基于大数据的存量用户指标预测系统的设计实现

发布时间：2020-03-20 01:58

【摘要】：近年来,电信运营商已经认识到市场竞争的重心已从原先的增量市场转移到存量市场,增量和存量用户并重,增量和存量措施并举日益成为市场经营的重点。近三年以来,中国联通的存量用户管理经历了从存量用户保有、存量经营到价值提升、客户运营的转变。其中,在存量用户经营分析中通过系统动态预测月度和年度存量用户数和存量收入尤为重要,其可为决策者及时发现当前竞争环境中业务发展和存量运营问题,提供重要的、可验证的、基础性的依据,为调整市场营销战术,改进经营管理提供决策支持。论文作为公司存量运营部门的业务需求课题,以某省分联通公司36个月历史收入相关数据为原始数据,利用国产大数据系统,搭建本地大数据平台,通过数据挖掘算法的选择应用,建立了“基于大数据的存量用户指标预测系统”。系统可有效预测计费月网上存量用户和存量收入情况,以及预测当年年末存量用户和收入保有情况。监测系统在省分公司、市分公司、县分公司、营销网格的四级运用表明,各项运营指标的预测值和实际结果值精确匹配,有效帮助各级管理者随时监控主要存量指标,进而查找原因,预警问题,并进行提前干预,从而验证了本系统设计的有效性和运营价值。
【图文】：

图 2.1 长短时记忆模型结构套权重从输入训练而得，包括先前时间的底部。一个带入到忘记门，在最右侧每个黑色节点与一个激活函数相关联，，内部状态，并且以数量 1 为权重来跨越为恒定误差传送带。是因为 RNN 转换成超级长的传统神经网但由于展开的太长了，误差需要归因到离局部最优解。LSTM 正是解决了这个问构，这使得误差在传播过程中，有些可以好无损的直接通过到下一层了，因此收回归算法或决策树算法都能够满足基本杂的计费规则，需要采用递归神经网络

基于大数据的存量用户指标预测系统技术架构
【学位授予单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F626;F274;TP311.13

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本文编号：2591065