数据挖掘在电信行业crm中的应用研究

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时间:2019-03-09

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1、独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名:签字日期:扣I易年莎月7日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解江西师范大学研究生院有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权江西师范大学研究生院可以将学位论文的全部或部分内容编入有关

2、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、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文作者签名:翔’签字日期扣,27年b月-t日,导喃暨磁P卜签字日期:瑚,乡年f月7日摘要国内电信行业在历经数次改革和重组之后,目前已经形成了中国移动、中国联通和中国电信等三大电信运营商三足鼎立的形势。随着2009年3G牌照的发放以及行业对4G牌照的预期,电信市场的竞争已经达到了白热化的程度。电信运营商建立“以客户为中心”的管理模式,运用数据挖掘技术对CRM系统中的海量客户数据进行挖掘,从中发现各种潜在的、有价值的、规律性的信息和知识并用于指导和辅助决策,是当前电信运营商提

3、升企业核心竞争力的重要途径,具有重要的理论研究意义和实践应用价值。目前国内外对该课题的研究已经越来越成熟,就数据挖掘本身而言,无论是其理论体系还是其所使用的技术和算法都已经相对成熟,并出现了很多成型的商业软件和挖掘工具,但是在将其应用到具体的拥有不同背景的行业和专业领域时,其应用的范围和结果的准确性还是不能令人非常满意,因此很有必要对其进行更深入地研究。本文运用理论阐述、数理分析与实践研究相结合的方法,针对目前数据挖掘技术在电信行业CRM应用中存在的问题,重点研究了以下内容:(1)电信行业CRM理论体系以及在CRM中进行数据挖掘的常用算法、工具及挖掘流程等;(2)通过对某市中国移动的

4、客户数据进行抽样、清洗、建模,实例验证在电信行业CRM中利用clementine工具进行客户细分的详细流程;(3)在对客户细分的基础上,深入研究客户满意度理论,结合电信行业VIP客户的消费模式和特点,建立了电信行业VIP客户满意度模型的评价体系,并通过问卷调查等方法收集数据资料,对客户满意度模型进行了实例验证;从而为移动运营商提升VIP客户满意度指数提供有效的决策支持。本文通过利用数据挖掘技术来分析客户的消费模式以及提升企业CRM水平的研究工作,无论是对于电信运营商还是其它行业都可提供有益的参考。关键词:数据挖掘;客户关系管理;电信行业;客户细分;客户满意度AbstractAfter

5、severalreformsandreorganizationsoftelecommunications,thetelecomindustryhasformedthe‘、hleepillar”situatkmconsistedofthreetelecomoperators,ChinaMobile.ChinaUnicornalldChinaTelecom.WiththeiSSUeof3Glieensein2009andexpectationof4Glicensefromtheinduslry,thecompetitionoftelecommarkethasbecomemoreandmo

6、refierce.Telecomoperatorsestablishthecustorner-centricmanagementnxxlelandapplythedataminingtechnologyonmassivecuston'£rdataofCRM,tofindoutpotential,valuableandregularinformationandknowledgethatcanbeusedforguidanceandassistanceofdecision-n诅king,whichisallimportantwaytoimprovethecompetitivepowero

7、fenterpriseandhaveavitaltheoreticalsignificanceandpracticalvalue.ThistopicresearchabroadandathomehasbeenbecomingmoreandmolematurenoW.AsforDateMining,notonlyitstheorysystembutalsotechniquesandalgorithrmusedhavebeenRelativelymature,

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