基于K-Means聚類(lèi)算法的客戶(hù)細(xì)分研究.pdf

1、隨著科技的進(jìn)步和國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,通信行業(yè)得到了飛速的發(fā)展。各通信企業(yè)也逐步認(rèn)識(shí)到:客戶(hù)才是真正的資產(chǎn),企業(yè)的營(yíng)銷(xiāo)模式也從大眾化營(yíng)銷(xiāo)轉(zhuǎn)化為一對(duì)一的營(yíng)銷(xiāo)。在建立和完善以客戶(hù)為中心的營(yíng)銷(xiāo)體系,最重要的就是對(duì)客戶(hù)進(jìn)行細(xì)分,即通過(guò)挖掘隱藏在數(shù)據(jù)中的客戶(hù)特征,將客戶(hù)按其特征進(jìn)行分類(lèi),從而可以為不同價(jià)值客戶(hù)提供差異性的產(chǎn)品和服務(wù)。因此本文擬基于客戶(hù)細(xì)分理論和方法,利用K-Means聚類(lèi)算法,設(shè)計(jì)面向通信企業(yè)的客戶(hù)細(xì)分方法。
　　本文所做的工作主

2、要包括:
　　(1)詳細(xì)介紹了客戶(hù)細(xì)分的基本概念、理論和方法,分析了客戶(hù)細(xì)分領(lǐng)域的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀,著重研究了通信企業(yè)中進(jìn)行客戶(hù)細(xì)分的的特點(diǎn)以及主要的技術(shù)方法。介紹了聚類(lèi)分析的基本概念、原理及相關(guān)的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)等,研究了當(dāng)前主要的幾種聚類(lèi)算法,尤其是K-Means算法的工作原理及特點(diǎn)。
　　(2)針對(duì)通信企業(yè)的客戶(hù)細(xì)分問(wèn)題,設(shè)計(jì)了基于K-Means算法的客戶(hù)細(xì)分方法。首先收集并整理了國(guó)內(nèi)某通信企業(yè)的客戶(hù)數(shù)據(jù),并根據(jù)通信企業(yè)客戶(hù)數(shù)據(jù)

3、的特點(diǎn)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,討論并設(shè)計(jì)了包括數(shù)據(jù)清洗以及除噪、異常值處理的方法;利用主成分分析方法,分析了客戶(hù)數(shù)據(jù)的維度特點(diǎn),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)降維;從電信客戶(hù)的消費(fèi)者行為角度出發(fā),用K-Means算法對(duì)客戶(hù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分層聚類(lèi),建立客戶(hù)細(xì)分模型;最后根據(jù)分層聚類(lèi)結(jié)果依據(jù)最優(yōu)原則將客戶(hù)劃分為不同的細(xì)分類(lèi)別,并仔細(xì)分析了不同類(lèi)別客戶(hù)的特征。
　　(3)分別采用了SOM、BIRCH和K-Means三種聚類(lèi)算法,設(shè)計(jì)了多組實(shí)驗(yàn),比較其用于客戶(hù)細(xì)分應(yīng)用的有效