基于logistic回归模型的客户渠道偏好分析

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1、分类号学号M201270013学校代码10487密级硕士学位论文基于logistic回归模型的客户渠道偏好分析学位申请人：饶克金学科专业：应用统计指导教师：叶鹰副教授答辩日期：2014年05月23日万方数据AThesisSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreefortheMasterofAppliedStatisticsThecustomerchannelpreferencesanalysisbasedonlogisticregressionmodelCandid

2、ate:RaokejinMajor:AppliedStatisticsSupervisor:AssociateProfessorYeYingHuazhongUniversityofScience&TechnologyWuhan430074,P.R.ChinathMay23,2014万方数据独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除文中已经标明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识

3、到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权华中科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密□，在年解密后适用本授权书。本论文属于不保密□。（请在以上方框内打“√”）学位论文作者签名：指导教师签名：日期：年月日日期：年月日万方数据华中科技大学硕士学位论文摘要随着新科技的快速发

4、展，以及3G，4G牌照的发放，三大运营商都参与到全业务经营。商企，校园，大客，集客等核心市场的竞争都趋于白热化。面对这样的竞争环境，运营商们也开始着眼于市场营销和渠道建设。本文利用数据挖掘的技术，通过分析电信客户的历史数据，发现数据中潜在的规则和模式，为电信运营商制定营销策略，业务战略提供科学的参考意见。文中对数据挖掘的基本概念，分析问题的方法，建模的流程，和相关算法做了简短的介绍。文章的主题部分--客户渠道划分是客户关系管理的一部分，是指运营商为了针对已有客户开展精准化营销才采取的措施。文章最后要实现的客户渠道偏好预测，是指运营商针对客

5、户的原始数据，使用数据挖掘技术，进一步将客户基本信息与行为特征等数据相结合进行分析，总结出客户的一些行为特征，并通过这些特征，利用数据挖掘相关理论和方法，建立渠道偏好度预测模型，从来实现对客户归属渠道的预测。最后，将预测所得到的结果应用于个性化，精准营销。客户渠道偏好是一个内容很丰富的课题，本文在具体实现的过程中通过客户调研找出了“缺乏客户渠道偏好信息积累”为当前制约业务和客户精准营销的根源所在，论证了建立客户渠道偏好度模型的必要性。运用客户关系理论，统计分析理论，数据挖掘理论，建立了客户渠道偏好度模型，并运用logit回归模型和聚类分析

6、的方法处理客户偏好数据，得到用户细分客户群的结果，为提升服务的针对性提供了有力的支持。关键词：数据挖掘精准营销客户渠道偏好logistic回归万方数据华中科技大学硕士学位论文AbstractWiththerapiddevelopmentofnewtechnologyand3G.4Glicenseissuance,thethreeoperatorsareinvolvedinthewholebusiness.Thebusinessenterprises,campuses,largepassengerofcoremarketshavebecom

7、eintense.Facedwithsuchacompetitiveenvironment,operatorshavebeguntofocusonmarketing,channelmarketing.Dataminingcananalyzehistoricaldatatelecommunicationscustomersandfindthedataintheunderlyingrulesandpatterns,andprovidescientificreferenceviewsfordevelopingmarketingstrategie

8、sfortelecomoperators,businessstrategy.ThisPapermakesabriefintroduction.,thebasicconceptsofdatami