基于数据挖掘的电信客户细分研究

论文摘要

随着电信市场的逐步开发,竞争日趋激烈,不仅形成了各大运营商同台竞技的市场格局,而且从卖方市场转向买方市场,这就要求运营商要采取以“客户为中心”的策略,根据客户的实际需求提供个性化的服务解决方案,客户关系的大一统必然向细分化和个性化转变。因此,客户细分是电信企业营销的关键所在。客户细分是有效贯彻客户关系管理（CRM）理念,实现精益运营的基础。如何将客户根据其消费行为进行合理的细分,对不同的客户提供适合其特点的个性化服务,为客户创造价值,同时达到企业利润的最大化,已成为电信运营商关心的一个重要问题。本文针对电信行业客户细分,做了如下工作:首先,提出研究背景及意义,介绍国内外电信行业研究现状。其次,研究客户细分的相关理论与方法,对于客户细分的方法进行全面的总结与归纳,为电信企业客户细分的研究做理论铺垫。第三,分析电信企业业务,着重分析电信企业客户细分的应用现状,其中重点对电信企业常用的客户细分方法及模型进行总结与概述,并且针对本文模型推荐使用的K-means算法和BP神经网络算法做了较详细的介绍。第四,进行电信企业客户细分模型的设计,提出设计思想,结合之前的应用现状进行需求分析,确定细分标准和要求,设计出基于算法的数据挖掘细分模型。最后,将模型应用到某电信公司某业务的客户细分中去,经过反复实验得到比较理想的细分结果,以此为基础,针对不同的客户群制定不同的营销策略。本文论述了客户细分的整个过程,并使用相应的算法和工具加以实现,实践证明,本文的技术路线是可行的,所得到的细分结果具有一定的合理性和实用价值,对经营分析人员进行相关的营销活动具有一定的参考价值。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 数据挖掘研究及其在电信行业的研究
• 1.2.1 数据挖掘的主要功能
• 1.2.2 数据挖掘系统
• 1.2.3 数据挖掘在电信领域的应用
• 1.2.4 基于数据挖掘的客户细分与传统的细分方法相比具备的优点
• 1.3 国内外研究现状及分析
• 1.4 研究目的及意义
• 1.5 研究内容
• 第2章 相关理论基础
• 2.1 数据挖掘理论概述
• 2.1.1 数据挖掘的概念
• 2.1.2 数据挖掘与传统分析方法的区别
• 2.1.3 数据挖掘中的知识发现过程
• 2.1.4 数据挖掘的分类
• 2.1.5 数据挖掘常用的方法
• 2.2 客户细分研究综述
• 2.2.1 客户细分理论的产生
• 2.2.2 客户细分的概念
• 2.2.3 客户细分的目的和作用
• 2.2.4 客户细分原则
• 2.2.5 客户细分方法
• 2.3 本章小结
• 第3章 业务理解和构建数据仓库
• 3.1 模型的工作流程
• 3.2 模型总体构架
• 3.3 开发工具
• 3.4 业务理解
• 3.4.1 电信企业的业务及其特点
• 3.4.2 电信企业客户特征分析
• 3.4.3 指标选取
• 3.4.4 电信客户维度分析
• 3.4.5 客户指标体系建立
• 3.5 构建数据仓库
• 3.5.1 数据仓库模型
• 3.5.2 数据清洗
• 3.5.3 数据规约
• 3.6 数据库接口
• 3.7 本章小结
• 第4章 细分模型的设计和实现
• 4.1 目前电信企业常用细分模型
• 4.2 聚类分析技术
• 4.2.1 聚类分析技术概念
• 4.2.2 数据挖掘对聚类分析的典型要求
• 4.2.3 聚类算法的类型
• 4.2.4 聚类结果的评价指标
• 4.3 挖掘模型设计
• 4.3.1 K-means算法简介
• 4.3.2 基于K-means算法的模型设计
• 4.3.3 K-means客户细分模型的不足
• 4.3.4 BP神经网络简介
• 4.3.5 基于BP神经网络的模型设计
• 4.4 系统模块设计
• 4.5 模型输出
• 4.6 本章小结
• 第5章 模型的应用实例和评估
• 5.1 实验环境
• 5.2 实验目的
• 5.3 实验简介
• 5.4 模型评估
• 5.5 本章小结
• 第6章 结论与展望
• 6.1 主要结论
• 6.2 研究展望
• 参考文献
• 致谢
• 个人简历