基于数据挖掘技术的电信客户细分系统研究与实现

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时间:2019-02-22

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1、分类号!旦iuDq霉级学校代号V78669110561学号200321101049工程硕士学位论文基于数据挖掘技术的电信客户细分系统研究与实现林志雄指导老师:芰塞塾攮塑堕丝盘兰申请学位级别:亟±专业名称:鏊鲑三猩论文提交时间:呈鱼盟:曼:至!论文答辩日期:至QQ曼:鱼:』学位授予单位与日期:堡直堡王盍堂答辩委员会主席!凌盟趱趱论文评阅人!塑盈壑蓟熬丝越逢里麴丞煎摘耍摘要随着电信体制改革的深化,中国加入WTO,我国电信运营业的竞争也日趋激烈。以客户为中心来整合企业的经营方式是客户关系管理的核心理念,客户细分是客户关系管理的核心功能,可以对客户获取、客户保持、客户增值等提供全面

2、的支持。基于数据挖掘技术的分类方法,为更深入的客户细分提供有效的手段。与其他行业相比,中国电信运营业拥有更多有关用户的数据。谁能正确地挖掘与分析隐含这些数据中的知识,谁就能更好地向用户提供产品与服务,能够发现更多的商机,从而在竞争中获胜。本文针对客户细分这个主题,在国外的已有研究的基础上,结合我国电信企业的实际需要,提出了通过对电信客户的忠诚度、信用度、客户行为、客户价值等几个方面进行分析,综合各种分析因素,根据电信营销的需要,对电信客户进行细分。本文探索基于数据挖掘的客户细分理论与方法及客户细分系统架构,并通过对客户通话记录数据的分析,通过K-Meanss、Kohonen

3、、决策树等挖掘方法来得到客户群的分类。并在SFSSC1ementine中对模型进行了验证与评价。希望本研究能为加强与提高数据挖掘技术在我国电信运营业中的应用起到一点推动作用。关键词数据挖掘:客户价值;客户细分;决策树华南理工大学工程硕士学位论文ABSTRACTWiththetelecommunicationsystemreformdevelopmentandourentranceofWTO,thecompetitionoftelecommunicationoperationiSbecomingfiercely.Thatoperatemodecenter0/1thecusto

4、merstointegratethebusinessenterpriseiSthecoreprincipleofCustomerRelationshipManagement.ThecustomersubdivideiSnuclearfunction,whichsupplytheal卜sidedsustainforcustomer—acquired,customer—retained,customer—incrementetc.TheclassificationmethodbaseonthedataminetechnicaIprovidesthevalidmeansforth

5、emorein—depthcustomersubdivide.Comparetootherprofession,ChinesetelecommunicationoperationhavemorerelativeCustomerdata.WhocanmineandanalyzethiSimplicitknowledgeinthedatasets.whocanprovidebettertocustomertheproductandserviceandcandiscovermorebusinessopportunities,consequentlYcanwiIIincompeti

6、tion.BaseonoverseasknownresearchandaimatthetopiCoftheCUStomersubdivides,thiSthesiSputforwardtheanalyticwayintheaspectssuchasloyaltyandcreditoftheteIecommunicationcustomer,customerbehavior,CUStomervaluejoinwiththeeffectivedemandofOUrcountrytelecommunicationbusinessenterprise,whichcanSegment

7、acethecustomersbysynthetizinga11kindsofanalytiCfactor.ThiSthesiSexplorethetheory,methodandthesysternconfiguringofthecustomerSegmentatesfoundondatamining.ThroughtheanalysistoconversethecallrecorddataofcustomersandthedataminemeanssuchasK—Meanss,Kohonenelustering

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