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基于K-means算法的电信用户行为特征聚类分析

     

摘要

面对日益激烈的竞争环境,不管是金融行业,还是电信行业,企业运营营销方式从大众化营销转为根据不同的用户群体需求提供的差异化营销,而差异化营销的关键因素就是用户有效细分.本文根据通信用户通话数据作为分析对象,通过采集相关特点人群呼入呼出次数、通话持续时长等数据比较筛选后得到相关特征,对用户通话数据进行聚类,以此获取具有良好电信特征的群体.然后在以上筛选基础上,结合用户数据,采用K-means算法挖掘出用户数据与相关工作业务之间存在的相关关联性结果.企业可以此类用户细分为指导,为用户提供更好的优质服务.

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