判别分析在电信客户分类中的应用.pdf

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1、[摘要]据挖掘能从大数据进行挖掘了更多的效益[关键词]1．引言随着国内电信行业进一步的改革与重组和通信技术的飞转换、分析和其它模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键速发展，中国电信业的市场环境发生了根本性的变化：中国电型数据。信市场现在由中国移动、中国联通、中国电信三大电信运营商电信客户分类数据挖掘是指从大量的有关客户的数据中形成了三足鼎立之势。而且在加入WTO后，我国电信市场将挖掘出隐含的、先前未知的、对企业决策有潜在价值的知识和逐步对外开放，国内电信运营商正面对一个全新的、更加激烈规则。将数据挖掘技术与电信行业丰富数据资源相结合，可以的国内国际全方位的

2、市场竞争环境。面对激烈的竞争环境和有效地对电信客户进行分类，从而帮助电信企业制定更准确、飞速发展的信息技术，传统的粗放型市场运营策略发挥作用快捷、有效的市场策略。的空间已十分有限，电信运营商意识到客户才是企业生存和本文针对电信通信业务的客户数据，运用判别分析方法发展的源泉。而如何改善客户服务质量、增强客户服务的满意对电信客户进行分类，客户分类结果将用于指导信运营商制度和忠诚度、提升客户价值来实现企业自己的价值、如何用信定相应的市场营销计划与客户服务战略，电信运营商可对潜息化管理来替代原有的传统管理手段等问题，是电信运营商在客户进行评分，并确定哪些用户最有可

3、能属于最有价值的关注的焦点。因此，电信运营商的管理模式必须从“以产品信类。息为中心”向“以客户为中心”转变，电信企业必须建立自己特3．判别分析概述有的电信客户关系管理(CRM)系统，对客户进行分类，针对不同的客户制定精细化的营销服务策略，提高营销服务效益，使判别分析是在相关类型变量和一个或者多个预测变量之各方价值发挥到最大，实现共赢。间的关系基础上对相关类型变量的值进行建模，也就是说给电信运营商作为国内领先的拥有大量电子化数据的行业定一系列的独立变量，判别分析旨在找到这些能很好地分离在发展过程中积累了大量的客户信息数据和消费数据，这些一组案例的变量的一种线

4、性组合。判别分析是一项根据输入数据真实地反应了电信客户的消费行为，它们是电信企业的字段值对记录进行分类的统计技术。这种技术与线性回归类重要资产和财富。电信企业希望通过深入分析数据从中挖掘似，但用分类目标字段代替了数值字段。该模型由一个判别函获取更有价值的客户信息，建立面向电信客户的客户关系管数组成(如果有两个以上组，则由一组判别函数组成1，判别函理(CRM)系统，实践企业以客户为中心的经营理念，使服务的数预测变量的线性组合，提供组之间的最佳判别。这些函数通内容质量直至意识均得到不断提高，尽可能满足客户最真实过组成员关系已知的观测值样本生成；然后，可以将这些

5、函数的需求，从而提高客户的满意度和忠诚度，在企业和目标客户应用于具有预测变量测量值、但组成员关系未知的新观测值。之问建立一种长期稳定的互惠互利的关系，最终实现“保留老判别式分析的模型是：客户，发展新客户，提高客户价值”的目标。di_bok+blkXil-}-⋯+bIp其中，d是对应第i个案例的第k个判别函数的判别得2．数据挖掘与电信客户分类分。P是预测变量的个数。b．是第k个判别函数的第J个判别数据挖掘(DataMining)是从大量的数据中发现潜在规系数。X是第i个案例的第J个预测变量的值。律、提取出出有价值的知识(模型或者规则)的技术。数据挖掘判别分析

6、的前提假设：是许多学科的交叉，运用了数学、统计学、计算机等学科的技(1)预测变量彼此之间不是强相关的；术起源于20世纪80年代，在决策支持中扮演着重要的角色。(2)每个组均来自于多元正态总体；作者简介：王玉英，女，内蒙古赤峰人，博士，副教授。主要研究方向：逆向工程、web服务、软件测试、数据分析与处理。基金项目：陕西省教育厅项目．项目编号：11JK1068。一35—基金项目(31所有总体具有相同的协方差矩阵。表3标准化的典型判别式函数系数判别分析的工作流程如下：首先选择第一个判别函数，这函数个函数将会尽可能地对案例进行分类；然后选定第二个判别123函数(和

7、第一个函数没有关联)，这个函数将对案例进行更深受教育程度0．9550．202—0．303层的分类；不断重复上述过程添加判别函数直到达到由预测职业一0．0461．014．0．134变量和分类个数所确定的判别函数的最大数为止。居住地0．3390．2550．9l64．实验分析某电信运营商根据服务使用模式对它的客户群进行了分从表3我们可以看出变量受教育程度、客户职业、客户居段，将这些客户分为四组：基本服务、3G服务、增值服务、全套住地分别在判别函数一、二、三中的重要性。服务。我们将关注与使用人口统计数据预测客户使用模式。试验数据是是某电信公司一月份的客户数据，根据

8、用户表4区域图数据信息，从中随机抽取5000条数据作为分析依据，每