基于数据挖掘的移动通讯业客户流失管理

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1、基于数据挖掘的移动通讯业客户流失管理朱浩刚%孙煜鸥!戴伟辉%（%复旦大学管理学院信息系统与信息管理系，上海!""#@@）（!上海交通大学计算机科学与工程系，上海!"""@"）DE8),;：D6<)16EFG!H@$+/=摘要在数据挖掘技术的基础上结合目前移动通讯业激烈竞争的现状，提出了基于IAID+=/101,4/J,+/1数据挖掘平台的客户流失管理解决方案，以提高客户流失管理的科学性、最大限度地降低客户流失率、保持移动通讯企业的核心资源、增强移动通讯企业市场竞争力。关键词客户流失数据挖掘性能提升IAID+=/101,4/J,+/1文章编号%""!EK@@%E（!""#）"%E"!%L

2、E"L文献标识码A中图分类号.M@%%$%@!"#$%&’#()#*+,%*(-.(./010(&#)20$03#11%(’3.&’#(+#14.(56.708#(9.&.-’1’(/203,(#$#/5:,%;.#/.(/<"%(=%#%>9.’?0’,%’<（%C/0)1=8/+=25N+5218)=,2+J)+)7/8/+=，O:6)+P+,*/14,=?，I()+7(),!""#@@）（!C/0=$25B280:=/1I3,/+3/)+6D+7,+//1,+7，I()+7(),Q,)2=2+7P+,*/14,=?，I()+7(),!"""@"）!@7&*.3&：B28>,+7<

3、,=(=/3(+2;27,/425C)=)8,+,+7)+6=(/4,=:)=,2+255,/13/3280/=,=,2+,+=/;/3288:+,3)=,2+4，)42;:=,2+5213(:1+8)+)7/8/+=>)4/62+IAID+=/101,4/J,+/1,40:=521<)16/6,+216/1=28)R/3(:1+8)+)7/8/+=821/43,/+=,5,3，;2,;,=?258)1R/=3280/=,=,2

4、+$A05B#*87：B(:1+，C)=)J,+,+7，S,5=，IAID+=/101,4/J,+/1%引言选发现新的有意义的关系、模式和趋势的方法）。随着世界经济的全球化、市场的国际化，国内移动通讯行数据挖掘所要处理的问题就是在庞大的数据库中寻找出业的市场环境已渐趋合理且竞争日益加剧。在移动企业面向市有价值的隐藏事件，加以分析并将这些有意义的信息归纳成结场，面向国内外众多竞争者努力创造更高价值的同时客户流失构模式以帮助企业进行科学化的决策。目前数据挖掘技术主要的不断增加，客户平均生命周期的不断缩短严重影响了移动企有以下@种：业的发展。在激烈的市场竞争和不断变化的市场需求面前，如!$%

5、自动聚类（A:=28)=,3B;:4=/1C/=/3=,2+）何最大程度的降低客户的流失率？目前最有效最科学的方法是利用数据挖掘技术。数据挖掘技术是目前数据仓库领域最强大的分析手段。它的分析方法是利用已知的数据通过建立数学模型的方法找出隐含的业务规则。数据挖掘在很多行业都有了成功的应用尤其是移动通讯行业。基于严格数学计算的数据挖掘技术能够彻底地改变以往移动企业在成功地获取客户以后无法监控客户的流失，无法实现客户关怀的状况。把基于科学决策的客户关系管理全面引入到移动企业的市场&销售工作中来。!数据挖掘概述’()*)+（,%---）的定义：“.(/0123/44256,432*/1,+78

6、/)+9,+75:;+/<3211/;)=,2+，0)==/1+4，)+6=1/+64>?4,5=,+7=(12:7(;)17/)82:+=254=21/66)=)，:4,+70)==/1+1/327+,=,2+=/3(+2;297,/4)+64=)=,4=,3);)+68)=(/8)=,3);=/3(+2;27,/4”（数据挖掘是从大量存储的数据中，利用模式识别、统计和数学的技术，筛图%聚类作者简介：朱浩刚，硕士研究生，主要研究方向：基于数据挖掘的BTJ、电子商务。戴伟辉，副教授，主要研究方向：决策支持系统、基于多A7/+=的企业群决策系统、电子商务。计算机工程与应用!""#$%!%

7、L图!决策树自动聚类这项技术主要应用于聚类（&’()*+,-./）。主要的算式由一组输入值来预测一个连续值或分类值。（神经网络结构法是012+3.)$它将数据库中的字段看作一个维度，记录看作见图>）每个结点都是一个函数，这个函数使用该结点的相邻是维度空间中的一点。初始时算法随机产生0个种子结点，然结点值的加权总和做运算。函数的形式可以选择，权的确定可后计算两两种子结点的.维空间的垂直平分线，然后依据相对以由一种叫反向传导（B35A1C,6C3/