發(fā)布時(shí)間：2017-06-18 11:19

  本文關(guān)鍵詞：以數(shù)據(jù)挖掘?yàn)榛A(chǔ)的成都移動(dòng)客戶保有系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著我國移動(dòng)通信的普及,移動(dòng)終端的日益增長在很大程度上提高了網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用范圍,網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)涵蓋到社會(huì)中的各個(gè)領(lǐng)域,如何通過數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理和運(yùn)營,實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型發(fā)展和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的路徑成為移動(dòng)通信行業(yè)一個(gè)新的研究課題。通信業(yè)是一個(gè)大客戶、大數(shù)據(jù)量、高數(shù)據(jù)及時(shí)性的行業(yè),通信行業(yè)擁有更加豐富的用戶數(shù)據(jù):用戶詳細(xì)資料、用戶上網(wǎng)日志、位置信息、訪問記錄、終端信息等,隨著通信領(lǐng)域的競(jìng)爭加劇,運(yùn)營商要面對(duì)傳統(tǒng)對(duì)手的競(jìng)爭,同時(shí)還要面對(duì)及時(shí)通信軟件如微博、微信等OTT企業(yè)的競(jìng)爭,傳統(tǒng)運(yùn)營商存在存量客戶流失及“被管道化”風(fēng)險(xiǎn);面對(duì)發(fā)展中日益嚴(yán)重的問題,通信運(yùn)營商已意識(shí)到必須通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),大數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)將龐大的客戶群體進(jìn)行細(xì)分,按照不同的客戶特征如客戶價(jià)值(ARPU)、產(chǎn)品需求、業(yè)務(wù)使用偏好、服務(wù)需要等多維度了解客戶信息,并建立數(shù)據(jù)評(píng)估分析平臺(tái),從而更有效的有效改善客戶關(guān)系、提升服務(wù)水平及產(chǎn)品的競(jìng)爭力實(shí)現(xiàn)精確營銷,進(jìn)而提升企業(yè)競(jìng)爭實(shí)力。本文從數(shù)據(jù)挖掘的基本理論進(jìn)行討論,在基于對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的相關(guān)理論分析以及對(duì)基本概念和體系結(jié)構(gòu)和邏輯功能的理論基礎(chǔ)上,研究數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在移動(dòng)客戶管理系統(tǒng)中的應(yīng)用,對(duì)客戶管理中數(shù)據(jù)挖掘的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)以及數(shù)據(jù)挖掘算法進(jìn)行討論,本文對(duì)各種數(shù)據(jù)挖掘的方法中,著重研究了和討論了電信行業(yè)常用的決策樹、ID3、AHP分層排序等方法。并結(jié)合移動(dòng)主動(dòng)營銷與AHP分層排序數(shù)據(jù)挖掘方法的結(jié)合與方法論證了分析。按照數(shù)據(jù)挖掘算理論及AHP分層排序數(shù)據(jù)挖掘算法,結(jié)合成都移動(dòng)公司的主動(dòng)營銷系統(tǒng)的需要,在基于數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)倉庫管理系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì),并在原有的CRM客戶管理系統(tǒng)基礎(chǔ)上,結(jié)合AHP分層排序設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了具備智能數(shù)據(jù)挖掘的主動(dòng)營銷管理系統(tǒng)。最后,在基于cpc客戶分析模型為基礎(chǔ)的成都移動(dòng)主動(dòng)營銷服務(wù)管理系統(tǒng),不僅可以滿足日常業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)處理工作需要,同時(shí)還可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實(shí)現(xiàn)精確目標(biāo)客戶,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)收集、匯總、分析;與營銷活動(dòng)相結(jié)合,最終實(shí)現(xiàn)精確營銷。建議客戶標(biāo)簽分析模塊,用戶數(shù)據(jù)提取某塊,營銷活動(dòng)執(zhí)行模塊,使系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)由數(shù)據(jù)分析、提取、執(zhí)行營銷活動(dòng)一體的完整營銷系統(tǒng)。
【關(guān)鍵詞】：數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)挖掘 精確營銷
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP311.52
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-12
• 第一章 緒論12-17
• 1.1 國內(nèi)外研究綜述12-13
• 1.2 研究目的和意義13
• 1.3 研究方法13-15
• 1.3.1 商業(yè)理解13-14
• 1.3.2 數(shù)據(jù)收集14
• 1.3.3 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備14
• 1.3.4 解決思路及內(nèi)容14-15
• 1.3.5 項(xiàng)目建設(shè)內(nèi)容15
• 1.4 本論文的結(jié)構(gòu)安排15-17
