基于数据挖掘的移动通信客户消费行为研究
发布时间：2021-08-15 09:01
随着通信市场竞争的日益激烈,以及移动通信客户的转移成本不断降低,使得电信运营商的营销成本与日俱增。同时,移动通信客户对的服务期望也在不断地提高,导致了电信运营商的营销服务效果达不到客户的预期。于是,在激烈的市场竞争和不断提高的客户服务要求的背景下,如何利用有限的资源,在做好移动通信客户消费行为研究的前提下实施精确营销,最大限度地满足客户的需求,提高客户的满意度和黏性,对于电信运营商而言具有重要战略意义。本研究提出了基于数据挖掘的移动通信客户消费行为研究的方法,首先阐述了数据挖掘理论和客户消费行为理论；其次提出了关于运用数据挖掘方法研究客户行为的基本步骤,即明确研究主题、收集数据并对数据进行预处理、选择数据挖掘技术及算法、建立并评估模型、解释挖掘结果；最后明确了基于数据挖掘的移动通信客户消费行为研究的内容,即运用聚类细分客户以及分析细分客户的特征、运用关联规则发现细分客户消费规律、运用分类和人工神经网络模型预测细分客户的购买倾向。在本研究中选取了国内某省电信运营商部分数据,实证了本文提出的基于数据挖掘的移动通信客户消费行为研究方法,证明了应用数据挖掘技术分析客户消费行为是科学的、可信的、...
【文章来源】：北京邮电大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：92 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
CART决策树预测结果(高价值客户
学硕卜研究生学位论文基于数据挖掘的移动通信客户消品牌为全球通，并且当月总费用大于等于96.5元，并且使用么该用户使用彩信业务的概率为63.8%;6:如果用户不使用手机支付业务，并且当月短信费大于等于为男，并且当月通话费用小于50.5元，并且当月总费用小于机上网业务，那么该用户不使用彩信业务的概率为62.5%;7:如果用户使用手机支付业务，并且当月短信费大于等于为男，并且当月通话费用小于50.5元，并且当月总费用小于机上网业务，那么该用户使用彩信业务的概率为72.7%。以上三种决策树的模型验证与性能分析:分别利用CARI，策树和ID3决策树模型进行预测，结果见图5一5、图5一6和图T叮卜，月.匕.od吐百一f汇月压
可??宦畚幕?谑?萃诰虻囊贫?ㄐ趴突??研形?芯?图5一 7ID3决策树预测结果(高价值客户)由图5一5、图5一6和图5一7可知，CART决策树、CHAID决策树和ID3决策树预测的正确率分别为:CART决策树:(1408+89)/2615=57.25%CHAxo决策树 :(1422+62)/2615=56.75%ID3决策树:(一409+90)/2615=57.32%因此，对于高价值客户的购买倾向预测，从cART决策树、CHAID决策树和 ID3决策树预测正确率的分析结果来看，总体上来说ID3决策树的分类预测效果要好于CART决策树和CHAID决策树的分类预测效果。 5:21.2有价值客户购买倾向预测分析针对于有价值客户，三种CART决策树、CHAID决策树和ID3决策树得出的分类树和分类规则结果分别见图5一8、图5一9、图5一10和表5一5、表5一6、表5一7。击‘14笼38‘笼月了5[2，日47735蓝巍履塌止i决搜图5一8由CART生成的一个?
