本文選題：電信客戶價值評價 + 客戶生命周期價值��； 參考：《南京郵電大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：隨著供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的推進,面對業(yè)務(wù)資費的加速下降和用戶結(jié)構(gòu)的持續(xù)升級,對客戶價值的精確描述和評價已成為電信企業(yè)的首要任務(wù)。然而,面對海量的電信客戶數(shù)據(jù),傳統(tǒng)方法過多依賴領(lǐng)域?qū)＜业南闰炛R,且無法很好的處理數(shù)據(jù)的不完備、不確定以及評價體系的高維度問題。因此,本文引入改進的粗糙集模型,優(yōu)化了電信客戶價值評價方法。首先,界定了電信客戶價值的概念并分析其影響因素,依據(jù)客戶終生價值思想,創(chuàng)新性的構(gòu)建了電信客戶價值三維評價體系,以實現(xiàn)對客戶生命周期價值全方位、多維度的評價;依照指標體系構(gòu)建的原則,選擇具有代表性的客戶屬性作為各個維度的子指標,并給出具體的計算方式。其次,針對評價體系和電信客戶數(shù)據(jù)的特點,對傳統(tǒng)的粗糙集模型進行優(yōu)化,創(chuàng)新性的將限制優(yōu)勢關(guān)系引入加權(quán)多粒度粗糙集中,構(gòu)建了限制優(yōu)勢關(guān)系下的加權(quán)多粒度粗糙分析方法,并討論了基于下近似不變的屬性約簡新算法,同時給出決策規(guī)則的獲取方式,通過具體實例證明了其優(yōu)越性;并結(jié)合以上分析,梳理了以改進粗糙集模型為基礎(chǔ)的電信客戶價值評價流程。最后,引入某電信運營商的真實客戶數(shù)據(jù)進行實證分析,初步得出了關(guān)鍵客戶屬性,并輸出相應(yīng)的決策規(guī)則。實踐證明,該方法不僅適用于電信客戶數(shù)據(jù)的海量、不完備、高維度等特征,并且實現(xiàn)了基于數(shù)據(jù)本身的自主化學(xué)習(xí),節(jié)省了領(lǐng)域?qū)＜业闹貜?fù)工作,因此,可以作為電信運營商評價客戶價值的決策依據(jù)。
[Abstract]:With the development of supply-side structural reform, the accurate description and evaluation of customer value has become the primary task of telecom enterprises in the face of the accelerated decline of service charges and the continuous upgrading of user structure. However, in the face of massive telecom customer data, the traditional methods rely too much on the prior knowledge of domain experts, and can not deal with the incomplete data, uncertainty and high dimensional evaluation system. Therefore, an improved rough set model is introduced to optimize the evaluation method of telecom customer value. First of all, it defines the concept of telecom customer value and analyzes its influencing factors. According to the customer lifetime value thought, it creatively constructs a three-dimensional evaluation system of telecom customer value, in order to realize the all-round value of customer life cycle. According to the principle of index system construction, the representative customer attribute is selected as the sub-index of each dimension, and the concrete calculation method is given. Secondly, according to the characteristics of evaluation system and telecom customer data, the traditional rough set model is optimized, and the restricted advantage relationship is introduced into weighted multi-granularity rough set innovatively. The weighted multi-granularity rough analysis method based on restricted advantage relationship is constructed, and a new attribute reduction algorithm based on lower approximation invariance is discussed. At the same time, the method of obtaining decision rules is given, and its superiority is proved by an example. Combined with the above analysis, the paper combs the telecom customer value evaluation process based on the improved rough set model. Finally, by introducing the real customer data of a telecom operator for empirical analysis, the key customer attributes are preliminarily obtained, and the corresponding decision rules are outputted. The practice shows that this method is not only suitable for the characteristics of telecom customer data, such as magnanimity, imperfection and high dimension, but also realizes autonomous learning based on data itself and saves the repeated work of domain experts. It can be used as a decision basis for telecom operators to evaluate customer value.
【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】：2017
【分類號】：F626;F274

【參考文獻】

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本文編號：1902763