以数据挖掘为基础的成都移动客户保有系统的设计与实现

发布时间：2017-06-18 11:19

  本文关键词：以数据挖掘为基础的成都移动客户保有系统的设计与实现，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着我国移动通信的普及,移动终端的日益增长在很大程度上提高了网络的应用范围,网络数据涵盖到社会中的各个领域,如何通过数据资产管理和运营,实现转型发展和产业创新的路径成为移动通信行业一个新的研究课题。通信业是一个大客户、大数据量、高数据及时性的行业,通信行业拥有更加丰富的用户数据:用户详细资料、用户上网日志、位置信息、访问记录、终端信息等,随着通信领域的竞争加剧,运营商要面对传统对手的竞争,同时还要面对及时通信软件如微博、微信等OTT企业的竞争,传统运营商存在存量客户流失及“被管道化”风险;面对发展中日益严重的问题,通信运营商已意识到必须通过数据挖掘技术,大数据优势将庞大的客户群体进行细分,按照不同的客户特征如客户价值(ARPU)、产品需求、业务使用偏好、服务需要等多维度了解客户信息,并建立数据评估分析平台,从而更有效的有效改善客户关系、提升服务水平及产品的竞争力实现精确营销,进而提升企业竞争实力。本文从数据挖掘的基本理论进行讨论,在基于对数据挖掘技术的相关理论分析以及对基本概念和体系结构和逻辑功能的理论基础上,研究数据挖掘技术在移动客户管理系统中的应用,对客户管理中数据挖掘的系统结构以及数据挖掘算法进行讨论,本文对各种数据挖掘的方法中,着重研究了和讨论了电信行业常用的决策树、ID3、AHP分层排序等方法。并结合移动主动营销与AHP分层排序数据挖掘方法的结合与方法论证了分析。按照数据挖掘算理论及AHP分层排序数据挖掘算法,结合成都移动公司的主动营销系统的需要,在基于数据挖掘的数据仓库管理系统进行设计,并在原有的CRM客户管理系统基础上,结合AHP分层排序设计并实现了具备智能数据挖掘的主动营销管理系统。最后,在基于cpc客户分析模型为基础的成都移动主动营销服务管理系统,不仅可以满足日常业务数据处理工作需要,同时还可以利用数据挖掘技术实现精确目标客户,实现数据收集、汇总、分析;与营销活动相结合,最终实现精确营销。建议客户标签分析模块,用户数据提取某块,营销活动执行模块,使系统实现由数据分析、提取、执行营销活动一体的完整营销系统。
【关键词】：数据仓库 数据挖掘 精确营销
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP311.52
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-12
• 第一章 绪论12-17
• 1.1 国内外研究综述12-13
• 1.2 研究目的和意义13
• 1.3 研究方法13-15
• 1.3.1 商业理解13-14
• 1.3.2 数据收集14
• 1.3.3 数据准备14
• 1.3.4 解决思路及内容14-15
• 1.3.5 项目建设内容15
• 1.4 本论文的结构安排15-17
• 第二章 基于数据挖掘的系统开发理论基础17-29
• 2.1 数据挖掘17-19
• 2.1.2 大数据定义及特点17
• 2.1.3 大数据四个特性17
• 2.1.4 大数据特征17-18
• 2.1.5 大数据分析的五个基本方面18
• 2.1.6 大数据处理18-19
• 2.2 数据挖掘的作用19-21
• 2.2.1 客户群体分类分析19-20
• 2.2.2 客户盈利能力分析20
• 2.2.3 交叉销售20
• 2.2.4 客户保有20-21
• 2.2.5 客户的获取21
• 2.3 数据挖掘技术在电信客户关系管理中的应用21-23
• 2.3.1 客户消费模式分析21-22
• 2.3.2 业务预测分析22
• 2.3.3 客户分析22
• 2.3.4 客户流失分析22
• 2.3.5 数据清洗和预处理22-23
• 2.3.6 模型的评估与检验23
• 2.3.7 模型解释与应用23
• 2.4 通信行业中的数据挖掘常用算法23
• 2.5 通信行业数据挖掘的主要算法23-28
• 2.5.1 决策树算法23-24
• 2.5.2 ID3算法构建决策树24-25
• 2.5.3 C C算法25-26
• 2.5.4 层次分析法的原理26-28
• 2.6 本章小结28-29
• 第三章 需求分析与实施方法29-49
• 3.1 系统总体需求29
• 3.2 系统功能需求29-37
• 3.2.1 目标用户29-31
• 3.2.2 分析客户聚类条件设置31-33
• 3.2.3 数据图表展示详情33-34
• 3.2.4 区域内查号及权限下载查看34-35
• 3.2.5 数据导出查看35
• 3.2.6 系统部署需求35
• 3.2.7 非功能需求及设计35-37
• 3.3 基于层次分析法的综合评估方法37-39
• 3.3.1 数据规划与模型设计方法论37
• 3.3.2 数据管理方法论37-39
• 3.4 数据模型与标准化设计方案39-48
• 3.4.1 数据管理架构方法41-43
• 3.4.2 数据仓库（DW）43-44
• 3.4.3 BDMF数据管理方法44-47
• 3.4.4 服务共享47
• 3.4.5 服务治理47-48
• 3.5 本章小结48-49
• 第四章 基于数据挖掘的系统设计与实现49-94
• 4.1 整体概述49
• 4.2 客户偏好识别标签设计及梳理49-58
• 4.2.1 客户标签库的构建方法49-52
• 4.2.2 客户标签库的构建及分类52-53
• 4.2.3 客户偏好类标签设计53-57
• 4.2.4 客户分群57-58
• 4.2.5 客户画像58
• 4.3 CPC适配识别模型构建58-67
• 4.3.1 CPC模型应用概述60-61
• 4.3.2 客户 电子渠道偏好识别CC模型设计61-65
• 4.3.3 客户 业务偏好识别CP模型设计65-67
• 4.4 自动化营销应用规则库设置及功能设计67-81
• 4.4.1 自动化营销应用规则库构建67-69
• 4.4.2 自动化营销应用规则库应用69-74
• 4.4.3 营销自动化功能74-77
• 4.4.4 自动化营销应用规则库管理功能要求77-79
• 4.4.5 规则库系统维护管理79-81
• 4.4.6 规则库系统优化管理81
• 4.5 数据接口梳理81-82
• 4.6 系统测试82-87
• 4.6.1 系统测试环境82-83
• 4.6.2 测试过程说明83-85
• 4.6.3 测试工作安排与处理预案85-87
• 4.7 系统的实际应用87-93
• 4.7.1 系统总体页面布局87-89
• 4.7.2 主要自定义界面89-92
• 4.7.3 签自助查询92-93
• 4.8 本章小结93-94
• 第五章 结论94-97
• 5.1 本系统的主要成果和意义94
• 5.2 本人的主要工作和贡献94-95
• 5.3 存在的问题及改进95-96
• 5.4 后续研究工作的展望96-97
• 致谢97-98
• 参考文献98-100

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 谭耀武;;基于数据挖掘粗糙集技术的电信运营商客户价值评价[J];沿海企业与科技;2006年01期

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本文编号：459093