评估
建立模型后，可以用建模数据月份后的某个月份（可以是建模的月份数据），比如9月份建立的模型，可以用9、10等月份的数据进行评估。
通过命令行（EvalMiner.exeRecord_NoMode_IDFileNameyyyymm阀值）来执行自动评估过程。
这里有五个参数
（1）Record_No：任务调动的ID号，默认为0；
（2）Mode_ID：模型ID，模型维护时设定的；
（3）FileName：模型文件名，包括全路径；
（4）Yyyymm：评估月份的数据；
（5）阀值：是输出误分矩阵时使用的分值，一般要求0.5<阀值<1。
执行自动评估过程后，评估结果输出到表Mode_Eval_Chart和表Mode_Eval_Conf中，前台可以通过IE展现给用户。
如果评估结果不够理想，则需要重新进行建模和评估。
3.5.3自动评分
经过建模、评估得到满意的模型后，就可以用该模型对将来某个月份的客户进行离网倾向打分，比如以11数据作为自动评分过程的输入。
通过命令行（EvalMiner.exeRecord_NoFileNameyyyymm）来执行自动评分过程。
这里有三个参数，参数的意义与自动评估过程基本一样。
执行自动评分过程后，评分结果输出到表Mode_Score_Result_yyyymm中，前台可以通过IE展现给用户。前台可以根据离网分值、客户价值从评分结果表中选择出高流失、高价值的客户，结果保存到HLost_HValue_Cust中。
3.5客户细分
以表HLost_HValue_Cust作为输入，使用UNICA分段模型，对其进行细分，并把细分结果回写到该表相应的字段中，可以通过UNICA查看不同群体客户的各种属性分布情况。
与建模过程类似的过程对目标客户建立分段模型，只是有些步骤和结果报告有所区别，具体如下：
（1）模型选择Segmenter；
（2）选择数据表HLost_HValue_Cust作为分段模型的数据；
（3）算法选择
（4）段数设定：如果没有必要，不必修改，保持默认值即可。
（5）结果输出：对每个段都有相应的报告输出，而且报告内容可以导出为文件保存起来。与响应模型类似，也提供了多种形式的报告。其中比较重要的是segmentinsights报告，参考下面的几个图。
图11多种报告
图13属性重要性
3.6前台展现
3.6.1模型管理
根据各系统展现及保存方式，这里忽略。
3.6.2模型结果展现
命中率、查全率、提升图等趋势图：
命中率
命中率示意图
X轴：按离网倾向评分从大到小排序后的客户占目标客户人数的百分比；
Y轴：前x%的客户中被准确预测为离网的客户占这批客户的百分比，即命中率；
在不用模型的情况下（蓝线），任意给出x%的客户名单，其命中率为常数，等于离网率(5.29%)。
在使用模型的情况下（红线），给出离网倾向最高的前x%的客户名单，其命中率明显高于不用模型的命中率。
查全率
查全率示意图
Y轴：前x%的客户中被准确预测为离网的客户占目标客户中离网总人数的百分比，即查全率
在不用模型的情况下（蓝线），任意给出x%的客户名单，其查全率等于x%。
在使用模型的情况下（红线），给出离网倾向最高的前x%的客户名单，其查全率在x<16.66的范围内呈线性增长，增长速度明显高于不用模型时的结果。
LIFT
LIFT示意图
X轴：按离网倾向评分从大到小排序后的离网客户占目标客户中离网总人数的百分比；
Y轴：当前查全率下命中率的提升倍数
在不用模型的情况下（蓝线），任意给出x%的客户名单，其查全率等于x%，因此LIFT为常数，等于1。
在使用模型的情况下（红线），给出离网倾向最高的前x%的客户名单，当x<0.26时LIFT值在8.57到11.33之间，即使用模型所抓到的离网客户数是不用模型时的8-11倍；当x<4.28时，LIFT值不低于6.69，即使用模型所抓到的离网客户数是不用模型时的6.69倍以上。
3.6.3误分矩阵
设定阀值的误分矩阵,选择某个模型、评估月份的数据、分值大小，通过自动评分过程可以计算出误分矩阵的各个值。此表比较简单，只有两行三列，各个值说明如下：
