WAP日志挖掘的研究及應(yīng)用.pdf

1、隨著無線數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)從“蠻荒期”向“精耕期”轉(zhuǎn)變，電信運營商對電信產(chǎn)品市場不斷規(guī)范，如何對產(chǎn)品進行精確營銷成了提高SP(Service Provider)收入的重要方法。通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以獲得大量潛在知識，反映產(chǎn)品運營過程中的潛在規(guī)律，為產(chǎn)品營銷策劃提供客觀的科學(xué)依據(jù)，大大提高營銷的針對性，最終實現(xiàn)產(chǎn)品收益的增加。 本論文以日志數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，運用數(shù)據(jù)挖掘的分析方法實現(xiàn)了從日志到營銷建議的全過程，主要包括：WAP(Wireless Ap

2、plication Protocol)日志ETL(Extraction，Transformation and Loading)過程、挖掘目的的確定、營銷變量的選擇、挖掘模型的建立、挖掘結(jié)果的解析和營銷方案的制定等。 WAP日志記錄了用戶使用WAP產(chǎn)品的行為，由于其格式復(fù)雜，營銷人員很難直接對日志文件開展分析工作，所以需要引入營銷變量作為技術(shù)人員與營銷人員之間的數(shù)據(jù)接口。技術(shù)人員按照營銷變量的功能進行數(shù)據(jù)的抽取，而營銷人員專注于

3、以營銷變量為基礎(chǔ)的精確營銷模型構(gòu)建，有效提高WAP日志挖掘工作的整體效率。 在建立精確營銷模型的過程中，分別應(yīng)用了數(shù)據(jù)控掘中的聚類、決策樹、時間序列、線性回歸分析、關(guān)聯(lián)性分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等相關(guān)技術(shù)。利用聚類算法實現(xiàn)對產(chǎn)品運營的地域、用戶群分類，提高了分類的客觀性；利用決策樹對分類結(jié)果進行解析，以邏輯關(guān)系的方式解釋機器聚類的思路，大大提高機器分類的可讀性；利用時間序列、線性回歸分析進行產(chǎn)品相關(guān)指標的預(yù)測，對服務(wù)器承載能力的技術(shù)評估工