李吏豫

（中国移动通信集团山西有限公司市场经营部，山西 太原 030002）

2020年，由于疫情原因，人民受限在家白天“小孩上网课、父母远程办公”，晚上个性化“影视、游戏、看直播”，充分享受到在线教育或者远程办公的便捷服务。疫情为家庭用户的消费习惯和生活习惯都带来了深远影响，同时进一步凸显出家庭宽带对全民社会经济活动的深远影响。

目前工信部发布的通信业经济运行情况显示，截至2020年10月末，三家基础电信企业的固定互联网宽带接入用户总数达4.81亿户，其中100Mb/s 及以上接入速率的固定互联网宽带接入用户达4.27亿户。另据国家卫生计生委发布的《中国家庭发展报告（2015年）》，我国共有家庭 4.3 亿户左右。也就是说，我国城市家庭和绝大部分农村家庭已经普及百兆光纤宽带服务，增加了家庭宽带发展对精准营销的要求。

家庭宽带发展对运营商增收、保有存量用户有着重要意义，然而目前仍缺乏家庭级客户画像、家庭级业务推荐能力，更多依赖一线人员凭经验行销摆摊或电话营销时，数字化获客水平低。为了进一步提高营销效率，需有的放矢针对性开展精准营销工作。因此，本文对如何精准定位家庭宽带营销目标用户进行了系统研究。

1 基于大数据XGBoost 算法建立家庭宽带潜在用户预测模型

1.1 XGBoost 算法

Boosting 算法的思想主要来源于Valiant[1]提出的计算学习理论——PAC（Probably Approxi-mately Correct）学习模型。该算法的提出对弱学习算法与强学习算法的等价性问题作出了肯定的回答，将许多弱学习算法进行组合迭代，最终生成一种强学习算法。……