1.8.附录
附录、所需要的模型输入数据变量表（供参考）
对应于所有的数值型字段，空缺的值请补充0。
FieldsName
Descriptive
Notes
Churn
流失标志
训练输入0、1，0－非流失1－流失应用不需要输入
CustID
手机号码
Join_Date
入网月份
User_Type
用户类型
Industry_Type
用户行业类型
Birthday
生日
未知填0
Sex
性别
0-男，2－女，3－其它
Exist_Time
入网至今多少个月份数
Pay_Method
支付方式
0－现金，1－托收
Agent_type
是否为营业厅入网
0－非，1－是
If_disc_join
是否优惠期入网
Total_Pay_late_Num
过去六个月中不及时缴费的次数
Total_abort_use_num
过去六个月中曾停机的次数
包括欠停、自报停、高额停
Total_disc_fee
过去六个月中总的优惠金额
包括计费与帐务优惠
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最近第5月总费用
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最近第6月总费用
Call_Charge_1
最近第1月总话费
应缴的纯通话费
Call_Charge_2
最近第2月总话费
Call_Charge_3
最近第3月总话费
Call_Charge_4
最近第4月总话费
Call_Charge_5
最近第5月总话费
Call_Charge_6
最近第6月总话费
If_Vpn_1
最近第1月是否是Vpn
If_Vpn_2
最近第2月是否是Vpn
If_Vpn_3
最近第3月是否是Vpn
If_Vpn_4
最近第4月是否是Vpn
If_Vpn_5
最近第5月是否是Vpn
If_Vpn_6
最近第6月是否是Vpn
Plaint_Times_1
最近第1月抱怨次数
Plaint_Times_2
最近第2月抱怨次数
Plaint_Times_3
最近第3月抱怨次数
Plaint_Times_4
最近第4月抱怨次数
Plaint_Times_5
最近第5月抱怨次数
Plaint_Times_6
最近第6月抱怨次数
Plaint_Type_RelatetoChurn(0or1)
没有的话可以为空
Consult_Times_1
最近第1月咨询次数
Consult_Times_2
最近第2月咨询次数
Consult_Times_3
最近第3月咨询次数
Consult_Times_4
最近第4月咨询次数
Consult_Times_5
最近第5月咨询次数
Consult_Times_6
最近第6月咨询次数
Consult_Type_RelatedtoPackage(0or1)
New_AddedValue_Num_1
最近第1月新开通特服的个数
New_AddedValue_Num_2
最近第2月新开通特服的个数
New_AddedValue_Num_3
最近第3月新开通特服的个数
New_AddedValue_Num_4
最近第4月新开通特服的个数
New_AddedValue_Num_5
最近第5月新开通特服的个数
New_AddedValue_Num_6
最近第6月新开通特服的个数
Total_AddedValue_Count_1
最近第1月特服的总个数
Total_AddedValue_Count_2
最近第2月特服的总个数
Total_AddedValue_Count_3
最近第3月特服的总个数
Total_AddedValue_Count_4
最近第4月特服的总个数
Total_AddedValue_Count_5
最近第5月特服的总个数
Total_AddedValue_Count_6
最近第6月特服的总个数
Change_Package_Num_1
最近第1月改变套餐的次数
Change_Package_Num_2
