隨著中國電信行業(yè)發(fā)展的國際化,整個行業(yè)也由原來的計劃經(jīng)濟向市場經(jīng)濟迅速演變,各電信運營商之間的競爭越來越激烈。由于電信行業(yè)的市場化愈來愈充分,各家電信企業(yè)的通信能力、服務水平越來越接近,差異化逐步縮小,用戶轉網(wǎng)的損失也越來越小。各家電信運營企業(yè)開始將工作重點向提高客戶忠誠度轉變,如何維持客戶的在網(wǎng)成為現(xiàn)階段各電信企業(yè)所要解決的重要問題。數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）是一個利用各種分析工具在海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)模型和數(shù)據(jù)之間關系的過程。而電信行業(yè)是典型的數(shù)據(jù)密集行業(yè),行業(yè)內部的各種業(yè)務數(shù)據(jù)資源豐富,蘊含著對企業(yè)有價值的各種信息。因此,在研究中,針對鐵通公司在固定電話客戶離網(wǎng)流失控制方面的需求,結合企業(yè)的實際情況,對現(xiàn)有技術分析對比,采用CRISP-DM方法對挖掘流程進行控制,選用決策樹技術的CHAID算法建立了鐵通客戶離網(wǎng)流失控制模型。通過應用,幫助鐵通公司挖掘出客戶在離網(wǎng)方面隱含的有關信息,從而使相關人員可以預測某些客戶可能離網(wǎng),有效提前了鐵通公司對有離網(wǎng)傾向的客戶進行挽留服務的時間,提高了挽留工作的成功率,穩(wěn)定了市場的占有率。同時,所挖掘出的相關信息,為公司制定新的營銷策略提供了有效的... 

【文章來源】：河北科技大學河北省

【文章頁數(shù)】：60 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

CRISP-DM數(shù)據(jù)挖掘流程

讀入對各項數(shù)據(jù)并進行計算得到衍生變量，通過選擇節(jié)點剔除無用屬性，形成流，如圖4-7 所示，用來預測 2009 年 4 至 6 月連續(xù)出帳的用戶在 2009 年 7 月的流失情況。在進入模型節(jié)點前，先使用類型節(jié)點讀取數(shù)值(Read Values ) 。在類型節(jié)點中將電話號碼修改為 None，將月均優(yōu)惠額、月均消費額、用戶類別、在網(wǎng)時限、欠費狀態(tài)定義為輸入方式，將離網(wǎng)標識設為輸出。依據(jù)定義的輸入字段進行分類，使用CHAID 模型得到對輸出屬性的預測。在 CHAID 模型節(jié)點中，參數(shù)的設置如圖 4-8。運行模型生成的規(guī)則集如圖 4-9

CHAID模型節(jié)點參數(shù)設置Fig.4-8ParametersettingofCHAIDmodelnode

【參考文獻】：
期刊論文
[1]移動通信客戶保持及其決定因素實證研究[J]. 梁波,吳俊峰,舒華英.  北京郵電大學學報(社會科學版). 2005(04)
[2]電信行業(yè)客戶流失分析的決策樹技術[J]. 郭彥偉.  科技和產(chǎn)業(yè). 2005(11)
[3]數(shù)字化管理及實現(xiàn)構想[J]. 鐘鋒,郭曉軍.  重慶郵電學院學報(社會科學版). 2005(04)
[4]精細化營銷在CRM中的運用[J]. 陳其.  中國商人. 2004(Z1)
[5]數(shù)據(jù)挖掘在CRM中的應用[J]. 陳衛(wèi)華,朱仲英.  微型電腦應用. 2001(10)

碩士論文
[1]數(shù)據(jù)挖掘在電信客戶流失預警中的應用[D]. 黃震.北京郵電大學 2008
[2]基于數(shù)據(jù)挖掘的電信精細化營銷策略研究[D]. 彭清圳.北京郵電大學 2008
[3]數(shù)據(jù)挖掘技術在北京網(wǎng)通高價值客戶流失預測系統(tǒng)中的應用[D]. 李征.北京郵電大學 2008
[4]數(shù)據(jù)挖掘在客戶維系挽留中的應用[D]. 梁綺穎.暨南大學 2007



本文編號：3104225