基于动态模糊聚类算法的电信客户细分研究

中国科学技术大学硕士学位论文基于动态模糊聚类算法的电信客户细分研究姓名：蒋宁申请学位级别：硕士专业：管理科学与工程指导教师：吴春旭20070501基于动态模糊聚类算法的电信客户细分研究作者：蒋宁学位授予单位：中国科学技术大学相似文献(10条)1.学位论文曾宪诺面向商业保险客户细分的模糊聚类模型研究2009近年来，随着全球经济一体化、金融一体化进程的不断加剧，市场竞争日趋激烈。企业的管理模式已经逐渐从以产品和规模为中心的粗放型模式转向以客户为中心的集约型模式。二十一世纪以来，保险行业是中国发展最快的行业之一。随着中国对保险市场的逐步开放，国内、国际两方面的竞争日趋激烈。在激烈的竞争环境下，保险公司的客户，尤其是能够为公司提供较大贡献的优质客户，是企业生存并快速发展的关键资源。由于不同类别客户的需求往往有很大的差别，因此，识别这些类别客户的消费特征和需求差异，并通过合适的营销手段加以满足，显得十分重要。客户细分方法可以指导企业在明确的战略、业务模式下和专注的市场的条件下，根据客户的价值、需求和偏好等综合因素对客户进行分类。因此，保险企业应该采用客户细分方法，对不同的客户采用不同的营销策略，以获得客户，赢得市场竞争。客户细分的方法有很多种，如基于人口统计学的方法、基于行为的方法、基于心理的方法等，不同的细分方法有不同的适用范围。随着信息技术的发展，国内的部分保险公司开始考虑使用信息技术来进行客户的细分。而数据挖掘作为一种新兴的信息技术，相对于传统的客户细分方法有着一定相对优势，得到越来越多保险公司的青睐。尤其是数据挖掘研究中的聚类和模糊聚类算法，被广泛的应用在许多行业的客户细分中，并取得了不错的效果。但是，目前在保险行业客户细分中的应用，却较为少见。聚类和模糊聚类算法的理论研究起步较早，已存在很多相关的研究。目前模糊聚类算法大致分为三大类：基于模糊关系的分类法、基于划分的模糊聚类算法和基于神经网络的模糊聚类算法。其中，基于划分的模糊聚类算法研究成果较多，应用较为广泛，而模糊C．均值是其中较为经典的算法。目前，存在很多改进算法，通过不同的方式来弥补模糊C-均值的缺陷。如通过改变算法中的度量方式，放宽聚类的归一化条件，引入熵等等。但是，这些改进模糊聚类算法在保险行业客户细分中的应用，研究较少。因此，本文希望尝试设计一种改进的模糊聚类算法，以提高聚类算法在保险行业客户细分领域应用的有效性。本文首先对客户细分理论的研究现状和常用的三种客户细分方法进行分析比较，并简单分析目前客户细分理论在保险行业的应用现状。然后对数据挖据在保险和客户细分中的应用现状进行简单分析，揭示目前聚类以及模糊聚类技术在保险行业客户细分领域较为空白的现实情况。其次，深入研究和分析了聚类算法、基于划分的模糊聚类算法、聚类有效性函数以及特征选择技术的研究现状，结合以上三种算法的优点，给出了改进的基于划分的模糊聚类算法框架，以尝试改善基于划分的模糊C-均值算法在最佳聚类数的选择和数据特征权重值赋予两方面的缺陷。之后在该框架的基础上，将模糊C-均值算法，Xie-Beni聚类有效性函数和ReliefF特征选择算法相结合，研究设计了一种改进的基于划分的模糊聚类算法。再次，本文对保险客户的细分关键指标的选择进行分析，并对实际保险客户数据进行标准化。最后，文章实现了改进的模糊聚类算法。通过实证研究，将其应用在保险行业的实际客户数据中。并将改进算法与其它两种聚类算法的聚类有效性进行比较，得出该改进算法在保险行业的客户细分领域更为有效的结论。在本文的最后部分，对模糊聚类在保险客户细分中的应用进行总结，提出目前研究所存在的问题，并对未来进一步的研究方向做出展望。2.学位论文耿炜欣模糊聚类在银行客户细分中的应用研究2007近年来，随着经济和社会的发展，市场竞争日趋激烈。银行业也是如此，如何在残酷的竞争中脱颖而出，是每个银行必须认真对待的问题。就银行业的竞争来讲，其竞争的焦点是客户，特别是那些能够为银行提供较大贡献的优质客户，按照银行界通行的二八法则，占银行客户总数20﹪的优质客户创造了银行80﹪的利润。