基于數(shù)據(jù)挖掘的電信客戶(hù)細(xì)分研究.pdf

1、目前，國(guó)內(nèi)電信市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)變得越來(lái)越激烈，客戶(hù)對(duì)電信業(yè)務(wù)、服務(wù)的要求日趨多樣化和差異化，對(duì)電信服務(wù)的整體質(zhì)量也提出了更高要求。隨著3G時(shí)代的來(lái)臨，運(yùn)營(yíng)商只有深入分析用戶(hù)消費(fèi)行為，精確識(shí)別、細(xì)分用戶(hù)，針對(duì)不同層次用戶(hù)進(jìn)行定向營(yíng)銷(xiāo)，方能更有效地提高客戶(hù)滿(mǎn)意度與忠誠(chéng)度，進(jìn)而提升企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。
　　論文針對(duì)電信領(lǐng)域的客戶(hù)細(xì)分問(wèn)題，探索了電信企業(yè)客戶(hù)數(shù)據(jù)的組織、處理和存儲(chǔ)方法，應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確、有效的客戶(hù)細(xì)分。論文以客戶(hù)細(xì)分理論和數(shù)據(jù)

2、挖掘理論為基礎(chǔ)，闡述了如何在電信客戶(hù)生命周期的不同階段進(jìn)行不同目的、不同內(nèi)容的客戶(hù)細(xì)分。接著，分析了電信數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)過(guò)程中的關(guān)鍵問(wèn)題，重點(diǎn)討論了電信企業(yè)客戶(hù)歷史數(shù)據(jù)的組織和存儲(chǔ)方法。在此基礎(chǔ)上，詳細(xì)討論了電信客戶(hù)細(xì)分屬性選擇的原則和方法，為客戶(hù)細(xì)分的展開(kāi)做好了數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。然后，根據(jù)電信數(shù)據(jù)特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了一個(gè)基于K-Means算法的電信客戶(hù)細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)挖掘模型。
　　在實(shí)證分析部分，論文將上述客戶(hù)細(xì)分模型應(yīng)用到中國(guó)電信咸陽(yáng)分公司固網(wǎng)客戶(hù)的細(xì)

3、分實(shí)踐中。以客戶(hù)價(jià)值+行為二維屬性為基礎(chǔ)，選出了55個(gè)價(jià)值相關(guān)屬性和38個(gè)行為相關(guān)屬性，然后，運(yùn)用SPSS16.0進(jìn)行數(shù)據(jù)探索分析和皮爾遜相關(guān)分析，最終確定出16個(gè)價(jià)值屬性和20個(gè)行為屬性，形成了客戶(hù)細(xì)分模型的應(yīng)用研究中所采用的屬性“寬表”。接著，采用了Clementine11.0數(shù)據(jù)挖掘軟件對(duì)基于K-Means算法的電信客戶(hù)細(xì)分模型進(jìn)行驗(yàn)證，將“寬表”中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入該模型，通過(guò)K值的不斷調(diào)整，對(duì)樣本數(shù)據(jù)集進(jìn)行了嘗試性運(yùn)算，最終將總體客戶(hù)