發(fā)布時間：2018-01-13 07:29

  本文關(guān)鍵詞：基于漏話保護系統(tǒng)的用戶數(shù)據(jù)分析　出處：《南京郵電大學(xué)》2015年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：隨著電信行業(yè)的發(fā)展,各大運營商之間的競爭越來越激烈,同時移動通信的發(fā)展也影響到固定電話運營商,所以固話運營商紛紛采用各種措施來吸引用戶,希望達到增加收入的目的,但是真正有效的方法是提供滿意的服務(wù),讓用戶體驗達到較高的水平。漏話保護系統(tǒng),是一個為了減少固話用戶漏話而提出的增值業(yè)務(wù)系統(tǒng),通過將漏話語音接入漏話保護平臺,為用戶提供友好的語音交互,可以實現(xiàn)為用戶繼續(xù)呼叫、短信通知等功能。這就表明該業(yè)務(wù)與以往的漏話短信提醒有所區(qū)別,所以該業(yè)務(wù)應(yīng)該對哪些用戶開放,針對不同用戶采取哪些不同的策略,這是本文研究的重點。本文主要對漏話保護系統(tǒng)進行研究,包括業(yè)務(wù)背景、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、業(yè)務(wù)流程等。漏話保護系統(tǒng)主要是針對政企用戶,所以面臨的最主要的問題就是用戶選擇,本文采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中聚類挖掘方法對用戶數(shù)據(jù)進行分析,對用戶進行分類,然后對每類用戶進行定義,為了運營商能夠?qū)Ω黝愑脩籼峁└玫貍�性化服務(wù)。本文的主要工作內(nèi)容如下:(1)對漏話保護系統(tǒng)進行結(jié)構(gòu)設(shè)計,分析業(yè)務(wù)背景和業(yè)務(wù)流程,找出漏話保護系統(tǒng)的主要問題:用戶數(shù)據(jù)分析。(2)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘知識,并深入研究聚類挖掘方法,研究聚類挖掘方法中的K-means算法,并分析該算法的缺點。(3)對原K-means算法進行改進,采用SPSS Clementine數(shù)據(jù)挖掘軟件,利用改進的K-means算法對漏話保護系統(tǒng)的用戶數(shù)據(jù)進行建模,并將模型應(yīng)用于數(shù)據(jù)分類。(4)對漏話保護系統(tǒng)的用戶數(shù)據(jù)分類過程和結(jié)果進行展示,并對分類結(jié)果進行定義和分析,最后針對各類用戶提出建議性的營銷策略。
[Abstract]:With the development of telecommunications industry, the competition between major operators is becoming more and more fierce, and the development of mobile communication also affects fixed telephone operators, so fixed-line operators have adopted a variety of measures to attract users. To achieve the goal of increasing revenue, but the real effective way is to provide satisfactory services, so that the user experience to a higher level. It is a value-added service system which is put forward in order to reduce the leakage of fixed telephone users. It can provide users with friendly voice interaction and can continue to call for the users by connecting the missing voice to the leaky voice protection platform. This indicates that the service is different from the past short message alerts, so the service should be open to which users and what different strategies should be taken for different users. This is the focus of this paper. This paper mainly studies the leak protection system, including the business background, system structure, business process and so on. So the most important problem is the choice of users. In this paper, we use clustering mining technology to analyze the user data, classify users, and define each class of users. In order for the operators to provide better personalized service to all kinds of users. The main work of this paper is as follows: 1) the structure of the leak protection system is designed, and the business background and business process are analyzed. Find out the main problem of the leaky voice protection system: user data analysis. 2) learn the knowledge of data mining, and further study the clustering mining method, research the K-means algorithm in the clustering mining method. And analyze the shortcomings of the algorithm. 3) to improve the original K-means algorithm, using SPSS Clementine data mining software. The improved K-means algorithm is used to model the user data of the leaky voice protection system, and the model is applied to the classification of data. The classification results are defined and analyzed. Finally, suggestions are put forward for all kinds of users.
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN929.5

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本文編號：1418040