【摘要】： 當今世界,電信運營商要想在日益激烈的競爭環(huán)境下,最大程度的在競爭活動中立于不敗之地,不僅要對客戶提供優(yōu)質的服務,更重要的是要了解運營商提供的產品與所服務的客戶結構是怎樣的。在經營活動中,客戶的信用等級正好可以反映客戶結構的基本信息,指導電信公司在具體的管理實踐中采取積極有效地措施,從而減少其信用風險,降低運營成本,提高經濟效益,產生巨大的社會效應。 正確有效地評估電信客戶的信用等級,是當前電信運營商工作地重中之重。本文將以重慶某電信運營商部分后付費手機用戶數(shù)據為例,利用數(shù)據挖掘技術,使用SAS統(tǒng)計分析軟件中的數(shù)據挖掘模塊進行實際的操作分析,最終建立分類模型,將客戶的信用等級進行有效分類,并對未來客戶的各項屬性依據模型進行信用等級的預測�，F(xiàn)階段,該電信運營商主要以客戶每月消費金額的大小來給客戶分類,然后依據消費金額的大小依次確定該客戶的信用等級。該方法顯得并不是很準確,為了提高信用等級的預測準確度,本文提出了一種確定信用等級的新方法,通過對本文六個部分的闡述可了解,具體過程如下描述。 首先本文闡明了該研究的基本背景,即電信運營商呆賬壞賬率較高,給公司帶來巨額的損失,同時說明了正確進行信用等級分類可降低信用風險,降低管理成本,提高經濟效益這一重要意義;然后,論文第二部分對信用評分評級和數(shù)據挖掘的基本知識進行了概述;接著,在第三部分提出了研究的總體思路,即先對原始數(shù)據準備階段的概述,然后運用SOM聚類算法對客戶信用等級重新評分評級,確定類標號,接著運用C4.5決策樹算法對新數(shù)據建立分類模型,并對該模型進行評估、檢驗其預測效果的優(yōu)良程度,同時再使用上述相同方法將根據傳統(tǒng)經驗確定的信用等級類標號作為目標變量重新建立分類決策樹,并與之前采用的新方法所得模型進行比較分析,最終確定哪種模型可用,并對所選模型在管理上的應用進行了簡要闡述;再則,論文在第四部分是對數(shù)據準備過程的具體擴展和詳細分析,這將為論文后一部分的研究及數(shù)據挖掘工作奠定基礎;第五部分是依據論文第三部分所提出的研究思路,結合該電信運營商的實際案例進行分析,并通過在SAS軟件數(shù)據挖掘模塊中實現(xiàn)了數(shù)據挖掘的全過程,將各分析流程、評估指標、模型結果以圖形化方式直觀的展現(xiàn)出來,同時對該模型結果在信用管理和營銷管理兩方面的應用進行了敘述;最后,論文的第六部分闡述了論文的基本成果和所存在的不足,為電信運營商在今后的工作中改進思路提供了借鑒意義。
【學位授予單位】：重慶大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2009
【分類號】：F623;F224
【圖文】：

圖 4.1 10 月份數(shù)據分布Fig.4.1 data distribution in October們可知，大部分數(shù)據集中在 0-870 元左右，而有少部分此為了減少個別大額數(shù)據給數(shù)據分析、建模產生不必要消費金額的部分數(shù)據以如圖 4.3 方法來處理。圖 4.3 10 月分箱圖Fig.4.3 binning in october

圖 4.3 10 月分箱圖Fig.4.3 binning in october月份消費金額的分箱處理，我們可以針對其他月份或屬性的具體情況進行數(shù)據處理。集成式將來自不同數(shù)據源的數(shù)據整合成一致的數(shù)據存儲。突檢測和語義異種性的解析都有助于數(shù)據集成。本文據庫的不同表單而來，為了統(tǒng)一整合數(shù)據，并消除冗金額和年齡等冗余信息統(tǒng)一歸類，只取一次；并將不信息的屬性改為相同名字處理，如“年齡”和“age”統(tǒng)一變換化

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本文編號：2714995