數(shù)據(jù)感知技術在動感地帶品牌客戶分類中的應用.pdf

1、動感地帶的目標用戶人群是電信運營商預付費用戶的重要組成部分，其特征是年輕、時尚、潮流、富有個性，更加注重短信、上網(wǎng)等數(shù)據(jù)業(yè)務的使用。抓住這部分年輕、有潛力的客戶，電信運營商就抓住了未來潛在的高價值客戶。電信運營商主要通過細分目標客戶和提供個性化服務來制定營銷策略，組合出適合他們的業(yè)務和資費，實施差異化服務，不是以產(chǎn)品特性而是以客戶特性細分市場。如何針對高校市場的細分差異化營銷對于運營商發(fā)展校園用戶更加重要。
　　論文針對上述問題，

2、用數(shù)據(jù)挖掘技術在動感地帶目標用戶群中細分校園用戶。通過研究比較當前主流的幾種分類方法，根據(jù)營銷及決策過程中對數(shù)據(jù)規(guī)模、計算精度和運行效率的要求，選擇以多層感知器為主，用局部參數(shù)調(diào)整方式進行優(yōu)化，采用距離密度法進行聚類的方法，實現(xiàn)了動感地帶校園用戶群的識別和分類，并進行了幾個營銷實例的實際驗證。主要內(nèi)容為：
　　1．詳細研究分析比較了當前主流的幾種分類法，包括貝葉斯分類，決策樹分類，感知器分類，人工神經(jīng)網(wǎng)絡分類，KNN分類等，以及各

3、種方法的適用環(huán)境；
　　2．對需求進行了詳細的分析，根據(jù)從識別用戶群，合理適用資源，新產(chǎn)品研發(fā)等角度，結(jié)合對用戶分類的動態(tài)化、模塊化和快速分類與聚類的要求，選擇分類方法；
　　3．詳細設計了系統(tǒng)模型，部署了整個項目的實施步驟，包括模塊化設計，樣本準備，數(shù)據(jù)預處理，感知器生成與優(yōu)化，用戶聚類，實際用戶驗證等；
　　4．對感知器算法及優(yōu)化過程和距離密度聚類算法的實現(xiàn)進行了介紹；
　　5．對實際用戶的識別和營銷活動執(zhí)行