数据挖掘技术及其在电信crm中的应用研究

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2、的成果。学位论文中凡引用他人已经发表或未发表的成果、数据、观点等，均已明确注明出处。除文中已经注明引用的内容外，不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究成果做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名：因兰整日论文作者签名：剁兰丝日期：Z翌2￡，』』关于学位论文使用授权的声明本人在导师指导下所完成的论文及相关的职务作品，知识产权归属兰州大学。本人完全了解兰州大学有关保存、使用学位论文的规定，同意学校保存或向国家有关部门或机构送交论文的纸质版和电子版，允许论文被查阅和借阅；本人授权兰州大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入

3、有关数据库进行检索，可以采用任何复制手段保存和汇编本学位论文。本人离校后发表、使用学位论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时，第一署名单位仍然为兰州大学。保密论文在解密后应遵守此规定。论文作者签名导师签名：晤驻磊邀日期：2直．／／数据挖掘技术及其在电信CRM中的应用研究——中文摘要数据挖掘技术及其在电信CRM中的应用研究中文摘要由于我们国电信行业垄断格局的打破，通信市场竞争日趋激烈，商务活动的主动权被交到了客户手中，保持原有的客户对企业来说变的至关重要。从企业大量客户数据中提取出有效信息，来对有很可能流失的客户做出预测和分析，并按客户的消费特点对其进行纲分，从而针对不同类型的客户给以不同的服

4、务策略，只有这样才能有可能不断地提高客户忠诚度，为企业赢得更多的利润。本文首先在理论部分围绕数据挖掘进行了较为深入的探究，并着重对其中的分类和预测方法进行了探讨分析和举例。在之后的应用篇，以某移动通信公司的部分客户数据为基础，对其进行了流失预测模型的建立和客户群细分。客户流失分析传统的方法包括生存分析方法、测定客户流失率、客户保持率和增长速度等，但这些方法只是提供相应的量化指标，缺乏对客户的分类和聚类分析。在本文中，我们尝试了以客户关系管理的思想，运用数据挖掘技术和方法对众多电信运营商所面临的共同问题——客户流失进行了深入探讨和研究，从而提供了新的评估和分析角度，为市场人员制定“一对一”的个性

5、化销售策略提供了较为可靠的理论依据。关键词：数据挖掘，分类，聚类，客户流失分析，预测论文类型：应用研究数据挖掘技术及其在电信CRM中的应用研究——英文摘要。2。ResearchOfDataminingTechnologyAndIt'sApplicationForTelecommunicationC贼AbstractBecauseofhavinglostit'smonopolizeposition，c,mmtrytelecommunicationprofessionisfacedwiththegraduallyvigorousmarketcompitition，SOitismoreandmore

6、importantfortheenterprisestokeeporiginalcustomer。Tomakingpredictionandanalysiswiththecustomerwhomaychum，it’Snecessarytowithdrawvalidinformationfromlargequantitycustomer’Sdataandsubdivideaccordingtheirconsumptioncharacteristicsbeingaimatofferingdifferentservicestrategy。Onlywiththiswaycanweincreasecus

7、tomer’SloyaltyconstantlyandwinmoreprofitsfortheenterpriseaInthispaper,weshowadeeperdiscussarounddatamini-gtheoryfirstofall，andemphaticallygivinginquiringandexamplefortheclassificationandclustering。Aft