因此，优质客户是银行的利润之源，哪家银行拥有了广大的优质客户，哪家银行就拥有了生存和发展的空间。因此，银行应该细分客户，对不同的客户采取不同的策略。客户细分，作为银行推广差异化产品的关键点，影响了整个银行业务的发展。不同类别客户的需求往往有很大的差别，只提供单一产品的银行很难赢得客户的青睐。作为银行最重要的资源，客户是银行之间竞争的关键，只有提供更能吸引客户的产品，才能在激烈的竞争中立于不败之地。因此，银行应该基于客户的差异性，有效地实施客户细分。客户细分的方法有很多种，不同的细分方法有不同的适用范围。随着信息技术的发展，越来越多的银行使用数据挖掘方法进行细分。以聚类为例，传统的细分方法存在一定的弊端，本文研究模糊聚类这种新的细分方法在银行中的应用。本文首先对客户关系管理和客户细分的现状进行分析，对常用的客户细分方法进行比较，总结出优缺点。然后分析模糊聚类方法的优点，以及在客户细分中的适用性。在第四章中，文章对银行客户细分的关键指标进行分析，并且以银行卡为例，选取细分指标，对其进行标准化。在第五章中，文章对基于模糊聚类的客户细分系统进行设计和实现，并且进行实证分析。最后，对模糊聚类在银行客户细分中的应用进行总结，并对未来的进一步研究做出展望。3.学位论文刘群基于信息熵改进模糊聚类的银行个人客户细分研究2005本文在对国内外客户细分理论和方法及其在银行的应用研究进行深入分析的基础之上，简要阐述了影响个人客户细分的因素分析及其作用机理，并通过对各类银行个人客户细分特征指标变量的评价体系和方法及其在银行业的应用进行研究，针对国内商业银行市场细分的传统方法中存在的问题，借鉴国外银行个人客户市场细分的经验，提出应用信息熵改进的模糊聚类算法，引入RFM细分模型，建立多指标、多维度的银行个人客户细分模型，并进行实证检验。在此模型中，兼顾数据的可获取性原则和可量化原则，最终确定个人客户10项细分指标；并应用信息熵算法对各指标进行权重的设计，使聚类结果更加客观和真实。接着使用RFM模糊隶属函数模型对各个聚类结果的类别进行识别，根据利润风险矩阵原理，提出将细分后的银行客户群分为四类不同的群体。此后运用决策树的技术对各个聚类结果进行分析，并交叉分析聚类类别间的属性差异，针对其差异给予建议的银行金融营销策略。4.期刊论文吴春旭.吴镝.蒋宁一种基于动态模糊聚类算法的客户细分方法-计算机系统应用2008,(2)本文提出了基于信息熵和K均值算法混合迭代模糊聚类的客户细分模型,解决了模糊聚类的原型初始化参数问题.将信息熵和K均值算法引入模糊聚类中进行分析,并结合联通客户的大样本数据进行实际分析,与传统方法相比,取得了较好的效果.5.学位论文高春慧模糊聚类算法研究及其在电信客户细分中的应用2008聚类分析是在无先验知识、无指导下进行数据分析的一种数据挖掘技术。通过先进算法的恰当采用，发掘潜藏的有价值的信息，提高数据分析和解释的质量。在现实世界中，许多客观事物之间的界限往往是模糊的，对事物进行分类时就必然伴随着模糊性，由此产生了模糊聚类分析。将模糊聚类应用到客户细分中，相对硬聚类能更好地体现客户特征，从而帮助营销人员制定出更有针对性的营销策略，以提高客户的价值贡献。本文在介绍聚类分析以及模糊理论的基本概念和相关知识的基础上，阐述了模糊C均值算法(FCM)的基本原理和步骤。从模糊划分矩阵、度量方式、加权指数m、数据类型和聚类有效性几个方面综述模糊C均值算法的研究情况，并对聚类趋势分析的研究进行了重点介绍。在综述了模糊聚类的研究情况后，针对模糊C均值算法存在的问题提出了改进算法。首先，一般基于欧氏距离的FCM算法只能检测超球体结构的数据子集，不能差别对待样本的不同属性，针对这个问题提出了基于马氏距离的MFCM算法，提高了聚类效果。然后针对FCM算法容易陷入局部优化的问题，将基于马氏距离的MFCM算法与遗传算法结合，并对这种混合算法的遗传算子做了相应改进，得到GMFCM算法。