最近第2月改变套餐的次数
Change_Package_Num_3
最近第3月改变套餐的次数
Change_Package_Num_4
最近第4月改变套餐的次数
Change_Package_Num_5
最近第5月改变套餐的次数
Change_Package_Num_6
最近第6月改变套餐的次数
附件2：新增字段列表
字段名
字段说明
T_AVG_TIMES
最近三个月平均通话次数
T_AVG_DURATION
最近三个月平均通话时长
T_AVG_INBOUNT_TIMES
最近三个月平均受话次数
T_AVG_INBOUNT_DURATION
最近三个月平均受话时长
T_AVG_OUTBOUNT_TIMES
最近三个月平均发话次数
T_AVG_OUTBOUNT_DURATION
最近三个月平均发话时长
T_AVG_LOCAL_TIMES
最近三个月平均本地通话次数
T_AVG_LOCAL_DURATION
最近三个月平均本地通话时长
T_AVG_NATIONAL_TIMES
最近三个月平均国内长途通话次数
T_AVG_NATIONAL_DURATION
最近三个月平均国内长途通话时长
T_AVG_ROAM_NATIONAL_TIMES
最近三个月平均国内漫游通话次数
T_AVG_ROAM_NATIONAL_DURATION
最近三个月平均国内漫游通话时长
T_AVG_IN_CM_DIFFNUM
最近三个月平均被不同移动号码呼叫的号码数
T_AVG_IN_UN_DIFFNUM
最近三个月平均被不同联通号码呼叫的号码数
T_AVG_IN_FL_DIFFNUM
最近三个月平均被不同固定号码呼叫的号码数
T_AVG_OUT_CM_DIFFNUM
最近三个月平均呼叫不同移动号码呼叫的号码数
T_AVG_OUT_UN_DIFFNUM
最近三个月平均呼叫不同联通号码呼叫的号码数
T_AVG_OUT_FL_DIFFNUM
最近三个月平均呼叫不同固定号码呼叫的号码数
T_AVG_FW_CM_DIFFNUM
最近三个月平均呼转移动的次数
T_AVG_FW_UN_DIFFNUM
最近三个月平均呼转联通的次数
T_AVG_FW_FL_DIFFNUM
T_AVG_TOTAL_CHARGE
最近三个月平均费用
T_AVG_CALL_CHARGE
最近三个月平均通话费用
T_AVG_WORKDAY_TIMES
最近三个月工作日平均通话次数
T_AVG_WORKDAY_DURATION
最近三个月工作日平均通话时长
T_AVG_LEISUREDAY_TIMES
最近三个月非工作日平均通话次数
T_AVG_LEISUREDAY_DURATION
最近三个月非工作日平均通话时长
T_AVG_AM8_PM5_TIMES
最近三个月AM8到PM5平均通话次数
T_AVG_AM8_PM5_DURATION
最近三个月AM8到PM5平均通话时长
T_AVG_PM5_PM10_TIMES
最近三个月PM5到PM10平均通话次数
T_AVG_PM5_PM10_DURATION
最近三个月PM5到PM10平均通话时长
T_AVG_PM10_AM8_TIMES
最近三个月PM10到AM8平均通话次数
T_AVG_PM10_AM8_DURATION
最近三个月PM10到AM8平均通话时长
T_AVG_SMS_OUT_NUM
最近三个月平均发短消息条数
S_AVG_TIMES
最近六个月平均通话次数
S_AVG_DURATION
最近六个月平均通话时长
S_AVG_INBOUNS_TIMES
最近六个月平均受话次数
S_AVG_INBOUNS_DURATION
最近六个月平均受话时长
S_AVG_OUTBOUNS_TIMES
最近六个月平均发话次数
S_AVG_OUTBOUNS_DURATION
最近六个月平均发话时长
S_AVG_LOCAL_TIMES
最近六个月平均本地通话次数
S_AVG_LOCAL_DURATION
最近六个月平均本地通话时长
S_AVG_NATIONAL_TIMES
最近六个月平均国内长途通话次数
