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數(shù)據(jù)挖掘在電信行業(yè)客戶細(xì)分的應(yīng)用研究

發(fā)布時(shí)間:2017-07-26 11:06

  本文關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘在電信行業(yè)客戶細(xì)分的應(yīng)用研究


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【摘要】:在當(dāng)前社會(huì)中,信息時(shí)代的來臨伴隨著數(shù)據(jù)的爆炸性增長,豐富的數(shù)據(jù)與貧乏的知識(shí)之間的碰撞日益凸顯,將海量的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成有價(jià)值的信息和知識(shí)這一需求越發(fā)迫切。而作為計(jì)算機(jī)行業(yè)中發(fā)展最快的領(lǐng)域之,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為滿足這種需求提供了強(qiáng)有力的支持。 在電信行業(yè),隨著市場(chǎng)競爭的加劇,競爭環(huán)境的不斷變化數(shù)據(jù)挖掘被廣泛應(yīng)用于優(yōu)化營銷手段、客戶保有及贏回、用戶行為分析等多個(gè)方面,其中客戶細(xì)分作為精細(xì)化營銷、交叉組合營銷及其他數(shù)據(jù)挖掘模型應(yīng)用的基礎(chǔ),被各運(yùn)營商廣泛應(yīng)用。而如何科學(xué)的利用這種挖掘手段,有效的指導(dǎo)運(yùn)營商經(jīng)營決策,成為了當(dāng)前的熱點(diǎn)問題。 本文首先介紹了針對(duì)電信行業(yè)客戶細(xì)分的應(yīng)用研究的背景及意義,闡述了近年來國內(nèi)外學(xué)者在這一領(lǐng)域的研究情況;然后對(duì)數(shù)據(jù)挖掘概念、流程、及典型算法及各類算法在電信行業(yè)的應(yīng)用范圍進(jìn)行系統(tǒng)的說明;在論文的第三部分對(duì)基于數(shù)據(jù)挖掘的電信客戶細(xì)分方法展開深入的研究,對(duì)比了幾種典型的聚類算法,最終選擇使用k-means聚類算法并詳細(xì)說明使用這種方法進(jìn)行電信客戶細(xì)分的過程;最后系統(tǒng)的探索電信運(yùn)營商應(yīng)該如何應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘來實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確有效的客戶細(xì)分,在此基礎(chǔ)上探索客戶細(xì)分在營銷中實(shí)際的應(yīng)用,并在最后指出仍然存在的問題及相應(yīng)的對(duì)策建議,豐富電信行業(yè)客戶細(xì)分的理論研究及其應(yīng)用價(jià)值。
【關(guān)鍵詞】:數(shù)據(jù)挖掘 客戶細(xì)分 電信應(yīng)用
【學(xué)位授予單位】:遼寧大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2012
【分類號(hào)】:F274;F626;F224
【目錄】:
  • 摘要4-5
  • ABSTRACT5-10
  • 緒論10-15
  • 0.1 研究的背景10
  • 0.2 研究的意義10-11
  • 0.3 文獻(xiàn)綜述11-13
  • 0.4 論文的框架13-15
  • 1 數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)理論15-19
  • 1.1 數(shù)據(jù)挖掘的概念15
  • 1.2 數(shù)據(jù)挖掘的流程15-17
  • 1.3 典型的數(shù)據(jù)挖掘方法17-19
  • 1.3.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則17
  • 1.3.2 分類17-18
  • 1.3.3 預(yù)測(cè)18
  • 1.3.4 聚類分析18-19
  • 2 基于數(shù)據(jù)挖掘的電信客戶細(xì)分方法19-26
  • 2.1 客戶細(xì)分的概念與方法19-21
  • 2.1.1 客戶細(xì)分的概念19
  • 2.1.2 客戶細(xì)分的方法19-21
  • 2.2 基于數(shù)據(jù)挖掘的電信客戶細(xì)分模型21-26
  • 2.2.1 客戶細(xì)分指標(biāo)體系的建立21-22
  • 2.2.2 電信客戶細(xì)分的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備22-23
  • 2.2.3 客戶細(xì)分模型算法23-26
  • 3 基于數(shù)據(jù)挖掘的電信客戶細(xì)分的實(shí)證分析26-40
  • 3.1 數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備與處理26-30
  • 3.1.1 數(shù)據(jù)選擇26-27
  • 3.1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理27-30
  • 3.2 建立客戶細(xì)分模型30-31
  • 3.3 客戶細(xì)分類型預(yù)測(cè)31-34
  • 3.3.1 建立決策樹模型31-33
  • 3.3.2 決策樹模型評(píng)估33
  • 3.3.3 客戶細(xì)分類型預(yù)測(cè)33-34
  • 3.4 客戶細(xì)分結(jié)果檢驗(yàn)34-37
  • 3.5 客戶細(xì)分結(jié)果解釋37-40
  • 4 客戶細(xì)分在電信行業(yè)的應(yīng)用40-47
  • 4.1 客戶細(xì)分模型應(yīng)用40-42
  • 4.2 基于客戶細(xì)分的彩信業(yè)務(wù)推薦需求挖掘42-47
  • 4.2.1 業(yè)務(wù)推薦指數(shù)計(jì)算42-44
  • 4.2.2 客戶群推薦優(yōu)先級(jí)確定44
  • 4.2.3 客戶群需求潛力深度挖掘44-47
  • 5 存在的問題及對(duì)策建議47-49
  • 5.1 電信客戶細(xì)分應(yīng)用中存在的問題47-48
  • 5.2 對(duì)策建議48-49
  • 參考文獻(xiàn)49-52
  • 致謝52

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào):576053

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