• 第二章 基于數(shù)據(jù)挖掘的系統(tǒng)開發(fā)理論基礎(chǔ)17-29
• 2.1 數(shù)據(jù)挖掘17-19
• 2.1.2 大數(shù)據(jù)定義及特點(diǎn)17
• 2.1.3 大數(shù)據(jù)四個(gè)特性17
• 2.1.4 大數(shù)據(jù)特征17-18
• 2.1.5 大數(shù)據(jù)分析的五個(gè)基本方面18
• 2.1.6 大數(shù)據(jù)處理18-19
• 2.2 數(shù)據(jù)挖掘的作用19-21
• 2.2.1 客戶群體分類分析19-20
• 2.2.2 客戶盈利能力分析20
• 2.2.3 交叉銷售20
• 2.2.4 客戶保有20-21
• 2.2.5 客戶的獲取21
• 2.3 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電信客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用21-23
• 2.3.1 客戶消費(fèi)模式分析21-22
• 2.3.2 業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)分析22
• 2.3.3 客戶分析22
• 2.3.4 客戶流失分析22
• 2.3.5 數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理22-23
• 2.3.6 模型的評(píng)估與檢驗(yàn)23
• 2.3.7 模型解釋與應(yīng)用23
• 2.4 通信行業(yè)中的數(shù)據(jù)挖掘常用算法23
• 2.5 通信行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘的主要算法23-28
• 2.5.1 決策樹算法23-24
• 2.5.2 ID3算法構(gòu)建決策樹24-25
• 2.5.3 C C算法25-26
• 2.5.4 層次分析法的原理26-28
• 2.6 本章小結(jié)28-29
• 第三章 需求分析與實(shí)施方法29-49
• 3.1 系統(tǒng)總體需求29
• 3.2 系統(tǒng)功能需求29-37
• 3.2.1 目標(biāo)用戶29-31
• 3.2.2 分析客戶聚類條件設(shè)置31-33
• 3.2.3 數(shù)據(jù)圖表展示詳情33-34
• 3.2.4 區(qū)域內(nèi)查號(hào)及權(quán)限下載查看34-35
• 3.2.5 數(shù)據(jù)導(dǎo)出查看35
• 3.2.6 系統(tǒng)部署需求35
• 3.2.7 非功能需求及設(shè)計(jì)35-37
• 3.3 基于層次分析法的綜合評(píng)估方法37-39
• 3.3.1 數(shù)據(jù)規(guī)劃與模型設(shè)計(jì)方法論37
• 3.3.2 數(shù)據(jù)管理方法論37-39
• 3.4 數(shù)據(jù)模型與標(biāo)準(zhǔn)化設(shè)計(jì)方案39-48
• 3.4.1 數(shù)據(jù)管理架構(gòu)方法41-43
• 3.4.2 數(shù)據(jù)倉庫（DW）43-44
• 3.4.3 BDMF數(shù)據(jù)管理方法44-47
• 3.4.4 服務(wù)共享47
• 3.4.5 服務(wù)治理47-48
• 3.5 本章小結(jié)48-49
• 第四章 基于數(shù)據(jù)挖掘的系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)49-94
• 4.1 整體概述49
• 4.2 客戶偏好識(shí)別標(biāo)簽設(shè)計(jì)及梳理49-58
• 4.2.1 客戶標(biāo)簽庫的構(gòu)建方法49-52
• 4.2.2 客戶標(biāo)簽庫的構(gòu)建及分類52-53
• 4.2.3 客戶偏好類標(biāo)簽設(shè)計(jì)53-57
• 4.2.4 客戶分群57-58
• 4.2.5 客戶畫像58
• 4.3 CPC適配識(shí)別模型構(gòu)建58-67
• 4.3.1 CPC模型應(yīng)用概述60-61
• 4.3.2 客戶 電子渠道偏好識(shí)別CC模型設(shè)計(jì)61-65
• 4.3.3 客戶 業(yè)務(wù)偏好識(shí)別CP模型設(shè)計(jì)65-67
• 4.4 自動(dòng)化營銷應(yīng)用規(guī)則庫設(shè)置及功能設(shè)計(jì)67-81
• 4.4.1 自動(dòng)化營銷應(yīng)用規(guī)則庫構(gòu)建67-69
• 4.4.2 自動(dòng)化營銷應(yīng)用規(guī)則庫應(yīng)用69-74
• 4.4.3 營銷自動(dòng)化功能74-77
• 4.4.4 自動(dòng)化營銷應(yīng)用規(guī)則庫管理功能要求77-79
• 4.4.5 規(guī)則庫系統(tǒng)維護(hù)管理79-81
• 4.4.6 規(guī)則庫系統(tǒng)優(yōu)化管理81
• 4.5 數(shù)據(jù)接口梳理81-82
• 4.6 系統(tǒng)測(cè)試82-87
• 4.6.1 系統(tǒng)測(cè)試環(huán)境82-83
• 4.6.2 測(cè)試過程說明83-85
• 4.6.3 測(cè)試工作安排與處理預(yù)案85-87
• 4.7 系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用87-93
• 4.7.1 系統(tǒng)總體頁面布局87-89
• 4.7.2 主要自定義界面89-92
• 4.7.3 簽自助查詢92-93
• 4.8 本章小結(jié)93-94
• 第五章 結(jié)論94-97
• 5.1 本系統(tǒng)的主要成果和意義94
• 5.2 本人的主要工作和貢獻(xiàn)94-95
• 5.3 存在的問題及改進(jìn)95-96
• 5.4 后續(xù)研究工作的展望96-97
• 致謝97-98
• 參考文獻(xiàn)98-100

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 譚耀武;;基于數(shù)據(jù)挖掘粗糙集技術(shù)的電信運(yùn)營商客戶價(jià)值評(píng)價(jià)[J];沿海企業(yè)與科技;2006年01期

  本文關(guān)鍵詞：以數(shù)據(jù)挖掘?yàn)榛A(chǔ)的成都移動(dòng)客戶保有系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號(hào)：459093