3G时代基于神经网络的移动通信业客户细分研究

发布时间：2020-03-28 07:12

【摘要】： 随着人们对移动通信业务需求的加大,各大运营商也加大力度争夺市场,使得传统业务领域的收入已经趋于饱和,移动通信行业开始从用户的增量竞争转向用户的存量竞争。各运营商将主要力度放在开展增值业务上,并努力使其成为新的利润增长点。只有对用户群的特点进行详细的分析和定位,才能针对他们的特点,有目的地开展业务,获得高的投资回报。现在国内的移动通信运营模式正逐步向以客户为中心、以数据为中心、以信息为基础的国际先进模式转变。 本课题的研究目标是针对3G时代中国移动庞大的客户资源,在掌握市场一般特征的基础上,对其客户的消费需求和购买行为进行研究,按照客户消费特征和购买规律划定目标市场。通过整合来自营业、计费、账务、客户等系统的客户数据,根据客户细分理论,形成统一的客户数据量表；设计了基于数据挖掘的客户细分模型；最后运用神经网络算法进行数据聚类,完成中国移动客户数据的细分研究。通过对收集来的某高校学生在中国移动系统中的数据进行实证研究,经过数据清洗、转换等一系列数据预处理,并通过科荷伦自组织映射网络这一神经网络算法进行数据聚类分析,最终得到合理的细分结果,验证了设计出的基于神经网络的客户细分模型。
【图文】：

科荷伦神经网络分类结果图

西南交通大学硕士研究生学位论文第45页图5一3样本全体用户类别分布图样本总体对各个套餐的选择分布如图所示。从图5一4中可以看出，全部用户中，选择套餐1的有38人，选择套餐2的有48人，选择套餐3的有88人，选择套餐4的有26人，，选择套餐5的有79人，选择套餐6的有85人。图5一4样本全体选择套餐分布图如图5一5所示
【学位授予单位】：西南交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：F626

【引证文献】

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本文编号：2604121