移动用户新增来源与流失去向分析及其应用探究

发布时间：2017-08-22 16:48

  本文关键词：移动用户新增来源与流失去向分析及其应用探究

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【摘要】：本论文主要完成用户新增来源及离网去向模型搭建工作,并依据模型分析、挖掘的结果开发相关落地的专题,辅助指导开展营销活动。 本论文的主体讲述了模型的挖掘过程及相关应用。其中模型的分析与挖掘软件是Teradata Warehouse Miner,挖掘方法是向量夹角余玄法；模型的输入数据来源于经营分析系统,输出结果有新增网内重入网细分群、新增它网重入网细分群、流失网内重入网细分群、流失它网重入网细分群、正常新增用户识别细分群、正常流失用户识别细分群、竞争对手用户流转识别细分群等。模型的输出结果有两方面的应用：一是开发常态化支撑、用户与市场分析专题、渠道分析支撑专题等并在经营分析系统中通过OLAP工具进行展现。二是根据不同的细分群的特征开展相关的营销活动。 最后对研究内容和研究课题进行了总结,并展望了未来的发展方向。
【关键词】：经营分析系统 数据仓库 数据挖掘 OLAP 新增/流失用户识别
【学位授予单位】：内蒙古大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TP311.13;F626
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 论文概述9-14
• 1.1 论文背景9-10
• 1.2 研究目标10
• 1.3 研究现状10-13
• 1.4 论文结构13-14
• 第二章 新增离网用户市场需求分析14-18
• 2.1 新增离网用户市场基本特点14
• 2.2 移动用户新增来源与流失去向分析及应用探究14-15
• 2.3 相关概念介绍15-18
• 2.3.1. 新增/流失用户识别15
• 2.3.2. 数据仓库15-16
• 2.3.3. 数据挖掘16
• 2.3.4. OLAP16-17
• 2.3.5. 经营分析系统(BASS)17-18
• 第三章 新增/流失用户精确识别18-32
• 3.1 新增/流失用户识别框架18-21
• 3.2 识别模型构建方法21
• 3.3 数据挖掘工具软件21-22
• 3.4 数据挖掘方法论22-23
• 3.5 识别模型构建过程23-25
• 3.6 识别模型算法介绍25-31
• 3.7 核心模型及细分成果31-32
• 第四章 模型落地及应用32-43
• 4.1 角色适配32
• 4.2 常态化支撑32-36
• 4.3 用户与市场分析专题36-38
• 4.4 渠道分析支撑专题38
• 4.5 开展相关针对性营销活动38-43
• 4.5.1. 正常新增用户营销活动39-40
• 4.5.2. 重入网新增/流失用户营销40-41
• 4.5.3. 竞争对手新增/流失中高端用户营销41-43
• 总结与展望43-44
• 论文总结43
• 后续展望43-44
• 致谢44-45
• 参考文献45-46

【参考文献】

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本文编号：720279