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1、手机客户消费趋势分析与研究maintenancemeasures,thereisabigsecurityrisk,managementhashadagreatimpacttothecity.3.1-8busterminalstationstatusinYibincitylayouts(4)hoursofoperationmostofYibincitybuslinesin5:30-6:20,andbasicallymeettheYibintravelneeds.Bus手机客户消费趋势分析与研究maintenancemeasures,thereisab
2、igsecurityrisk,managementhashadagreatimpacttothecity.3.1-8busterminalstationstatusinYibincitylayouts(4)hoursofoperationmostofYibincitybuslinesin5:30-6:20,andbasicallymeettheYibintravelneeds.Bus【摘要】：近几年,移动通信行业快速发展,手机客户规模迅速扩大。随着电信市场的进一步开放,客户有了更多的选择,移动运营商之间的竞争日趋激烈。如何能够挽留老客户、吸引新客户
3、、扩大市场占有率已经成为各移动运营商竞争的焦点。经过多年的运营,移动通信企业积累了大量的客户历史数据。而当前的计费系统不具备分析客户通信费特点的功能,无法发现客户的话费趋势和潜在的消费能力。结合笔者在移动通信公司的工作经历,本文运用数据挖掘的技术,以手机客户月通信费为切入点,研究客户的话费现状及未来发展趋势,希望能够为移动运营商制定经营策略提供科学的依据。本文使用OPTICS算法对手机客户进行聚类分析,并根据客户数据集的特点改进了该算法。利用改进的OPTICS算法,本文按照客户月通信费的分布密度对客户进行分类,提出比较合理的客户群分类标准。然后构建
4、数据仓库,建立以客户群类别、业务种类、时间等为维度的多维数据集。在此基础上,本文详细研究各个消费层次的客户群,跟踪通信费波动较大的客户,并深入分析客户的行业分布特点、通信费的变化原因和发展趋势。由于数据量很大,本文用SQLServer2000AnalysisService作为数据仓库平台,聚合客户数据,用DELPHI编程绘制了客户群的分布情况、通信费及人数变动趋势、客户的行业结构和通信费结构等各种统计图形,供决策人员参考。通过以上的研究,本文得到下面的结果:1、提出合理的客户群分类标准;2、找到了影响客户月通信费的因素,发现了客户的行业分布特点和通
5、信费变化趋势,并为决策者提出合理的建议;3、根据客户数据集的特点,改进了OPTICS算法,提高了该算法处理相同话费值的效率。这些结论可以为移动通信公司高层决策者制定营销策略提供科学的依据。同时,客户经理能够明确服务对象,有针对性地向客户提供各种亲情服务,达到扩大客户群、增加企业利润、增强公司市场竞争力的目的。本文的研究思想及方法适用于研究通信行业客户的话费趋势,对其他服务行业研究客户的消费趋势也具有一定的参考价值。【关键词】：数据仓库聚类分析移动通信行业客户群分类【学位授予单位】：山西财经大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2006【分类号】：
6、F274;F626【目录】：摘要6-8Abstract8-12第一章引言12-171.1研究的背景和目的12-161.1.1中国移动通信行业的现状12-151.1.2手机客户服务管理现状15-161.2研究方法和内容161.3论文的框架结构16-17第二章建立客户群分类标准17-292.1聚类分析概述17-182.2OPTICS算法原理及实现18-232.3OPTICS算法的改进23-242.4确定客户群分类标准24-272.5分类标准合理性分析27-29第三章手机客户数据仓库设计29-363.1作业案例描述29-303.2整体需求的制订303.3
7、多维数据集设计30-343.3.1设计事实表与维表31-333.3.2选择结构模型333.3.3数据集实现33-343.4数据的加载与浏览34-36第四章客户通信费趋势分析36-444.1通信费组成结构模型36-384.2客户群结构分析38-404.3客户群消费趋势分析40-434.4结论43-44第五章结束语44-45参考文献45-47附录一计费系统数据库部分表结构47-48附录二改进后的OPTICS算法的DELPHI源代码48-54附录三《手机客户消费趋势分析系统》部分模块DELPHI源代码54-57致谢57-58攻读硕士学位期间发表的论文58
8、-59本论文购买请联系页眉网站。maintenancemeasures,thereisabigsecurityrisk,m
