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基于电信数据仓库的客户流失分析

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摘要

第一章前言

1.1背景介绍

1.2国内外现状

1.2.1国外技术分析

1.2.2电信运营商现状

1.3研究目的和内容

第二章电信经营分析系统

2.1电信经营分析系统介绍

2.1.1电信经营分析系统

2.1.2系统实施中面临的困难

2.1.3数据仓库技术的引入

2.2相关技术分析

2.2.1数据仓库技术分析

2.2.2数据挖掘技术分析

2.2.3与传统分析方法的区别

2.3经营分析系统的设计

2.3.1系统整体架构

2.3.2系统数据处理结构

2.4电信专题分析概述

2.4.1电信专题分析背景

2.4.2电信专题分析分类

第三章客户流失专题分析

3.1客户流失定义

3.2流失特征分析

3.3实用工具介绍

3.4客户流失分析过程

3.4.1业务问题定义

3.4.2数据挖掘流程

3.4.3数据理解

3.4.4数据准备

3.4.5数据修正

3.4.6建立模型

第四章系统实现

4.1系统实施环境

4.2数据准备的实现

4.2.1脚本开发

4.2.2脚本调度

4.3模型的建立与比较

4.3.1对决策树模型的分析

4.3.2对回归模型的分析

4.3.3模型的评估与选择

4.4模型的发布

第五章总结

参考文献

致谢

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摘要

随着电信体制改革的深化和加入WTO,我国移动通信运营业的竞争也日趋激烈。与其他行业相比,移动通信运营业拥有更多有关用户的数据。谁能正确地挖掘与分析隐含于这些数据中的知识,谁就能更好地向用户提供产品与服务。能够发现更多的商机,从而在竞争中获胜。国内对这方面的研究还处于起步阶段,国外在这方面已经大大地超前于国内。因此,数据挖掘在我国移动通信运营业中的研究有重要应用价值。 电信行业面临激烈的市场竞争是建立数据仓库的外在动力,电信企业自身发展的要求是数据仓库应用的内在动力,同时电信行业积累的大量业务运营数据为数据仓库的建立提供了客观基础。这三点说明了数据仓库技术在电信领域应用的必然性。谁能正确地挖掘与分析隐含于这些数据中的知识,谁就能更好地向用户提供产品与服务。能够发现更多的商机,从而在竞争中获胜。国内对这方面的研究还处于起步阶段,国外在这方面已经大大地超前于国内。因此,数据挖掘在我国电信运营业中的研究有重要应用价值。 本论文主要进行了以下几点工作: 1、以电信经营分析系统为例,对数据仓库在电信领域中的主要应用进行了介绍; 2、对某电信运营商客户流失预测的现状进行了阐述,确定了研究的对象,研究方法以及研究所要达到的效果。 3、结合某电信运营商的数据介绍了如何针对高价值客户分析、建立流失预测模型。 4、采用决策树和回归方法得出流失预测模型,并进行对比。 本论文的研究成果在某省电信运营商经营分析系统的关键业绩指标模块建设中得到应用,并取得良好的效果,该应用经验将为整个数据仓库的其他决策应用提供借鉴作用。

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