2022年数据挖掘在电信客户管理中的应用汇编 .pdf
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1、数据挖掘在电信客户管理中的应用王永辉摘 要随着信息时代的来临,企业要面对越来越庞大的数据,当数据量极度增长时,人们感到面对信息海洋像大海捞针一样束手无策。数据挖掘技术试图从海量数据中找出有用的知识,并被广泛应用于互联网、金融、零售、电信等领域的客户分析中,帮助企业深入细分客户,提升客户体验, 增加企业收入。目前,我国电信运营商正面临着激烈的市场竞争,对细分客户的需求也日益强烈,对数据挖掘技术的跟踪与应用的需求十分迫切。本文深入探讨数据挖掘方法论、 技术方法及其在电信客户分析中的应用,指出应用中要注意的问题,为对电信客户进行分析提供了技术支撑。关键词 数据挖掘电信 客户管理引言互联网、电信、 金
2、融、 零售等企业都积累了大量客户数据,这些数据是企业的重要资产和财富。通过深入分析,可以从中获取大量有用的信息。数据挖掘是处理此类海量数据,从中挖掘有用信息的常用技术,应用广泛。如,沃尔玛超市拥有世界上最大的数据仓库系统,利用数据挖掘工具分析客户购买行为;国内外电信运营商都已逐渐在客户分析中采用了数据挖掘技术, 以提升客户洞察能力,提高企业竞争力。在激烈的竞争环境下,我国电信运营商也越来越重视客户分析工作,以解决客户发展成本高、流失率高、个性化服务需求高、客户满意度低等问题。 本文将探讨在电信客户数据分析过程中引入数据挖掘技术,提升电信客户分析的效率和质量。1 数据挖掘方法论数据挖掘 (Dat
3、a Mining)是从大量数据中提取或挖掘知识的过程。数据挖掘是一个新兴的多学科交叉领域,起源于 20世纪 80年代, 在决策支持中扮演着重要的角色。随着数据库技术的发展,越来越多的数据被收集起来,形成了“数据丰富,知识贫乏”的状况。因此,如何从海量数据中挖掘有用的知识,变得非常重要,数据挖掘技术就是在这种背景下诞生的。从数据挖掘的概念看,其特点主要体现在两点:一是处理大数据集的能力;二是“探索”或“挖掘”过程, 数据挖掘强调从海量数据中获取知识的过程,通过探索的方式,利用各种方法从大量数据中挖掘可能有用的数据,并形成模型;因此,数据挖掘更侧重于方法论,而非具体的算法。 1996年SIG组织提
4、出的数据挖掘标准流程CRISP-DM ,是一种被广泛应用的跨行业的处理流程,如图1所示。 SAS 也提出了一种数据挖掘方法论SEMMA,并应用于 SAS 系统中。名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 1 页,共 5 页 - - - - - - - - - CRISP-DM 流程分为六个阶段,详细说明见表1:步骤描述业务理解通过反复沟通准确理解业务问题,将其转换成数据挖掘问题,并拟定初步构想数据理解收集、理解、过滤所需的数据,并进行数据质量评估数据预处理数据清理、转换、归并等
5、,便于数据挖掘技术使用建模尝试采用各种方法建立分析模型,解决提出的业务问题评估对建立的模型进行评估部署最终报告生成或模型部署表1 CRISP-DM 步骤说明从图 1中可以看出,数据挖掘过程是一个循环往复、不断优化的闭环流程。其中,“业务理解”与“数据理解”之间、“数据准备”与“建模”之间都存在着反复过程,正体现出了“挖掘”、“探索”的特点。首先,数据挖掘过程应是业务主导而非技术主导,深入理解业务问题和数据内涵对数据挖掘项目的成功非常重要。这个过程需要业务人员和分析人员共同参与, 深入沟通, 明确分析的目标、 理解业务数据、 确定数据需求、 评估数据质量。 其次,分析时常采用探索的方式,尝试多种
6、数据挖掘技术来进行建模。在此过程中, 可能出现数据不足的问题, 这就需要继续丰富数据,也可能出现模型效果不理想的情况,就需要尝试其它方法来重新建模。 我们将数据挖掘技术应用于电信客户分析时,应充分重视业务理解、数据理解和数据准备过程,并关注分析结果的业务解释。2 数据挖掘技术方法作为一个交叉学科, 数据挖掘是由多种不同的学科发展而来,主要包括统计、 机器学习、名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 2 页,共 5 页 - - - - - - - - - 数据库等。 不同的来源
7、也带来了不同的观点,其采用的方法也有很大区别。最主要的观点包括以下四个方面见表2:观点说明数据库观点从数据库的角度定义数据挖掘,强调方法的效率,即,如何高效地从海量数据中抽取知识,主要有多维数据分析或OLAP 方法,面向属性的归纳方法统计学观点侧重算法的正确性,假设的真实性, 统计结果的获得需要有大数据量的保证,主要有 回归分析、判别分析、聚类分析、探索性分析等神经网络观点侧重自学习、自组织,较好的学习、容错和优良的非线性逼近能力,主要方法 BP 算法、自组织神经网络机器学习观点强调算法的有效性,主要方法有归纳学习方法(决策树、规则归纳)、基于范例学习、遗传算法表2 数据挖掘观点拥有不同专业背
8、景的人员对数据挖掘有着不同的理解,所使用的技术方法也与自身专业相关, 这就给数据挖掘带来了丰富的算法。从某种角度说, 凡是可以用户从数据中挖掘知识的技术方法, 都可以纳入数据挖掘范畴中。总体上, 数据挖掘中采用的方法可以划分为以下几类:2.1 数据泛化 (data generalization) 数据泛化是对数据进行抽象与汇总的过程。可以利用业务知识或采用属性归纳等方法生成属性的概念层次树,并利用这种层级关系对数据进行泛化。汇总是一种常用的数据泛化方法。另外, OLAP 分析 3 是数据泛化的一个具体应用,用于发现隐藏在不同数据粒度层级上的知识。2.2 聚类 (clustering) 聚类是按
9、照某种相似性将数据分组的过程,通常被称为无指导的(unsupervised)学习。聚类算法非常丰富,可以划分为基于分割、分层、网格和模型等的方法。在数据挖掘中使用的聚类算法侧重于对大数据集、高维特征数据的处理能力。2.3 关联分析 (association analysis) 关联分析主要用于发现大数据集中数据项之间的关联关系、相关关系等, 可采用关联规则挖掘、相关分析、主成分分析,频繁项目集等方法。其中用于查找频繁项目集的Apriori算法可以认为是数据挖掘技术中的原创性算法。2.4 分类 (classification) 分类是将数据映射到事先定义好的群组或类,通常被称为有指导的(supe
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