H运营商基于大数据的通信用户征信研究

发布时间：2017-04-19 11:22

  本文关键词：H运营商基于大数据的通信用户征信研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：建立完善的通信用户个人信用服务体系,对通信运营商意义重大。首先,运营商之间的竞争在全业务背景下趋向于同质化,通过信用服务能够丰富服务手段、提升用户粘性,同时借助信用杠杆提升用户的价值；第二,通过对负信用客户的识别和强化控制,可以有效降低欠费和坏账；第三,在运营商面临营改增、营销费用削减的大背景下,更要将有限的资源精确投放给优质客户,优质客户的重要特征之一是信用良好；最后,运营商大数据能力开放是用户数据应用的发展趋势,信用服务是运营商大数据开放的重要路径之一。本文依托大数据技术,对运营商自身积累的与用户有关的缴费欠费数据、通信数据、社交数据、终端信息、移动互联网行为等海量数据进行挖掘分析,构建个人征信模型,从偿还能力、历史信用、社交关系等五个维度,全面客观的对用户的信用进行评估。评估的角度更全面,评估的方法更客观。本文实现的通信用户个人征信模型,一方面成功支撑了通信运营商对用户的信用管理,降低坏帐风险给企业带来的损失,同时提高了用户的满意度；另一方面,有效支撑了通信产品相关的消费金融业务,极大的提高了通信运营商相关产品的盈利性。
【关键词】：通信运营商 大数据 个人信用评估
【学位授予单位】：北京林业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F626
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-6
• 1 绪论6-13
• 1.1 选题来源及意义6-7
• 1.2 项目建设必要性7
• 1.3 国内外研究现状7-12
• 1.4 论文组织结构12-13
• 2 研究目标及内容13-19
• 2.1 研究目标13-14
• 2.2 问题定义14
• 2.3 研究内容14-15
• 2.4 数据理解15-17
• 2.5 本章小结17-19
• 3 研究方法及步骤19-32
• 3.1 研究方法19-25
• 3.2 研究步骤25-29
• 3.3 研究工具29-30
• 3.4 本章小结30-32
• 4 通信用户个人征信模型的构建及评估32-54
• 4.1 实验环境32
• 4.2 数据准备32-34
• 4.3 数据加工34-37
• 4.4 信用评估模型构建37-51
• 4.4.1 历史信用维度37-40
• 4.4.2 社交关系维度40-42
• 4.4.3 行为偏好维度42-45
• 4.4.4 偿还能力维度45-47
• 4.4.5 身份属性维度47-50
• 4.4.6 计算各维度权重50
• 4.4.7 信用等级划分50-51
• 4.5 模型评估51-53
• 4.6 本章小结53-54
• 5 模型实施与应用54-57
• 5.1 模型实施54
• 5.2 模型应用54-56
• 5.3 本章小结56-57
• 6 总结与展望57-59
• 参考文献59-61
• 个人简介61-62
• 导师简介62-63
• 致谢63

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本文编号：316188