文档介绍：分类号: TP391 单位代码: 10086
密级: 公开学号:G2009031
基于数据挖掘的移动通信客户细分
应用研究
munications customer segmentation based on data
mining application
学位申请人:刘丽娟
指导教师: 吴凤祥教授
学科专业:计算机应用技术
学位类别: 工学硕士
授予单位:河北农业大学
答辩日期:二〇一二年十二月
摘要
本文研究数据挖掘技术在移动通信客户细分中的应用,旨在解决如何利用现有客
户数据资源,寻求行业内对客户群体的有效细分方法,使用数据挖掘技术对移动通信
客户进行合理的、有效的划分,从而为电信企业的商业决策提供科学的理论依据,为
企业的服务和销售提供有效的决策支持和指导。近年来,我国全国电信业务总量逐年
增长,到 2010 年已达到 亿元。其中移动通信业则逐渐发展成为电信行业中
的利润最高、成长最快的业务。随着人们对移动通信业务需求的加大,各大运营商之
间的竞争也日益激烈。面对海量的客户信息及客户数据,运营商如何从中得到有用的
信息,为公司维护、开发客户的决策提供支持,已成为移动通信运营商关心的首要问
题。现在国内的移动通信运营模式正逐步向以客户为中心、以数据为中心、以信息为
基础的国际先进模式转变。只有对用户群的特点进行详细的分析和定位,才能针对其
特点有目的制定营销方案,才能获得较高的投资回报。
数据挖掘是较先进的数据分析方法,可对客户数据进行深入地分析。客户细分是
客户关系管理系统的核心功能之一,可对客户获取、客户保持及客户增值等客户关系
管理过程提供全面支持。将数据挖掘技术更好的应用于客户细分,能够帮助企业实现
既定目标。
本文针对移动通信市场庞大的客户资源,在掌握市场一般特征的基础上,对其客
户的消费需求和购买行为进行了系统的研究,按照客户消费特征和购买规律划定目标
市场。通过整合来自营业、计费、账务、客户服务、决策支持等系统的客户数据,根
据对客户细分理论算法的剖析,设计了基于数据挖掘的客户细分模型;运用聚类分析
将客户分成不同的客户群体,对各群体的客户特征进行了描述,构建出了客户细分矩
阵。同时也通过实例数据对模型进行了检验;将模型得到的结果与目前的商业实际进
行了关联,进一步说明了各细分群体的特征。
关键字:移动通信;数据挖掘;客户细分;聚类分析
munications customer segmentation based on data mining application
Author:Liu Lijuan
Supervisor:Wu Fengxiang
puter Applied Technology
Abstract
In this paper, data mining technology in munications customer
segmentation, aims to address how to leverage existing customer data resources to seek
effective segmentation method of customer groups in the industry, using data mining
techniques for munications customers reasonabledivision to provide scientific
and theoretical basis for the munications enterprise business decisions, provide
effective decision support and guidance for service and sales. In recent years, China's
national business volume increased year by year, has reached trillion yuan
in 2010. The munications industry gradually developed into the most profitable
in the munications industry, the fastest growing business. With the increasing
demand for munication ser