移动通信中商业数据挖掘.doc

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1、在移动通信中的商业数据挖掘摘要本文简单介绍了何为数据挖掘技术，数据挖掘所需要的条件、数据仓库的建立，以及为什么要应用在移动通信中和在移动通信中经常用的两种算法-关联规则挖掘和K最近邻算法，并且较为详尽地阐述了它们的工作原理。目前移动通信运营商大都具有客户服务呼叫中心、业务受理网站、业务运营系统等。分散的各个信息系统都各自比较完整地管理者客户某一部分的信息，海量的客户数据、账务数据、市场营销数据以不同的数据结构和访问方式分散地存放在物理上或者逻辑上隔离的数据库中，形成数个彼此独立缺乏联系的信息数据库，这些数据库中有大量

2、冗余和不一致存在，对于数据挖掘过程中数据必须具有单一试图的要求不能满足。关键词：数据挖掘移动关联规则挖掘K最近邻算主要观点1.数据挖掘技术将是一种运营商作为优化移动互联网服务的管道，能够对管道数据分析，把握客户的使用趋势，习惯和规律的，让管道“人性化”，让服务“利润化解决方案。2.移动中的数据挖掘是它把人们对数据的应用从低层次的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，提供联规则挖掘和K最近邻算法。3.移动通信数据挖掘数据挖掘技术，挖掘出移动商务潜在和当前高价值客户所具有的特征从而为企业进一步开展客户营销更好的抓住目标客户节

3、约广告成本提供一种便于操作可行方法1绪论随着移动互联网的高速发展手机购物逐渐受到市场中多方的关注。业界也普遍预测在2012年随着智能手机的市场化普及速度和深度的加快随性随地以及时间碎片化为主要特征的新电商环境将加速电商推陈出新，我国手机用户达到7.38亿，全球手机用户数量超过50亿。伴随着手机用户数量的快速增加和移动通信技术的技术革新，从3G到4G的进步，移动通信市场竞争惨烈。数据挖掘技术将是一种解决方案。运营商作为提供移动互联网服务的管道，只有能够对管道数据进行分析，把握客户的使用趋势，习惯和规律，才能让管道

4、更“智能化”，让管道“人性化”，让服务“利润化[1]。1.1当前运营商挖掘移动数据方式客户价值挖掘能够对客户的使用行为，发展趋势等信息进行有效分析利用，用来指导运营商的价值拓展。首先运营商要对客户服务进行针对性的资源和服务倾斜。据权威统计，移动互联网客户较全网客户个人价值要高出全网客户25%以上;而且这个趋势有更进一步扩展之势，其中新客户和发烧友客户具有较大弹性空间。新客户作为业务拓展使用的潜力人群，发展势头强劲;发烧友客户具备强大的“品牌意志力”能够更多的推广运营商的业务体验，从而带来更好的业务“利润”增值。再者，

5、运营商针对性的分级进行服务支撑，目前新浪微博，facebook社区等的广泛使用已经成为用户进行互联网交流的重点平台。因此可以加强对这些业务的监控分析，并将这些业务优先迁入IDC，提供给客户更快捷的入口以及更优质的网络服务，以降低公司与其他运营结算成本的同时提升客户满意度。然后，对客户的集中使用业务时间和客户业务等级进行有效的推广服务，采用多元化营销提升针对性的业务群体扩充。比如在用户集中上网的时间段晚上21点之后，采用多维度营销，增大营销成本和业务体验机会;对于每周手机上网20次以上的客户进行重点业务推荐。未来更精准

6、的分析用户行为的软件能够更准确的提供更多的应用服务，增大使用的命中率。类似于推荐类业务分成将成为未来的主流盈利途径之一。最后，运营商还需要在一些细节方面入手，在研究用户的使用行为的同时对于关注度急剧上升的业务进行重点“掘金”，加大对于新兴业务的投入，以求在每轮业务高峰到来前进行优势布局，提升品牌忠诚度和战略价值。例如，可以在MM平台增加相关热门书籍和热门连续剧片段的下载，把这些热门剧集带来更多的客户价值提升到运营商品牌战略中。[2]2.1移动通信的数据挖掘条件目前移动通信运营商大都具有客户服务呼叫中心、业务受理网站、

7、业务运营系统等。分散的各个信息系统都各自比较完整地管理者客户某一部分的信息，海量的客户数据、账务数据、市场营销数据以不同的数据结构和访问方式分散地存放在物理上或者逻辑上隔离的数据库中，形成数个彼此独立缺乏联系的信息数据库，这些数据库中有大量冗余和不一致存在，对于数据挖掘过程中数据必须具有单一试图的要求不能满足。从图1可以比较形象地看出分散的数据库的弊端。客户DB客户信息业务DB（客户+业务）运营DB（客户+消费+业务）客户和业务基本信息冗余分析1分析2分析3图1这些系统都是事物型的联机处理系统，实时处理在线事物，即处

8、于不断的变化当中。不能形成一个稳定的分析环境。之所以要这样，是因为数据挖掘需要在数据仓库的基础上进行大数量级的频繁操作，具体包括查询、分析、取样等等。这样把之前各个独立的数据库系统联合在一块便形成了可供数据挖掘用的数据仓库[3]。数据仓库有很多新的特征，一般来说，数据仓库是面向特定主题的，有特定的挖掘目标，在一定的时期之内要保持相对稳定。数据仓