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數(shù)據(jù)挖掘在流量經(jīng)營中的應(yīng)用

發(fā)布時間:2017-10-02 16:32

  本文關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘在流量經(jīng)營中的應(yīng)用


  更多相關(guān)文章: 數(shù)據(jù)挖掘 流量經(jīng)營 精確營銷 決策樹 分類


【摘要】:在移動互聯(lián)網(wǎng)的新形勢下,電信運營商需要做出由話務(wù)量經(jīng)營向流量經(jīng)營的經(jīng)營思維方式的轉(zhuǎn)變,以適應(yīng)未來流量業(yè)務(wù)發(fā)展的需要,以解決運營商的“管道化”危機和“量收剪刀差”難題。流量經(jīng)營的基礎(chǔ)是流量規(guī)模,但是在規(guī)模提升下卻存在著流量資源分布的嚴重失衡的問題,比如:XX移動2012年7月流量用戶占全用戶的比率是56%,而流量用戶中48.57%是月流量在5M及以下的低流量用戶,它們只消耗了1.44%的流量資源。 為了解決該問題,文章基于精確營銷的思路:尋找合適的用戶,在合適的時機,向其推薦合適的產(chǎn)品。文章重點解決如何找到合適的用戶這個問題。建立決策樹模型的對低流量用戶群中的潛在高流量用戶進行預(yù)測。建模包括明確業(yè)務(wù)目標、變量設(shè)計、數(shù)據(jù)準備和數(shù)據(jù)理解、模型構(gòu)建和模型評估這幾步。明確要解決的業(yè)務(wù)問題后設(shè)計出建模寬表并通過SQL實現(xiàn)它,然后根據(jù)寬表數(shù)據(jù)選擇聰明變量和探索聰明變量與目標變量的關(guān)系,確定導(dǎo)入決策樹模型的變量;谟(xùn)練集數(shù)據(jù)建立決策樹模型后把該模型給測試集打分,對模型效果進行評估。通過該模型我們可以通過10%的用戶預(yù)測出45%的潛在高流量用戶。 為了實現(xiàn)更好的營銷效果,文章提出建立用戶流量使用行為的統(tǒng)一視圖,該視圖需要包含更多的用戶流量使用行為數(shù)據(jù)。這個視圖的建立可以為合適的時機分析和合適的產(chǎn)品推薦提供數(shù)據(jù)支持。
【關(guān)鍵詞】:數(shù)據(jù)挖掘 流量經(jīng)營 精確營銷 決策樹 分類
【學(xué)位授予單位】:浙江工商大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2012
【分類號】:F626;TP311.13
【目錄】:
  • 摘要2-4
  • ABSTRACT4-8
  • 第一章 緒論8-17
  • 第一節(jié) 研究背景8-12
  • 一、移動互聯(lián)網(wǎng)新形勢需要運營商經(jīng)營策略的轉(zhuǎn)變8-10
  • 二、運營商由話務(wù)量經(jīng)營向流量經(jīng)營思維的轉(zhuǎn)變10
  • 三、流量資源在用戶中的分布嚴重失衡10-12
  • 第二節(jié) 文獻綜述12-15
  • 一、流量經(jīng)營理論文獻綜述12-13
  • 二、數(shù)據(jù)挖掘理論文獻綜述13-15
  • 第三節(jié) 研究思路和內(nèi)容15-17
  • 第二章 流量經(jīng)營理論17-24
  • 第一節(jié) 流量經(jīng)營的定義17
  • 第二節(jié) 流量經(jīng)營的必要性17-21
  • 一、運營商的傳統(tǒng)業(yè)務(wù)已經(jīng)飽和并被互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)侵蝕17-18
  • 二、運營商面臨管道化的威脅18-19
  • 三、流量激增帶給網(wǎng)絡(luò)壓力的同時帶來量收收入“剪刀差”19-20
  • 四、流量資源分布失衡20-21
  • 第三節(jié) 流量經(jīng)營的思路21-24
  • 一、整體的流量經(jīng)營思路21-22
  • 二、本文的流量經(jīng)營思路22-24
  • 第三章 數(shù)據(jù)挖掘理論簡介24-39
  • 第一節(jié) 數(shù)據(jù)挖掘定義和方法論24-27
  • 一、數(shù)據(jù)挖掘的定義24
  • 二、數(shù)據(jù)挖掘的方法論24-27
  • 第二節(jié) 分類問題的解決方法27-39
  • 一、決策樹27-33
  • 二、最近鄰分類器33-35
  • 三、貝葉斯分類器35-39
  • 第四章 數(shù)據(jù)挖掘在流量經(jīng)營中的應(yīng)用39-58
  • 第一節(jié) 潛在高流量用戶預(yù)測模型39-54
  • 一、業(yè)務(wù)目標和時間窗口39-40
  • 二、變量設(shè)計40-42
  • 三、數(shù)據(jù)準備和數(shù)據(jù)理解42-49
  • 四、模型構(gòu)建49-52
  • 五、模型評估52-54
  • 第二節(jié) 業(yè)務(wù)推薦的時機和產(chǎn)品分析思路54-58
  • 一、用戶流量使用行為的統(tǒng)一視圖的創(chuàng)建54-56
  • 二、業(yè)務(wù)推薦的合適時機分析思路56
  • 三、業(yè)務(wù)推薦的合適產(chǎn)品分析思路56-58
  • 第五章 結(jié)論58-59
  • 參考文獻59-62
  • 致謝62-63

【參考文獻】

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7 王中鋒;王志海;;基于條件對數(shù)似然函數(shù)導(dǎo)數(shù)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器優(yōu)化算法[J];計算機學(xué)報;2012年02期

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6 李博;電信全業(yè)務(wù)經(jīng)營下維系挽留體系設(shè)計與實現(xiàn)[D];中南大學(xué);2009年

7 陳威;結(jié)合模糊分類的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在信用風險評估中的應(yīng)用[D];吉林大學(xué);2010年

8 胡曉棠;基于數(shù)據(jù)挖掘的電信業(yè)CRM的客戶細分研究[D];東北大學(xué);2008年

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本文編號:960688

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