数据挖掘在电信行业精确营销中的研究与应用

西南财经大学硕士学位论文数据挖掘在电信行业精确营销中的研究与应用姓名：赵爱琴申请学位级别：硕士专业：统计学指导教师：徐浪20081201数据挖掘在电信行业精确营销中的研究与应用作者：赵爱琴学位授予单位：西南财经大学相似文献(10条)1.学位论文于明凯基于SOA构建电信行业数据挖掘应用平台2009中国电信行业面临着激烈的行业竞争，虽然目前已经建立起大量的计算机应用系统，如计费、营业、账务、网管等，使电信企业的生产效率得到了大幅度的提高，为满足高质量的服务提供了有效的保证。但这些系统仍然有许多不足之处，如系统孤立、数据不能得到很好的利用、缺乏动态捕捉市场机会和及时发现企业所存在问题的机制等，企业在面临竞争时就无法做出快速正确的决策。同时，电信运营商的经营模式也逐渐从“技术驱动”向“市场驱动”、“客户驱动”转化。面对客户的多样化、层次化、个性化的需求，大众化营销已经失去了其优势，基于客户信息、客户价值和行为，深入数据分析的洞察力营销、精确化营销的理念也逐渐被各大电信运营商所接受，并渴望通过从诸多应用系统的数据中挖掘价值来减少营销成本、提高营销效益。满足电信需求的解决方案就是在电信行业中构建数据挖掘平台。直接将现有的数据挖掘技术应用到电信行业中还存在一定的局限性，比如说开发周期长、不够灵活等。SOA是构建新一代企业应用的技术标准，能够整合现有系统，实现灵活流程。本文针对电信行业数据挖掘需求，结合现有数据挖掘技术，提出了一个基于SOA的电信行业数据挖掘解决方案，能够满足电信数据挖掘集成化、灵活性、定制性的要求。本文的主要研究内容如下：1、对数据挖掘的基本原理、流程进行了研究，研究了数据挖掘算法分类，并主要对聚类分析、关联分析、决策树、神经网络等算法进行了研究。分析总结了数据挖掘算法应用领域。1、在此基础上研究了电信数据挖掘流程和体系结构，分析了电信数据挖掘需求及算法应用。在电信数据挖掘结构加入商业逻辑层和模型管理层，并加入了业务数据映射模块，从而能够是电信数据挖掘更加灵活。2、研究了SOA的基本原理、技术，分析了SOA实现方法。引用并分析了IBMSOA基础构建，并提出了SOA技术的几个关键问题。3、结合电信数据挖掘需求、体系结构，划分了电信数据挖掘基本服务，在研究了SCA、SDO、BPEL等SOA技术的基础之上，基于SOA提出了电信数据挖掘应用平台解决方案。4、在解决方案的指导下，详细设计并部署实现电信行业用户行为分析案例。主要实现了用户群聚类分析这个应用，设计了用户群聚类分析SOA服务实现方案，并对该应用进行了展示。2.期刊论文徐光宪.刘建辉.黄素芬电信行业中数据挖掘的应用研究-现代管理科学2004,(12)数据挖掘技术,一种新的商业信息处理技术,本文结合当前我国电信行业环境,从管理学角度综合分析数据挖掘技术在电信行业中的作用入手,叙述了数据挖掘技术的概念、常用方法与功能,并在此基础上研究了数据挖掘技术在电信行业中的一些应用.3.学位论文邓志凌基于企业数据仓库的数据挖掘在电信行业中的研究2006近年来电信的业务是全球经济中增长最快的，同时也是竞争最激烈的。电信如何在众多企业中获得消费者青睐，提高企业的分析能力，提高企业的市场竞争力以及维持市场领导地位，是目前最严峻的考验。竞争的加剧使得数据仓库作为决策分析支撑的数据平台日益盛行，并在该平台上进行数据挖掘分析的手段也曰渐普遍。本文从阐述数据仓库和数据挖掘的概念出发，介绍了企业数据仓库的构建，并提出了电信系统的企业数据仓库。接着在企业数据仓库的基础上提出了适应于电信行业数据挖掘模块的设计实现，将适合电信行业的数据挖掘模块和企业数据仓库结合起来，满足电信行业的数据挖掘需求。在对电信行业企业数据仓库进行了深入的研究之后，针对电信行业中常见的客户呼叫模式的关联分析和电信大客户特征的聚类识别，本文提出了基于分区的散列算法(HashPartitionAlgorithm)和基于K-means算法的遗传算法。