基于不完全電信數(shù)據(jù)的挖掘方法研究.pdf

1、隨著電信市場的開放，客戶選擇電信業(yè)務(wù)及電信企業(yè)的余地越來越大，電信企業(yè)之間對客戶的爭奪也越來越激烈。大量低忠誠度客戶轉(zhuǎn)網(wǎng)或變更業(yè)務(wù)，即使采取相應(yīng)的預(yù)防措施，也不能有效地遏制大規(guī)模客戶流失的現(xiàn)象。另一方面，電信客戶近幾年高速增長，形成龐大、需求差異很大的客戶群體。同時，由于電信技術(shù)的發(fā)展和創(chuàng)新不斷生成各種新型業(yè)務(wù)。如何細分市場和客戶群，將最合適的業(yè)務(wù)推銷給最需要的客戶，實現(xiàn)業(yè)務(wù)和客戶的最佳匹配是電信企業(yè)的重要課題。 電信企業(yè)逐漸意

2、識到以客戶為中心經(jīng)營的必要性，開始從業(yè)務(wù)驅(qū)動向客戶驅(qū)動轉(zhuǎn)化。通過分析業(yè)務(wù)支撐系統(tǒng)中海量的數(shù)據(jù)，對市場、客戶進行挖掘分析，實現(xiàn)精細化營銷。電信行業(yè)各類業(yè)務(wù)系統(tǒng)的建設(shè)，積累了海量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)不僅是歷史記錄的呈現(xiàn)，也蘊涵了客戶的消費模式，為客戶分析提供了豐富的素材，也為數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)提供了寬廣的用武之地。 本文介紹了適于不完全電信數(shù)據(jù)的若干數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和方法，以南京市網(wǎng)通用戶部分通話記錄為實驗數(shù)據(jù)，系統(tǒng)地研究了基于不完全電信數(shù)據(jù)的客

3、戶細分、交叉銷售和客戶流失等挖掘方法，并在研究多種數(shù)據(jù)挖掘評價方法的基礎(chǔ)上對其中基于損失函數(shù)的標準展開了深入研究。 客戶細分選擇了高效的k-means算法，并做了數(shù)據(jù)預(yù)處理，以最大程度的提高運算效率。結(jié)合行業(yè)的具體情況，對客戶細分的實驗結(jié)果作了詳細的解釋，并給出了積極的業(yè)務(wù)建議。 交叉銷售也是電信行業(yè)的一個重要挖掘主題，從大量前人的研究成果分析來看，關(guān)聯(lián)規(guī)則最適合于解決交叉銷售的問題。本文基于經(jīng)典的Apriori算法，并

4、在其基礎(chǔ)上做了“預(yù)剪枝”處理，保證了算法的簡潔性也提高了算法效率。實驗數(shù)據(jù)證明了改進后的Apriori算法的可行性和效率上的改善，并對實驗結(jié)果做出了相應(yīng)的解釋和業(yè)務(wù)建議。 本文分析了客戶流失分類、比率與主要原因，提出了一種客戶流失分析方法，以C4.5決策樹作為客戶流失分析的主要手段。 本文介紹了多種數(shù)據(jù)挖掘評價方法，并對其中基于損失函數(shù)的標準展開了深入研究。提出了一種考慮收益損失的混淆矩陣（擴展的混淆矩陣），說明了如何以