數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在通話信息中的應(yīng)用研究.pdf

1、隨著中國(guó)電信業(yè)務(wù)的重新整合，中國(guó)電信運(yùn)營(yíng)商之間的競(jìng)爭(zhēng)日趨白熱化，而網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量等方面的差距卻越來越小，單純的價(jià)格戰(zhàn)對(duì)競(jìng)爭(zhēng)的運(yùn)營(yíng)商都造成損失。因此電信企業(yè)都開始尋求改善客戶服務(wù)質(zhì)量、提高市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的方法。面對(duì)這種越來越激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，電信企業(yè)迫切地需要提高企業(yè)內(nèi)部的科學(xué)決策能力，增強(qiáng)在市場(chǎng)經(jīng)營(yíng)方面的正確判斷能力，因此，電信運(yùn)營(yíng)商需要對(duì)用戶價(jià)值進(jìn)行分析獲得決策支持。此外，電信運(yùn)營(yíng)商積累了大量的用戶通話信息，這些數(shù)據(jù)都是已經(jīng)電子化的數(shù)據(jù)，通過

2、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以從這些數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)很多有價(jià)值的信息，例如用戶的消費(fèi)行為。根據(jù)用戶消費(fèi)行為可以進(jìn)一步評(píng)價(jià)用戶價(jià)值，對(duì)用戶進(jìn)行群分，找出優(yōu)質(zhì)用戶，市場(chǎng)經(jīng)營(yíng)部門可以據(jù)此提供針對(duì)性更強(qiáng)的市場(chǎng)服務(wù)策略，節(jié)約市場(chǎng)營(yíng)銷成本。
　　 本文以浙江移動(dòng)通信公司的用戶通話信息為研究對(duì)象，建立該公司用戶價(jià)值評(píng)價(jià)模型和用戶分群矩陣。通過研究客戶關(guān)系管理(CRM/CustomerRelationship Management)結(jié)合該公司業(yè)務(wù)特點(diǎn)，根據(jù)用戶價(jià)

3、值模型將用戶劃分為低價(jià)值用戶、次價(jià)值用戶、潛在價(jià)值用戶和高價(jià)值用戶這四種類型用戶，其中潛在價(jià)值用戶和高價(jià)值用戶就是上文提到的優(yōu)質(zhì)用戶。在研究過程中，采用層次編碼法對(duì)用戶通話信息進(jìn)行預(yù)處理，經(jīng)過這種方法處理后的數(shù)據(jù)具有安全性高、易擴(kuò)充、數(shù)據(jù)準(zhǔn)確規(guī)范等優(yōu)點(diǎn)。為了建立用戶價(jià)值評(píng)價(jià)模型，將用戶價(jià)值分為當(dāng)前價(jià)值和潛在價(jià)值兩部分來考察。采用頻率統(tǒng)計(jì)和最小二乘法，找出用戶當(dāng)前價(jià)值臨界值，從而建立用戶當(dāng)前價(jià)值臨界模型，并進(jìn)一步采用多重聚類法和決策樹算法

4、(ID3)建立預(yù)測(cè)模型用于衡量用戶潛在價(jià)值的用戶信用度和忠誠(chéng)度。
　　 多重聚類法在傳統(tǒng)的系統(tǒng)聚類法基礎(chǔ)上增加了對(duì)指標(biāo)的聚類，提高了聚類結(jié)果的準(zhǔn)確度,是對(duì)傳統(tǒng)方法的改進(jìn)。在此基礎(chǔ)上，通過對(duì)用戶價(jià)值的研究，建立用戶價(jià)值分群矩陣，并依此制定提升用戶價(jià)值的有效策略。
　　 本文通過挖掘浙江移動(dòng)公司的用戶通話信息，找出關(guān)系用戶，為這類企業(yè)尋找用戶深層次需求，制定更合理的通話套餐提供了新的思路和方法。通過對(duì)實(shí)際案例的應(yīng)用，對(duì)模型的