【参考文献】：
期刊论文
[1]客户关系管理中数据挖掘的应用[J]. 郭风,秦惠林. 商业研究. 2008(09)
[2]数据挖掘在电信套餐预演中的应用研究[J]. 刘永,陈治平. 计算机工程与设计. 2008(15)
[3]关系营销导向对于企业营销渠道控制行为的影响[J]. 庄贵军,徐文,周筱莲. 管理工程学报. 2008(03)
[4]数据挖掘在电信领域客户行为分析中的应用[J]. 王腾蛟,林子雨. 电信技术. 2008(01)
[5]银行服务质量与顾客满意度的关系[J]. 王海忠,于春玲,赵平. 中山大学学报(社会科学版). 2006(06)
[6]国外数据挖掘应用研究与发展分析[J]. 滕广青,毛英爽. 统计研究. 2005(12)
[7]零售业客户关系管理及数据挖掘的应用研究[J]. 韩耀,张春法,刘宁. 情报杂志. 2005(11)
[8]面向CRM的数据挖掘技术的应用[J]. 戴君琴. 情报杂志. 2004(07)
[9]数据挖掘研究和应用的现状与前景[J]. 张维群. 统计与信息论坛. 2004(01)
[10]中国消费者行为研究综述[J]. 杨晓燕. 经济经纬. 2003(01)
本文编号：3344240
【文章来源】：北京邮电大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：92 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
CART决策树预测结果(高价值客户
学硕卜研究生学位论文基于数据挖掘的移动通信客户消品牌为全球通，并且当月总费用大于等于96.5元，并且使用么该用户使用彩信业务的概率为63.8%;6:如果用户不使用手机支付业务，并且当月短信费大于等于为男，并且当月通话费用小于50.5元，并且当月总费用小于机上网业务，那么该用户不使用彩信业务的概率为62.5%;7:如果用户使用手机支付业务，并且当月短信费大于等于为男，并且当月通话费用小于50.5元，并且当月总费用小于机上网业务，那么该用户使用彩信业务的概率为72.7%。以上三种决策树的模型验证与性能分析:分别利用CARI，策树和ID3决策树模型进行预测，结果见图5一5、图5一6和图T叮卜，月.匕.od吐百一f汇月压
可??宦畚幕?谑?萃诰虻囊贫?ㄐ趴突??研形?芯?图5一 7ID3决策树预测结果(高价值客户)由图5一5、图5一6和图5一7可知，CART决策树、CHAID决策树和ID3决策树预测的正确率分别为:CART决策树:(1408+89)/2615=57.25%CHAxo决策树 :(1422+62)/2615=56.75%ID3决策树:(一409+90)/2615=57.32%因此，对于高价值客户的购买倾向预测，从cART决策树、CHAID决策树和 ID3决策树预测正确率的分析结果来看，总体上来说ID3决策树的分类预测效果要好于CART决策树和CHAID决策树的分类预测效果。 5:21.2有价值客户购买倾向预测分析针对于有价值客户，三种CART决策树、CHAID决策树和ID3决策树得出的分类树和分类规则结果分别见图5一8、图5一9、图5一10和表5一5、表5一6、表5一7。击‘14笼38‘笼月了5[2，日47735蓝巍履塌止i决搜图5一8由CART生成的一个?
【参考文献】：
期刊论文
[1]客户关系管理中数据挖掘的应用[J]. 郭风,秦惠林. 商业研究. 2008(09)
[2]数据挖掘在电信套餐预演中的应用研究[J]. 刘永,陈治平. 计算机工程与设计. 2008(15)
[3]关系营销导向对于企业营销渠道控制行为的影响[J]. 庄贵军,徐文,周筱莲. 管理工程学报. 2008(03)
[4]数据挖掘在电信领域客户行为分析中的应用[J]. 王腾蛟,林子雨. 电信技术. 2008(01)
[5]银行服务质量与顾客满意度的关系[J]. 王海忠,于春玲,赵平. 中山大学学报(社会科学版). 2006(06)
[6]国外数据挖掘应用研究与发展分析[J]. 滕广青,毛英爽. 统计研究. 2005(12)
[7]零售业客户关系管理及数据挖掘的应用研究[J]. 韩耀,张春法,刘宁. 情报杂志. 2005(11)
[8]面向CRM的数据挖掘技术的应用[J]. 戴君琴. 情报杂志. 2004(07)
[9]数据挖掘研究和应用的现状与前景[J]. 张维群. 统计与信息论坛. 2004(01)
[10]中国消费者行为研究综述[J]. 杨晓燕. 经济经纬. 2003(01)
本文编号：3344240
本文链接：https://www.wllwen.com/jingjilunwen/xxjj/3344240.html
