電信客戶分群方案的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、數(shù)據(jù)挖掘是近年來伴隨著人工智能和數(shù)據(jù)庫技術(shù)發(fā)展而出現(xiàn)的一門新興技術(shù)。它的核心功能是從巨大的數(shù)據(jù)集或數(shù)據(jù)倉庫中獲取有用信息，以供企業(yè)分析和處理各種復(fù)雜的數(shù)據(jù)關(guān)系。隨著電信市場競爭的日益加劇，運(yùn)營商普遍開始向“客戶驅(qū)動(dòng)”管理模式轉(zhuǎn)變。最近幾年，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)以其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析功能被普遍應(yīng)用到電信運(yùn)營商客戶管理之中。
　　 目前，電信運(yùn)營商面臨激烈的市場競爭，客戶爭奪愈演愈烈，每個(gè)企業(yè)都存在客戶流失的問題。傳統(tǒng)意義上來講，留住一個(gè)客戶所

2、需要的成本是爭取一個(gè)新用戶成本的1/5，尤其對(duì)于剩余客戶市場日漸稀疏的通信市場來說，減少客戶流失就意味著用更少的成本減少利潤的流失，這點(diǎn)已經(jīng)為運(yùn)營商所廣為接受。然而問題所在是當(dāng)運(yùn)營商面臨海量的客戶資料時(shí)，應(yīng)如何才能夠從中提取出有效的信息以判斷客戶流失的狀況或者傾向。在此，數(shù)據(jù)挖掘所提供的數(shù)據(jù)探索能力得到了充分的發(fā)揮。
　　 本論文依據(jù) CRISP—DM方法論，對(duì)“商業(yè)理解—數(shù)據(jù)理解—數(shù)據(jù)準(zhǔn)備—模型建立—模型評(píng)估—模型發(fā)布”各個(gè)環(huán)