数据挖掘在流量经营中的应用

发布时间：2017-10-02 16:32

  本文关键词：数据挖掘在流量经营中的应用

  更多相关文章： 数据挖掘 流量经营 精确营销 决策树 分类

【摘要】：在移动互联网的新形势下,电信运营商需要做出由话务量经营向流量经营的经营思维方式的转变,以适应未来流量业务发展的需要,以解决运营商的“管道化”危机和“量收剪刀差”难题。流量经营的基础是流量规模,但是在规模提升下却存在着流量资源分布的严重失衡的问题,比如：XX移动2012年7月流量用户占全用户的比率是56%,而流量用户中48.57%是月流量在5M及以下的低流量用户,它们只消耗了1.44%的流量资源。 为了解决该问题,文章基于精确营销的思路：寻找合适的用户,在合适的时机,向其推荐合适的产品。文章重点解决如何找到合适的用户这个问题。建立决策树模型的对低流量用户群中的潜在高流量用户进行预测。建模包括明确业务目标、变量设计、数据准备和数据理解、模型构建和模型评估这几步。明确要解决的业务问题后设计出建模宽表并通过SQL实现它,然后根据宽表数据选择聪明变量和探索聪明变量与目标变量的关系,确定导入决策树模型的变量。基于训练集数据建立决策树模型后把该模型给测试集打分,对模型效果进行评估。通过该模型我们可以通过10%的用户预测出45%的潜在高流量用户。 为了实现更好的营销效果,文章提出建立用户流量使用行为的统一视图,该视图需要包含更多的用户流量使用行为数据。这个视图的建立可以为合适的时机分析和合适的产品推荐提供数据支持。
【关键词】：数据挖掘 流量经营 精确营销 决策树 分类
【学位授予单位】：浙江工商大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：F626;TP311.13
【目录】：

• 摘要2-4
• ABSTRACT4-8
• 第一章 绪论8-17
• 第一节 研究背景8-12
• 一、移动互联网新形势需要运营商经营策略的转变8-10
• 二、运营商由话务量经营向流量经营思维的转变10
• 三、流量资源在用户中的分布严重失衡10-12
• 第二节 文献综述12-15
• 一、流量经营理论文献综述12-13
• 二、数据挖掘理论文献综述13-15
• 第三节 研究思路和内容15-17
• 第二章 流量经营理论17-24
• 第一节 流量经营的定义17
• 第二节 流量经营的必要性17-21
• 一、运营商的传统业务已经饱和并被互联网企业侵蚀17-18
• 二、运营商面临管道化的威胁18-19
• 三、流量激增带给网络压力的同时带来量收收入“剪刀差”19-20
• 四、流量资源分布失衡20-21
• 第三节 流量经营的思路21-24
• 一、整体的流量经营思路21-22
• 二、本文的流量经营思路22-24
• 第三章 数据挖掘理论简介24-39
• 第一节 数据挖掘定义和方法论24-27
• 一、数据挖掘的定义24
• 二、数据挖掘的方法论24-27
• 第二节 分类问题的解决方法27-39
• 一、决策树27-33
• 二、最近邻分类器33-35
• 三、贝叶斯分类器35-39
• 第四章 数据挖掘在流量经营中的应用39-58
• 第一节 潜在高流量用户预测模型39-54
• 一、业务目标和时间窗口39-40
• 二、变量设计40-42
• 三、数据准备和数据理解42-49
• 四、模型构建49-52
• 五、模型评估52-54
• 第二节 业务推荐的时机和产品分析思路54-58
• 一、用户流量使用行为的统一视图的创建54-56
• 二、业务推荐的合适时机分析思路56
• 三、业务推荐的合适产品分析思路56-58
• 第五章 结论58-59
• 参考文献59-62
• 致谢62-63

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 陆佳佳;陈芨;;移动互联网大潮中运营商的业务增长点[J];电信技术;2009年05期

2 宋杰;张敏;;国际运营商流量经营模式变革研究[J];电信科学;2011年08期

3 谈燕;贺仁龙;邱晨旭;;移动互联网流量经营数据分析与案例研究[J];电信科学;2012年02期

4 刘嵩;罗敏;向军;张国平;;基于小波变换和独立成分分析的人脸识别[J];华中师范大学学报(自然科学版);2012年02期

5 曲开社,成文丽,王俊红;ID3算法的一种改进算法[J];计算机工程与应用;2003年25期

6 张凤莲;林健良;;新的决策树构造方法[J];计算机工程与应用;2009年10期

7 王中锋;王志海;;基于条件对数似然函数导数的贝叶斯网络分类器优化算法[J];计算机学报;2012年02期

8 张克涵;吴迪;李爱国;宋保维;;基于贝叶斯分类器的报税欺诈检测[J];计算机仿真;2010年09期

9 闫仁武;雷艳云;任平;李从;;粒子群的K均值算法在电信客户细分中的应用[J];科学技术与工程;2009年20期

10 林晓帆,丁晓青,吴佑寿;最近邻分类器置信度估计的理论分析[J];科学通报;1998年03期

中国博士学位论文全文数据库 前2条

1 蒋良孝;朴素贝叶斯分类器及其改进算法研究[D];中国地质大学;2009年

2 杨鸿宾;分析型CRM下的移动数据产品精确营销应用研究[D];北京邮电大学;2009年

中国硕士学位论文全文数据库 前8条

1 刘强;基于信息增益的完全决策树算法研究[D];华中科技大学;2011年

2 李旭;五种决策树算法的比较研究[D];大连理工大学;2011年

3 彭丰;数据挖掘技术在预防电信客户流失中的应用研究[D];浙江工业大学;2011年

4 夏梦擎;基于客户生命周期的电信企业客户流失分析与防范对策研究[D];南京邮电大学;2012年

5 武丽芬;基于决策树分类算法和Apriori算法的数据挖掘在电信行业的应用研究[D];太原理工大学;2008年

6 李博;电信全业务经营下维系挽留体系设计与实现[D];中南大学;2009年

7 陈威;结合模糊分类的贝叶斯网络在信用风险评估中的应用[D];吉林大学;2010年

8 胡晓棠;基于数据挖掘的电信业CRM的客户细分研究[D];东北大学;2008年

，

本文编号：960688