数据挖掘技术在电信精确化营销分析中的应用

发布时间：2025-02-09 16:36

　　电信进行经营分析工作很早就存在,但只是针对规模和简单价值链进行分析,其主要的分析和展现是基于二维平面的,对经营分析工作的实时性、准确性和前瞻性没有太高的要求。而市场营销需要的却是通过对多维数据采取查询、旋转、钻取和切片等关键技术对数据进行综合分析和生成报表,得出相关的结论,从而辅助经营者进行决策。因此,把成熟的数据挖掘技术引入到通信行业,通过利用已知的数据建立数学模型的方法找出隐含的客户行为规则对于企业来说具有重要意义。 本文在广泛研读相关数据挖掘技术和应用的书籍及文献资料的基础上,掌握了数据挖掘技术基础,同时整合电信内部各个支撑系统数据,对客户分群、客户价值、客户流失等电信业务主题进行分析,把数据挖掘技术和电信业务分析主题紧密结合起来,最后设计了数据仓库的逻辑体系架构、物理体系架构以及数据模型,采用数据挖掘技术建设了一个企业级数据仓库。 通过本文的研究实现利用已知的数据通过建立数学模型的方法找出隐含的业务规则,将基于科学决策的客户关系管理全面引入到电信企业的市场/销售工作中。同时通过数据仓库的建设挖掘大量客户数据和业务数据中潜在的信息和价值,实现企业信息在系统、应用与使...

【文章页数】：66 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2.1数据挖掘的步骤示意图

2.2数据挖掘基础2.2.1数据挖掘步骤整个数据挖掘的步骤分为五个阶段，如图2.1所示，包括定义业务问题范围、选取和抽样、探索型数据分析、建模和实施。

图3.2客户信用度模型前端展现图

第3章电信业务土题分析及数据挖掘技术的应用以用信用评分很好地区分出来(如客户欠费拆机率，停机率随着信用评分的增大而显著下降)。把信用评分与信用额度进行对照，对比现有的信用度设定机制，并给出结果分析报告验证并比较信用评分的合理性。客户信用度分析模型的评估内容包括信用评分和下月客户状....

图4.1数据仓库系统逻辑框架图

4.1系统逻辑结构电信的数据仓库系统逻辑上包括四部分内容:数据装载、数据管理、信息访问和系统管理与维护l’21，逻辑框架如图4.1所示:一S.SUrT砚砚翻困翻砚公缪赫{{{{图4.1数据仓库系统逻辑框架图

图4.2数据仓库系统数据流程物理架构

2.物理架构设计数据流的物理架构设计即数据通过何种方式，完成数据由业务系统到数据仓库，到前端应用的整个过程。图4.2是对数据流程物理架构的说明:

本文编号：4032538