基于分区的散列算法(HashPartitionAlgorithm)充分考虑了电信行业中基于海量数据中的数据挖掘性能，实现了对数据分区的设计，极大地减少了数据库的扫描次数，同时很好地实现了散列技术和分区技术的融合，并给出了算法的具体实现过程和基于企业数据仓库的实验结果。基于K-means算法的遗传算法实现了适合海量数据挖掘的遗传算法和K-means算法的混合。该算法通过遗传算法，可以显著地降低对数据库的浏览次数，提高算法性能，并能够准确充分地反映大客户的特征，从而实现对大客户特征的聚类。4.学位论文史书奥基于PMML语言的数据挖掘建模研究及在电信行业中的应用2004电信行业，随着垄断格局的打破，国内电信运营商间的竞争越来越激烈，而网络服务质量等方面的差别正在逐渐减少，单纯的价格战将对竞争的双方造成损失。因此，电信企业迫切需要提高企业内部的科学决策能力，增强在市场经营等方面的正确判断能力。另一方面，电信运营商积累了大量的业务运营数据，这些数据都是电子化的数据，通过运用数据挖掘技术，可以从这些丰富的用户数据中发现许多有价值的信息，从而为企业的运营决策提供有力的信息支持。因此，研究数据挖掘技术在电信运营企业中的应用具有重要的现实意义。数据挖掘技术虽然已获得了长足的进步，但要充分使用并发挥其功效并非易事，在实际应用中还存在许多问题有待解决。针对数据挖掘技术在实际应用中可能存在的一些问题，做了相关的研究并提出了相应的解决方案，力图使数据挖掘技术更好的应用到具体工作中。本文的主要工作如下：一、研究目前的数据挖掘技术和数据挖掘语言，通过分析数据挖掘的基本过程，从定义商业问题和清理数据两个方面阐述如何在具体应用领域有效地应用数据挖掘技术。充分了解行业背景，准确定义商业问题是有效应用数据挖掘技术的重要前提；根据数据的来源、种类、物理存储方式、存储格式、数据量和质量以及模型设计的评价要求，科学地进行数据清理，是所建立的数据挖掘模型具有高度的实用价值的重要保证。二、针对如何在具体的应用领域更有效地应用数据挖掘技术问题，在数据挖掘的基本理论和过程的基础上进行了具体应用领域的数据挖掘实践，针对电信行业的特点，在业务定义、数据分析等方面较好地实现了数据挖掘的具体应用。具体工作为：以电信行业中的客户管理为应用背景，分析客户流失问题。根据挖掘主题以及电信行业数据的特点，如电子化、数据格式及存储方式比较统一、数据量大等，收集某电信公司的部分客户信息和通话记录，并对数据进行了多次整合和清理，保证了数据的质量。在数据选择的基础上，进行客户流失模型的分析、设计，建立了一个基于具体客户数据的电信客户流失预测模型。三、针对如何在不同的数据挖掘工具之间交换数据挖掘结果，以使挖掘结果独立于不同的挖掘工具的问题，采用了PMML语言来描述所建立的客户流失预测模型。PMML作为一种开放式的标准化语言为各个公司定义预测模型和在不同的应用程序之间共享模型提供了一种快速并且简单的方式。通过使用PMML语言描述所建立的客户流失预测模型，力图使不同应用程序无缝交换模型成为可能，从而解决查询语言造成的数据挖掘系统彼此孤立、难于嵌入现有应用的问题。5.期刊论文张静妙.郑广数据挖掘在电信行业的应用研究-商场现代化2007,(12)数据挖掘是一个应用统计学和人工智能等算法进行知识发现的过程.本文介绍了数据挖掘技术在国内电信行业的应用领域,并以客户流失分析作为实例,探讨了数据挖掘的整个应用过程.最后指出国内电信行业在数据挖掘应用中存在的问题.6.学位论文吴爱华基于企业数据仓库的数据挖掘在电信行业中的研究2007电信南北市场的拆分，电信业务领域的全面开放，小灵通和移动业务的激烈竞争使得目前的中国电信市场烽烟四起。“客户—产品—市场—利润”成为目前各电信运营商的基本发展思路，在海量的业务数据基础上，我们的电信企业是否能清楚的分析了解自己和主要竞争对手的情况呢?他们可以利用的手段和工具又有哪些呢?本文从阐述数据仓库和数据挖掘的概念出发，介绍了企业数据仓库的构建，并提出了电信系统的企业数据仓库设计。