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文檔簡(jiǎn)介
1、國(guó)內(nèi)通信行業(yè)運(yùn)營(yíng)商在經(jīng)過(guò)幾次分拆和重組以及3G牌照的發(fā)放后,行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)和對(duì)用戶(hù)的爭(zhēng)奪日益激烈,在如何提升服務(wù)意識(shí)、發(fā)展銷(xiāo)售渠道和新的宣傳方式等方面都面臨著新的問(wèn)題。在以客戶(hù)為中心的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境中,如果既能擁有大量的信息,又能擁有先進(jìn)的分析信息的工具,就能在激烈的競(jìng)爭(zhēng)中取得優(yōu)勢(shì)。數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中提取或挖掘知識(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,從而發(fā)現(xiàn)潛在信息的技術(shù)。對(duì)客戶(hù)進(jìn)行細(xì)分能夠幫助企業(yè)從更加深入全面的角度洞察客戶(hù)、了解客戶(hù)價(jià)值取向,基于這種洞察在合適
2、的時(shí)間通過(guò)合適的渠道向合適的客戶(hù)提供量身定做的產(chǎn)品套餐。
本文首先介紹了數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)理論和發(fā)展現(xiàn)狀,其次對(duì)客戶(hù)消費(fèi)行為分析系統(tǒng)進(jìn)行了設(shè)計(jì)目標(biāo)和功能模塊的需求分析,給出了系統(tǒng)的流程圖,確定了選用聚類(lèi)、決策樹(shù)、關(guān)聯(lián)規(guī)則三種算法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,并詳細(xì)介紹了聚類(lèi)、決策樹(shù)、關(guān)聯(lián)規(guī)則三種算法的原理。
本文結(jié)合通信行業(yè)運(yùn)營(yíng)商的實(shí)際情況,采用了K-means聚類(lèi)算法、C5.0決策樹(shù)和Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則應(yīng)用于客戶(hù)消費(fèi)行為分
3、析,進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了客戶(hù)消費(fèi)行為分析系統(tǒng)。
在數(shù)據(jù)挖掘模塊的設(shè)計(jì)中,首先將常用的兩種聚類(lèi)算法進(jìn)行比較,認(rèn)為K-means算法能夠很好的解決給出的數(shù)值型屬性的數(shù)據(jù)對(duì)象的聚類(lèi)問(wèn)題,經(jīng)常以局部最優(yōu)結(jié)束,算法是相對(duì)可伸縮和高效率的,對(duì)輸入數(shù)據(jù)順序的敏感度一般,算法結(jié)果比較容易理解,建模速度也較快,與通信運(yùn)用商現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)的特點(diǎn)相吻合,得出K-means算法更適用于進(jìn)行客戶(hù)消費(fèi)行為分析的結(jié)論。本文將K-means算法用于對(duì)某
4、通信運(yùn)營(yíng)商的客戶(hù)進(jìn)行細(xì)分為例,闡述了算法的實(shí)現(xiàn)過(guò)程,對(duì)結(jié)果進(jìn)行了分析,并對(duì)算法進(jìn)行了改進(jìn),減小了K-means算法因其初始聚類(lèi)中心的隨機(jī)選取而可能出現(xiàn)的算法在局部極小處收斂的可能性,提高了算法的聚類(lèi)效果。其次,本系統(tǒng)還運(yùn)用了Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,以長(zhǎng)話(huà)漫游包產(chǎn)品是否適合捆綁銷(xiāo)售為例,詳細(xì)闡述了Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則的實(shí)現(xiàn)過(guò)程,對(duì)結(jié)果進(jìn)行了分析,并對(duì)算法進(jìn)行了改進(jìn),由于A(yíng)priori關(guān)聯(lián)規(guī)則存在多次掃描數(shù)據(jù)庫(kù),并通過(guò)模式匹配
5、檢查候選項(xiàng)集而導(dǎo)致效率低的問(wèn)題,經(jīng)過(guò)改進(jìn),Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則只需掃描一次數(shù)據(jù)庫(kù),大大的提升算法了的效率。第三,本文將ID3、C4.5、C5.0、CART等主要決策樹(shù)算法的關(guān)系和發(fā)展歷程進(jìn)行了介紹,C5.0決策樹(shù)算法更適用于進(jìn)行客戶(hù)消費(fèi)行為分析,本系統(tǒng)將C5.0決策樹(shù)算法用于營(yíng)銷(xiāo)案目標(biāo)客戶(hù)的篩選,本文以長(zhǎng)話(huà)包客戶(hù)篩選為例,詳細(xì)闡述C5.0決策樹(shù)算法的實(shí)現(xiàn)過(guò)程,并對(duì)結(jié)果進(jìn)行了分析總結(jié)。
實(shí)際應(yīng)用表明,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)客戶(hù)消費(fèi)
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