本文關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘在流量經(jīng)營(yíng)中的應(yīng)用

  更多相關(guān)文章： 數(shù)據(jù)挖掘 流量經(jīng)營(yíng) 精確營(yíng)銷 決策樹(shù) 分類

【摘要】：在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的新形勢(shì)下,電信運(yùn)營(yíng)商需要做出由話務(wù)量經(jīng)營(yíng)向流量經(jīng)營(yíng)的經(jīng)營(yíng)思維方式的轉(zhuǎn)變,以適應(yīng)未來(lái)流量業(yè)務(wù)發(fā)展的需要,以解決運(yùn)營(yíng)商的“管道化”危機(jī)和“量收剪刀差”難題。流量經(jīng)營(yíng)的基礎(chǔ)是流量規(guī)模,但是在規(guī)模提升下卻存在著流量資源分布的嚴(yán)重失衡的問(wèn)題,比如：XX移動(dòng)2012年7月流量用戶占全用戶的比率是56%,而流量用戶中48.57%是月流量在5M及以下的低流量用戶,它們只消耗了1.44%的流量資源。 為了解決該問(wèn)題,文章基于精確營(yíng)銷的思路：尋找合適的用戶,在合適的時(shí)機(jī),向其推薦合適的產(chǎn)品。文章重點(diǎn)解決如何找到合適的用戶這個(gè)問(wèn)題。建立決策樹(shù)模型的對(duì)低流量用戶群中的潛在高流量用戶進(jìn)行預(yù)測(cè)。建模包括明確業(yè)務(wù)目標(biāo)、變量設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和數(shù)據(jù)理解、模型構(gòu)建和模型評(píng)估這幾步。明確要解決的業(yè)務(wù)問(wèn)題后設(shè)計(jì)出建模寬表并通過(guò)SQL實(shí)現(xiàn)它,然后根據(jù)寬表數(shù)據(jù)選擇聰明變量和探索聰明變量與目標(biāo)變量的關(guān)系,確定導(dǎo)入決策樹(shù)模型的變量�；谟�(xùn)練集數(shù)據(jù)建立決策樹(shù)模型后把該模型給測(cè)試集打分,對(duì)模型效果進(jìn)行評(píng)估。通過(guò)該模型我們可以通過(guò)10%的用戶預(yù)測(cè)出45%的潛在高流量用戶。 為了實(shí)現(xiàn)更好的營(yíng)銷效果,文章提出建立用戶流量使用行為的統(tǒng)一視圖,該視圖需要包含更多的用戶流量使用行為數(shù)據(jù)。這個(gè)視圖的建立可以為合適的時(shí)機(jī)分析和合適的產(chǎn)品推薦提供數(shù)據(jù)支持。
【關(guān)鍵詞】：數(shù)據(jù)挖掘 流量經(jīng)營(yíng) 精確營(yíng)銷 決策樹(shù) 分類
【學(xué)位授予單位】：浙江工商大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：F626;TP311.13
【目錄】：

• 摘要2-4
• ABSTRACT4-8
• 第一章 緒論8-17
• 第一節(jié) 研究背景8-12
• 一、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)新形勢(shì)需要運(yùn)營(yíng)商經(jīng)營(yíng)策略的轉(zhuǎn)變8-10
• 二、運(yùn)營(yíng)商由話務(wù)量經(jīng)營(yíng)向流量經(jīng)營(yíng)思維的轉(zhuǎn)變10
• 三、流量資源在用戶中的分布嚴(yán)重失衡10-12
• 第二節(jié) 文獻(xiàn)綜述12-15
• 一、流量經(jīng)營(yíng)理論文獻(xiàn)綜述12-13
• 二、數(shù)據(jù)挖掘理論文獻(xiàn)綜述13-15
• 第三節(jié) 研究思路和內(nèi)容15-17
• 第二章 流量經(jīng)營(yíng)理論17-24
• 第一節(jié) 流量經(jīng)營(yíng)的定義17
• 第二節(jié) 流量經(jīng)營(yíng)的必要性17-21
• 一、運(yùn)營(yíng)商的傳統(tǒng)業(yè)務(wù)已經(jīng)飽和并被互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)侵蝕17-18
• 二、運(yùn)營(yíng)商面臨管道化的威脅18-19
• 三、流量激增帶給網(wǎng)絡(luò)壓力的同時(shí)帶來(lái)量收收入“剪刀差”19-20
• 四、流量資源分布失衡20-21
• 第三節(jié) 流量經(jīng)營(yíng)的思路21-24
• 一、整體的流量經(jīng)營(yíng)思路21-22
• 二、本文的流量經(jīng)營(yíng)思路22-24
• 第三章 數(shù)據(jù)挖掘理論簡(jiǎn)介24-39
• 第一節(jié) 數(shù)據(jù)挖掘定義和方法論24-27
• 一、數(shù)據(jù)挖掘的定義24
• 二、數(shù)據(jù)挖掘的方法論24-27
• 第二節(jié) 分類問(wèn)題的解決方法27-39
• 一、決策樹(shù)27-33
• 二、最近鄰分類器33-35
• 三、貝葉斯分類器35-39
• 第四章 數(shù)據(jù)挖掘在流量經(jīng)營(yíng)中的應(yīng)用39-58
• 第一節(jié) 潛在高流量用戶預(yù)測(cè)模型39-54
• 一、業(yè)務(wù)目標(biāo)和時(shí)間窗口39-40
• 二、變量設(shè)計(jì)40-42
• 三、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和數(shù)據(jù)理解42-49
• 四、模型構(gòu)建49-52
• 五、模型評(píng)估52-54
• 第二節(jié) 業(yè)務(wù)推薦的時(shí)機(jī)和產(chǎn)品分析思路54-58
• 一、用戶流量使用行為的統(tǒng)一視圖的創(chuàng)建54-56
• 二、業(yè)務(wù)推薦的合適時(shí)機(jī)分析思路56
• 三、業(yè)務(wù)推薦的合適產(chǎn)品分析思路56-58
• 第五章 結(jié)論58-59
• 參考文獻(xiàn)59-62
• 致謝62-63

【參考文獻(xiàn)】

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