數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電信業(yè)務(wù)中的應(yīng)用研究.pdf

1、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是目前數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域最強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析手段。它的分析方法是利用已知的數(shù)據(jù)通過建立數(shù)學(xué)模型的方法找出隱含的規(guī)則。在電信領(lǐng)域中，理解不同客戶群體的偏好、購物態(tài)度和價(jià)格觀念是市場營銷成功的關(guān)鍵。如何利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對客戶的業(yè)務(wù)規(guī)則進(jìn)行分析是新興的電信行業(yè)關(guān)注的重要課題。
　　 本文介紹了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的相關(guān)概念及其在電信領(lǐng)域的應(yīng)用，對典型的聚類技術(shù)和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)進(jìn)行了的分析。重點(diǎn)研究了適用于電信業(yè)務(wù)中客戶細(xì)分和關(guān)聯(lián)規(guī)則提取的數(shù)

2、據(jù)挖掘算法。針對電信企業(yè)行業(yè)的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了一個(gè)基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的客戶業(yè)務(wù)模型，采用K-means聚類技術(shù)和FP-growth關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)進(jìn)行電信業(yè)務(wù)的規(guī)則提取。首先根據(jù)電信數(shù)據(jù)集的客戶屬性進(jìn)行聚類分析，將客戶類型進(jìn)行細(xì)分。然后通過關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)客戶的業(yè)務(wù)行為進(jìn)行規(guī)則提取，從而對客戶進(jìn)行有針對的業(yè)務(wù)推薦。
　　 在模型基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了一系列針對電信數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)驗(yàn)，對實(shí)驗(yàn)的思想、實(shí)現(xiàn)過程及性能評價(jià)進(jìn)行了詳細(xì)的論述。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，

3、該技術(shù)對于海量的電信業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)具有挖掘時(shí)間短、規(guī)則準(zhǔn)確率高等優(yōu)點(diǎn)。
　　 總之，通過本文的工作，得出了應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘?qū)﹄娦艠I(yè)務(wù)規(guī)則進(jìn)行分析的過程。即依據(jù)歷史數(shù)據(jù)和相關(guān)的數(shù)學(xué)模型，利用數(shù)據(jù)挖掘等分析方法，對客戶的類型進(jìn)行細(xì)分，然后對不同類型的客戶屬性、定制業(yè)務(wù)情況、客戶服務(wù)投訴或交費(fèi)等信息進(jìn)行規(guī)則挖掘，提煉出該類型客戶的行為特征，再將這些特征規(guī)則應(yīng)用于現(xiàn)有的客戶服務(wù)，從而可以對客戶進(jìn)行有針對性地業(yè)務(wù)推薦，采取相應(yīng)的營銷手段做到客戶保持