S_AVG_NATIONAL_DURATION
最近六个月平均国内长途通话时长
S_AVG_ROAM_NATIONAL_TIMES
最近六个月平均国内漫游通话次数
S_AVG_ROAM_NATIONAL_DURATION
最近六个月平均国内漫游通话时长
S_AVG_IN_CM_DIFFNUM
最近六个月平均被不同移动号码呼叫的号码数
S_AVG_IN_UN_DIFFNUM
最近六个月平均被不同联通号码呼叫的号码数
S_AVG_IN_FL_DIFFNUM
最近六个月平均被不同固定号码呼叫的号码数
S_AVG_OUS_CM_DIFFNUM
最近六个月平均呼叫不同移动号码呼叫的号码数
S_AVG_OUS_UN_DIFFNUM
最近六个月平均呼叫不同联通号码呼叫的号码数
S_AVG_OUS_FL_DIFFNUM
最近六个月平均呼叫不同固定号码呼叫的号码数
S_AVG_FW_CM_DIFFNUM
最近六个月平均呼转移动的次数
S_AVG_FW_UN_DIFFNUM
最近六个月平均呼转联通的次数
S_AVG_FW_FL_DIFFNUM
S_AVG_TOTAL_CHARGE
最近六个月平均费用
S_AVG_CALL_CHARGE
最近六个月平均通话费用
S_AVG_WORKDAY_TIMES
最近六个月工作日平均通话次数
S_AVG_WORKDAY_DURATION
最近六个月工作日平均通话时长
S_AVG_LEISUREDAY_TIMES
最近六个月非工作日平均通话次数
S_AVG_LEISUREDAY_DURATION
最近六个月非工作日平均通话时长
S_AVG_AM8_PM5_TIMES
最近六个月AM8到PM5平均通话次数
S_AVG_AM8_PM5_DURATION
最近六个月AM8到PM5平均通话时长
S_AVG_PM5_PM10_TIMES
最近六个月PM5到PM10平均通话次数
S_AVG_PM5_PM10_DURATION
最近六个月PM5到PM10平均通话时长
S_AVG_PM10_AM8_TIMES
最近六个月PM10到AM8平均通话次数
S_AVG_PM10_AM8_DURATION
最近六个月PM10到AM8平均通话时长
S_AVG_SMS_OUT_NUM
最近六个月平均发短消息条数
RT_AVG_TIMES
最近一个月与最近三个月平均通话次数的比值
RT_AVG_DURATION
最近一个月与最近三个月平均通话时长的比值
RT_AVG_INBOUNRT_TIMES
最近一个月与最近三个月平均受话次数的比值
RT_AVG_INBOUNRT_DURATION
最近一个月与最近三个月平均受话时长的比值
RT_AVG_OUTBOUNRT_TIMES
最近一个月与最近三个月平均发话次数的比值
RT_AVG_OUTBOUNRT_DURATION
最近一个月与最近三个月平均发话时长的比值
RT_AVG_LOCAL_TIMES
最近一个月与最近三个月平均本地通话次数的比值
RT_AVG_LOCAL_DURATION
最近一个月与最近三个月平均本地通话时长的比值
RT_AVG_NATIONAL_TIMES
最近一个月与最近三个月平均国内长途通话次数的比值
RT_AVG_NATIONAL_DURATION
最近一个月与最近三个月平均国内长途通话时长的比值
RT_AVG_ROAM_NATIONAL_TIMES
最近一个月与最近三个月平均国内漫游通话次数的比值
RT_AVG_ROAM_NATIONAL_DURATION
最近一个月与最近三个月平均国内漫游通话时长的比值
RT_AVG_IN_CM_DIFFNUM
最近一个月与最近三个月平均被不同移动号码呼叫的号码数的比值
RT_AVG_IN_UN_DIFFNUM
最近一个月与最近三个月平均被不同联通号码呼叫的号码数的比值
RT_AVG_IN_FL_DIFFNUM
最近一个月与最近三个月平均被不同固定号码呼叫的号码数的比值
RT_AVG_OURT_CM_DIFFNUM
最近一个月与最近三个月平均呼叫不同移动号码呼叫的号码数的比值
