基于決策樹的移動通信企業(yè)數(shù)據(jù)挖掘研究.pdf

1、數(shù)據(jù)挖掘是指從數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)隱含的、新穎的、有用的信息的過程，已經(jīng)在許多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。分類與預(yù)測分析是數(shù)據(jù)挖掘的主要技術(shù)手段之一，至今已在理論和方法上取得了豐碩的研究成果，決策樹分類算法就是其中最典型的代表。隨著近年來數(shù)據(jù)密集型企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫等決策支持系統(tǒng)的建設(shè)以及企業(yè)對商業(yè)智能的需求，數(shù)據(jù)挖掘面臨新的應(yīng)用，決策樹分類算法研究也面臨更多新的內(nèi)容和挑戰(zhàn)。 本文主要針對移動通信企業(yè)的數(shù)據(jù)特性以及客戶保持等需求，研究和提出一種改進(jìn)

2、的決策樹算法，并將其應(yīng)用于移動通信企業(yè)客戶流失分析以及來電提醒等具體的業(yè)務(wù)中。所做工作歸納如下： 1.對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展和現(xiàn)狀做了概括性的闡述，介紹了數(shù)據(jù)挖掘的概念、內(nèi)容、主要技術(shù)以及在移動通信等行業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用和發(fā)展。 2.對數(shù)據(jù)挖掘中的決策樹分析方法做了詳細(xì)的描述，介紹了決策樹分析中的經(jīng)典算法--ID3算法，對ID3算法的基本性質(zhì)、性能和特點(diǎn)進(jìn)行了分析和總結(jié)，針對傳統(tǒng)的ID3算法計(jì)算效率低、屬性偏向性比較嚴(yán)重等缺點(diǎn)，

3、提出了一種改進(jìn)的ID3算法；該算法利用遞推性質(zhì)將熵函數(shù)的復(fù)雜計(jì)算問題轉(zhuǎn)化為基于數(shù)組的查表運(yùn)算問題，從而提高了計(jì)算效率，該算法運(yùn)用屬性加權(quán)因子在很大程度上克服了屬性偏向性。 3.運(yùn)用改進(jìn)的決策樹算法建立了某移動通信企業(yè)的客戶流失預(yù)測模型并將該模型應(yīng)用于離網(wǎng)客戶預(yù)測、離網(wǎng)原因分析、客戶挽留等決策支持應(yīng)用中。 4.運(yùn)用改進(jìn)的ID3決策樹算法建立了某移動通信公司“來電提醒”業(yè)務(wù)的目標(biāo)客戶預(yù)測模型，對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行了商業(yè)性的描述和分