并从聚类正确率、收敛速率和对初值的敏感性三个方面对改进算法的性能进行了测试。最后，将改进的模糊聚类算法应用到电信客户细分中。实验数据为某电信公司的小灵通业务数据，对这些数据经过预处理等过程后，选定客户的呼叫行为和消费行为属性作为细分变量。对客户数据作了聚类趋势分析及聚类有效性分析后，使用matlab编程实现了改进算法对电信客户的细分。经过多次细分实验发现改进算法性能稳定。并进一步分析解释了细分结果，为企业差异化对待客户提供了科学依据。6.学位论文吴镝基于导向性动态聚类算法的电信客户细分研究2009随着电信行业的高速发展，尤其是2008年底3G牌照发放以后，中国电信市场竞争更为激烈，而客户资源是竞争的主要对象。通过分析所掌握的客户信息，进行客户细分已经成为电信企业实施营销战略最为迫切和首要的任务。通过对大量的客户进行细分，可以了解不同客户群体的消费特性，从而对市场结构有宏观的把握。客户细分已经成为电信企业市场营销策略制定、品牌推荐、新套餐研发的基础。信息熵理论已在管理科学、数据挖掘等研究领域中发挥作用，成为度量系统不确定性、复杂度的有力工具。聚类分析技术不断完善和进步，从单纯的硬划分转向更能反映自然属性的软划分，其中基于目标函数的模糊聚类算法研究正成为当前的热点，并通过计算机的高速运算能力广泛的应用于客户细分领域。本文提出了以市场营销为目标的导向性模糊聚类的客户细分模型，解决了评价指标与市场脱节、模糊聚类的原型初始化参数等问题。首先引入了市场营销为目标的导向性评价体系，具体采用AHP来实现其过程，利用IDF(信息熵与类距函数)目标函数来初始化类中心，利用改进的动态模糊聚类算法应用于电信客户的细分上，并在传统聚类测试数据集上进行了测试，最后结合电信客户的大样本数据进行了实际分析，与传统方法相比，取得了较好的效果。7.学位论文王园园基于决策树的模糊聚类评价算法及其在证券领域的应用2010随着证券市场的日益规范，佣金的浮动制使得券商经纪业务的竞争愈发激烈，提高客户服务质量变得重要。随着信息时代的来临，企业逐渐由过去的产品为中心转变为以客户为中心，企业也认识到良好客户关系的提升已成为制胜关键。为了进行有效的竞争，企业必须进行客户细分，选择最有利的目标客户群体，集中企业资源，制定有效的竞争策略，来增强自己的竞争优势，同时企业也必须强调和重视客户忠诚度的管理，针对不同忠诚度的客户进行相应管理，完成被动营销模式向主动营销模式的转变，使个性化证券营销更具有方向性。本文主要基于客户忠诚度理论及数据挖掘技术，充分结合国内证券行业特点进行深入研究。研究内容包括基于决策树的模糊聚类评价算法和模型的建立，以及模型在客户细分以及客户分类预测，客户忠诚度分类和客户忠诚度预测上的应用，数据挖掘技术的主要方法及操作流程。研究重点在于分析国内证券业客户自然属性和交易行为特性，探讨证券业客户分类模型和忠诚度评价指标体系，提出适合国内证券业客户分类和忠诚度评价的数据挖掘方法及流程。在理论研究基础上，结合某证券公司客户忠诚度识别案例，本文详细分析证券公司客户分类及忠诚度识别的数据挖掘过程，并且根据数据挖掘结果对不同分类和忠诚度等级客户提出相应个性化营销建议，从而为优化证券公司的营销策略提出建议。文章最后对课题的研究进行总结，并且对基于数据挖掘的我国证券业客户分类及忠诚度研究的前景做出展望。关键词：客户细分；忠诚度；模糊聚类评价算法；证券业个性化营销8.学位论文张建辉K-means聚类算法研究及应用2007聚类分析是数据挖掘中的一个重要研究领域，是一种数据划分或分组处理的重要手段和方法。聚类无论在商务领域，还是在生物学、Web文档分类、图像处理等其他领域都得到了有效的应用。目前聚类算法大体上分为基于划分的方法、基于层次的方法、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法以及模糊聚类。k-means算法是聚类算法中主要算法之一，它是一种基于划分的聚类算法。本文在该算法的研究基础上，试图将该算法