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基于数据挖掘的资费套餐优化

作　者: 吴森
导　师: 朱琦
学　校: 南京邮电大学
专　业: 电子与通信工程
关键词: 数据挖掘客户流失资费套餐移动通信客户行为
分类号: F626
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要

随着移动通信业的迅速发展,移动运营商之间的竞争越来越激烈,客户资源成为了企业竞争的焦点。当前各运营商都面临严重的客户流失问题。大量而频繁的客户流失给企业造成了巨大的损失。同时通信市场日趋饱和,成功挽留一个即将离网的客户比重新发展一个客户节约成本。在这种形势下,如何防止客户流失、实施客户保持工作,己成为运营商关注的焦点之一。为了面对激烈的市场竞争,各大电信运营商不断的推出各种类型的套餐,以供客户选择,以达到为客户节约话费,最终提高客户的忠诚度。然而,市场的变化是难以控制和把握的,为了紧跟市场变化,制定出相应的政策是非常必要的。但是,快速制定出的大量套餐不一定就符合用户的需要。相反,为电信公司本身及用户带来了极大的隐患。例如:电信公司本身系统内大量套餐堆积;用户办理数量少,后期客户管理不便;套餐优惠幅度较大,对后期套餐制定形成了制约。本文的研究目标就是根据吴忠电信分公司的现有资费套餐的实际开展情况,为有离网趋势的用户,选择费用最少、最稳定的资费套餐以尽可能适应日益变化的资费套餐业务。论文对数据挖掘进行了研究,导入相关数据并对数据进行预处理。根据数据情况及用户数据的各类特征,建立预测用户离网模型。分析套餐情况,对有离网趋势的用户进行套餐比较,最终获得最优套餐。在取得最优套餐后,应用于有离网倾向的用户中,有效的对用户进行了维系挽留,降低了用户离网率。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-10
第一章绪论  10-15
  1.1 背景  10-13
    1.1.1 电信行业目前状况  10-11
    1.1.2 吴忠分公司目前所面临的问题与采取的措施  11
    1.1.3 吴忠分公司套餐资费情况介绍  11-13
  1.2 本文研究的意义和方法  13-14
    1.2.1 研究的意义  13
    1.2.2 主要研究方法  13-14
  1.3 本章小结  14-15
第二章数据挖掘  15-23
  2.1 数据挖掘的定义  15-16
  2.2 数据挖掘的方法论——项目顺利实施的保证  16
  2.3 数据挖掘基本技术  16-18
    2.3.1 描述型数据挖掘  16-17
    2.3.2 预测型数据挖掘  17-18
  2.4 数据挖掘模型和算法  18-20
    2.4.1 神经网络  18-19
    2.4.2 决策树和决策规则  19
    2.4.3 其它算法  19-20
  2.5 数据挖掘的流程  20-22
    2.5.1 数据挖掘环境  20
    2.5.2 数据挖掘的对象  20
    2.5.3 数据挖掘基本步骤  20-22
  2.6 本章小结  22-23
第三章资费套餐  23-35
  3.1 现有资费套餐情况  23-25
    3.1.1 国内情况  23
    3.1.2 宁夏吴忠地区其他运营商资费情况  23-25
  3.2 资费套餐的意义  25-26
    3.2.1 价格竞争不可避免  25
    3.2.2 资费套餐是最好的价格竟争形式  25-26
  3.3 资费套餐的设计  26-29
    3.3.1 资费套餐的设计目标  26-27
    3.3.2 资费套餐设计原则  27-28
    3.3.3 资费套餐的设计假设  28
    3.3.4 资费套餐的设计原理  28-29
  3.4 资费套餐解析  29-35
    3.4.1 优惠条件  30-32
    3.4.2 优惠对象  32
    3.4.3 优惠方式  32-33
    3.4.4 套餐推荐样例  33-34
    3.4.5 本章小结  34-35
第四章基于数据挖掘的客户流失预警分析  35-47
  4.1 商业理解  35-36
    4.1.1 商业背景  35
    4.1.2 流失客户类型  35-36
    4.1.3 商业目标  36
  4.2 客户行为分析  36-39
    4.2.1 数据挖掘--系统架构图  36-37
    4.2.2 后台数据库选择  37-39
  4.3 数据挖掘工具选择  39-41
    4.3.1 数据挖掘工具分类  39
    4.3.2 数据挖掘工具选择需要考虑的问题  39-40
    4.3.3 数据挖掘工具介绍  40-41
  4.4 数据准备  41-46
  4.5 本章小结  46-47
第五章基于数据挖掘的套餐优化  47-58
  5.1 业务问题定义  47
  5.2 数据准备  47-51
    5.2.1 数据采集  47
    5.2.2 数据预处理  47-51
    5.2.3 提取样本数据  51
  5.3 相关程序和步骤  51-55
    5.3.1 关键字段理解  51-53
    5.3.2 用户消费行为分析  53-55
      5.3.2.1 主叫比例  53-54
      5.3.2.2 漫游通话比例  54-55
      5.3.2.3 长途通话比例  55
  5.4 最优套餐计算  55-57
  5.5 资费套餐市场价值的评估  57
  5.6 本章小节  57-58
结束语  58-60
致谢  60-61
参考文献  61

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