基於數據挖掘的電信業務管理與管理知識分析應用(PDF 63頁)

基於數據挖掘的電信業務管理與管理知識分析應用(PDF 63頁)目錄：

第一章 導論
第二章 數據挖掘技術
第三章 短信挖掘數據準備
第四章 基於聚類分析的短信客戶分析
第五章 基於關聯分析方法對短信高值客戶進一步挖掘
第六章 流量趨勢分析
第七章 總結與展望

基於數據挖掘的電信業務管理與管理知識分析應用(PDF 63頁)簡介：

客戶細分是基於客戶業務需求的細分，消費行為和消費價值維度能直接反映電信客戶的業務需求差異，同時電信企業擁有大量的客戶行為和價值數據。
因此，基於行為和價值的客戶細分對電信企業更具有實際意義。通過數據挖掘的聚類分析方法將有助於將客戶群根據其消費行為和價值韻內在差異進行合理細分。本文主要對基於數據挖掘的客戶行為價值細分過程進行分析和總結，從而挖掘出有價值的客戶，進行相應的針對性營銷，開拓小靈通短信業務增值市場。另外，在很多應用中，聚類分析作為一種數據預處理過程，是進一步分析和處理數據的基礎。
具體任務如下：
(1)細分客戶群總體分布報告：包括各細分客戶群的客戶比例、收入比例以及各項業務大類的消費分析)。
(2)各細分客戶群特征描述：分析細分客戶群在各業務變量上表現出的主要特征，並對客戶群進行命名。
(3)分析各細分客戶群消費各項業務的比例分布情況，為設計針對客戶的個性化產品組合提供建議。
(4)要尋找高價值客戶群、以及具備電信企業預想的行為和價值特征的客戶群，更要尋找是否存在具備事先未曾預料到的消費特征的客戶群。為下一步進行更深入挖掘提供基礎。

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