接着在企业数据仓库的基础上提出了适应于电信行业数据挖掘模块的设计实现，将适合电信行业的数据挖掘模块和企业数据仓库结合起来，满足电信行业的数据挖掘需求。在对电信行业企业数据仓库进行了深入的研究之后，针对电信行业中常见的电信业务的关联分析和客户价值分析的聚类识别，本文提出了经典的apriori算法和基于K-means算法的遗传算法。介绍了关联分析的概念和原理，随后提出了经典的apriori算法，并分析了电信业务的一些特点，使电信企业是通过向用户提供更多更好的业务服务内容，促进用户的使用率来提高企业自身的经济效益的。基于K-means算法的遗传算法实现了适合海量数据挖掘的遗传算法和K-means算法的混合。该算法通过遗传算法，可以显著地降低对数据库的浏览次数，提高算法性能，并能够准确充分地反映大客户的特征，从而实现对客户特征的聚类。7.学位论文盖克数据挖掘在电信行业客户关系管理系统中的应用研究2007中国电信业发展迅速，市场化的进程也在加速推进，运营商越来越重视客户的需要，保持客户、吸引客户和充分发掘客户的价值。而电信企业虽拥有海量的用户数据，却无法进行有效的管理和发掘。客户关系管理系统本着“以客户为中心”的理念，有助于企业竞争力的提高。数据挖掘作为新兴的交叉科学，汇集了人工智能、数据库、统计学等多方面学科，能帮助企业从海量数据中发掘有价值信息。因此，在电信企业的客户关系管理系统中应用数据挖掘技术，是具有较高实际意义和理论价值的。本文首先对客户关系管理系统进行概述，并单独针对电信企业客户关系管理系统的特点深入探讨，然后对数据挖掘的算法和方法论进行了归纳介绍。接下来，将中国国内电信运营商的客户关系管理系统进行了深入探讨，研究了CRM在电信企业中的定位及与其他系统的接口，并仔细分析和整理了客户关系管理系统中有代表性的基本架构和功能模块。本文还收集和整理了电信企业的具体用户数据，针对企业在市场营销中遇到的问题，利用先进的数据挖掘技术和数据挖掘工具，进行数据建模。在这一过程中，使用到了K-means和决策树C5.0算法来作进一步的分析。本文在对数据的分析和处理方面，除进行数据预处理之外，还根据企业的实际情况对数据进行整理，使得数据挖掘的结果更贴合实际、更具说服力，而本文主要研究的课题是企业最为困扰的客户细分和预防客户流失。对挖掘出来的结果，结合了本人在实际工作中的经验进行再分析，得出可以应用的营销建议，以指导电信企业的市场行为，取得了良好的效果。8.期刊论文谭耀武基于数据挖掘粗糙集技术的电信运营商客户价值评价-沿海企业与科技2006,(1)电信行业竞争激烈,国内电信运营商对有效的客户价值评价体系需求极为紧迫.文章结合电信行业实际,通过研究数据挖掘粗糙集技术,提出了电信运营商客户价值评价系统,以提高我国电信运营商的客户关系管理水平,增强竞争力.9.学位论文田瑞数据挖掘技术在电信行业客户流失分析中的应用研究2009当今数据挖掘技术快速发展，数据挖掘在很多领域中所起的重要作用己被越来越多的人认可，随着电信体制改革的深化，我国电信运营业的竞争日趋激烈，因此如何维持现有的客户不流失已经是电信运营商急需解决的一个课题。要保持现有的客户，电信运营商需提前预知某些客户是否有流失的可能性，进而才能采取有效的市场策略对客户加以挽留。我将基于数据挖掘的思想，通过建立客户流失预测模型对客户进行分析，得出流失客户的特征信息，从而起到指导企业决策的作用。针对电信行业的客户流失预测，国内外的专家学者已进行了大量的研究工作。主要有采用决策树方法、神经网络方法、线性回归等方法来分析电信行业影响客户流失的一些重要因素。但现有方法存在如训练结构单一等等的问题，本文将针对现有方法的不足，对客户流失预测模型进行改进。本文所做的工作包括以下几部分：首先，介绍了数据挖掘的理论及其相关算法，总结分析了决策树算法和人工神经网络算法以及这两种算法性能的比较，并对数据挖掘工具SPSSClementine软件做了详细的介绍。其次，将山西省