RT_AVG_OURT_UN_DIFFNUM
最近一个月与最近三个月平均呼叫不同联通号码呼叫的号码数的比值
RT_AVG_OURT_FL_DIFFNUM
最近一个月与最近三个月平均呼叫不同固定号码呼叫的号码数的比值
RT_AVG_FW_CM_DIFFNUM
最近一个月与最近三个月平均呼转移动的次数的比值
RT_AVG_FW_UN_DIFFNUM
最近一个月与最近三个月平均呼转联通的次数的比值
RT_AVG_FW_FL_DIFFNUM
RT_AVG_TOTAL_CHARGE
最近一个月与最近三个月平均费用的比值
RT_AVG_CALL_CHARGE
最近一个月与最近三个月平均通话费用的比值
RT_AVG_WORKDAY_TIMES
最近一个月与最近三个月工作日平均通话次数的比值
RT_AVG_WORKDAY_DURATION
最近一个月与最近三个月工作日平均通话时长的比值
RT_AVG_LEISUREDAY_TIMES
最近一个月与最近三个月非工作日平均通话次数的比值
RT_AVG_LEISUREDAY_DURATION
最近一个月与最近三个月非工作日平均通话时长的比值
RT_AVG_AM8_PM5_TIMES
最近一个月与最近三个月AM8到PM5平均通话次数的比值
RT_AVG_AM8_PM5_DURATION
最近一个月与最近三个月AM8到PM5平均通话时长的比值
RT_AVG_PM5_PM10_TIMES
最近一个月与最近三个月PM5到PM10平均通话次数的比值
RT_AVG_PM5_PM10_DURATION
最近一个月与最近三个月PM5到PM10平均通话时长的比值
RT_AVG_PM10_AM8_TIMES
最近一个月与最近三个月PM10到AM8平均通话次数的比值
RT_AVG_PM10_AM8_DURATION
最近一个月与最近三个月PM10到AM8平均通话时长的比值
RT_AVG_SMS_OUT_NUM
最近一个月与最近三个月平均发短消息条数的比值
RS_AVG_TIMES
最近一个月与最近六个月平均通话次数的比值
RS_AVG_DURATION
最近一个月与最近六个月平均通话时长的比值
RS_AVG_INBOUNST_TIMES
最近一个月与最近六个月平均受话次数的比值
RS_AVG_INBOUNST_DURATION
最近一个月与最近六个月平均受话时长的比值
RS_AVG_OUTBOUNST_TIMES
最近一个月与最近六个月平均发话次数的比值
RS_AVG_OUTBOUNRS_DURATION
最近一个月与最近六个月平均发话时长的比值
RS_AVG_LOCAL_TIMES
最近一个月与最近六个月平均本地通话次数的比值
RS_AVG_LOCAL_DURATION
最近一个月与最近六个月平均本地通话时长的比值
RS_AVG_NATIONAL_TIMES
最近一个月与最近六个月平均国内长途通话次数的比值
RS_AVG_NATIONAL_DURATION
最近一个月与最近六个月平均国内长途通话时长的比值
RS_AVG_ROAM_NATIONAL_TIMES
最近一个月与最近六个月平均国内漫游通话次数的比值
RS_AVG_ROAM_NATIONAL_DURATION
最近一个月与最近六个月平均国内漫游通话时长的比值
RS_AVG_IN_CM_DIFFNUM
最近一个月与最近六个月平均被不同移动号码呼叫的号码数的比值
RS_AVG_IN_UN_DIFFNUM
最近一个月与最近六个月平均被不同联通号码呼叫的号码数的比值
RS_AVG_IN_FL_DIFFNUM
最近一个月与最近六个月平均被不同固定号码呼叫的号码数的比值
RS_AVG_OURS_CM_DIFFNUM
最近一个月与最近六个月平均呼叫不同移动号码呼叫的号码数的比值
RS_AVG_OURS_UN_DIFFNUM
最近一个月与最近六个月平均呼叫不同联通号码呼叫的号码数的比值
RS_AVG_OURS_FL_DIFFNUM
最近一个月与最近六个月平均呼叫不同固定号码呼叫的号码数的比值