电信客户细分中基于聚类算法的数据挖掘技术研究

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1、电信客户细分中基于聚类算法的数据挖掘技术研究　　摘要：结合市场细分和数据挖掘技术等相关理论，针对电信行业客户细分领域存在的问题，以某市电信公司提供的二十多万客户数据作为研究对象，基于CRISP?DM数据挖掘模型，通过数据挖掘工具中提供的K?means聚类算法完成对电信市场客户准确、有效的聚类细分，为管理和营销人员初步提供了制定管理或营销计划的依据。在完成客户细分模型的基础上，设计和实现了电信客户细分系统，并编码实现该系统功能的主要模块，将客户细分的整个流程通过自动化的过程描述出来。　　关键词：数据挖掘；客户细分；SPSSModeler；K?means算法　　中图分类号

2、：TN911?34；TM417文献标识码：A文章编号：1004?373X（2016）15?0095?04　　Abstract：Accordingtothemarketsegmentation，dataminingtechnologyandcorrelationtheories，andaimingattheproblemexistingincustomerclassificationfieldoftelecomindustry，morethan200000customers′dataprovidedbythetelecomcompanyofacertaincityist

3、akenastheresearchobject.OnthebasisofCRISP?DMdataminingmodel，theK?meansclusteringalgorithmindataminingtoolisusedforachievementofaccurateandeffectiveclusteringclassificationofthetelecomcustomers，whichprovidesabasisofmakingapreliminarymanagementplanormarketingplan10forthemanagementandmarke

4、tingstaff.Onthebasisofthecustomerclassificationmodel，thetelecomcustomerclassificationsystemwasdesignedandimplemented，andthemainmoduleofthesystemfunctionwasrealizedwithencoding.Thewholeprocessofcustomerclassificationisdescribedbymeansofautomationprocess.　　Keywords：datamining；customerclas

5、sification；SPSSModeler；K?meansalgorithm　　目前，通信信息产业迅速发展，移动通信已经成为国内最具发展潜力和活力的支柱产业[1]。随着手机、电脑的普及以及无线物联网技术的应用，通信行业的高速发展不断地改善人类的生活方式，技术和市场的创新为提供商产生了丰厚的利润，同时也带来了激烈的市场竞争。WAP，GPRS，3G等信息技术在描述美好前景的同时，更是加剧了电信市场的竞争，对电信运营商提出了更加严酷的要求[2]。　　1关于CRISP?DM数据挖掘模型　　目前，许多数据挖掘系统的开发商为其用户提出了应用数据挖掘技术的过程参考模型。例如CRI

6、SP?DM，作为目前业界权威的标准流程方法，提供了一个数据挖掘项目生命周期的全面描述。CRISP?DM数据模型流程标准把数据挖掘划分为6个阶段：分别为商业和数据理解、数据准备、数据处理、模型建立和评估以及部署结果，通过上述6个阶段最终构成一个统一的循环周期[3]。CRISP?DM模型在实际应用过程中，数据处理、准备和建模以及评估是一个多次修正、重复调整、回馈和完善的过程，不是简单的单向运作。CRISP?DM数据挖掘模型阐述了整个项目的工作流程[4]。10　　2基于CRISP?DM的电信客户细分模型　　2.1电信客户细分的需求分析　　具有足够可靠的数据源是进行数据挖掘的

7、必要前提。课题中，某市级电信公司的计费账务系统为本次数据挖掘研究提供了真实、可信的数据。　　（1）客户账单汇总信息表：描述电信运营商为其客户定期进行费用汇总得到的费用结算数据，见表1。　　（3）客户通话详单信息表：描述电信客户详细的通话信息，包括主（被）叫、主（被）叫号码、通话起始时间、通话终止时间等。　　（4）测试卡用户表：描述电信测试卡用户的信息。　　在数据挖掘建立客户细分模型的过程中，使用一台PC机同时作为数据挖掘的服务器和客户端，数据库使用Oracle，建模软件使用IBMSPSSModeler，并使用辅助工具IBMDataStage。　　2.