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数据挖掘技术在电信业针对性营销系统中的应用

作 者: 李杰
导 师: 万琳
学 校: 华中科技大学
专 业: 软件工程
关键词: 海量数据 数据挖掘 针对性营销 无监督模型 有监督模型
分类号: TP311.13
类 型: 硕士论文
年 份: 2009年
下 载: 82次
引 用: 0次
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内容摘要


随着市场竞争的越来越激烈,在商业环境中已经形成了海量数据,这些海量的数据中存在着大量信息对企业来讲可能会带来巨大的商机。利用好这些数据,将数据转换成信息,将会对企业的决策有着更好的支撑作用。对于电信行业,现有的客户关系系统已经为企业积累了大量的数据,然而,面对日益激烈的资费竞争,如何应用这些数据来发掘客户需求,提升客户满意度,利用客户的消费趋势和规律发掘更多的新客户,成为各电信运营商所面临的新问题。理所当然地,数据挖掘技术成为了电信业增加收入,提升客户满意度的有效工具。数据挖掘应用到电信营销系统中无疑对电信运营商了解客户,赢得客户和追求利润最大化提供了有力的支撑。本文首先分析了针对性营销系统,深入系统地研究了中国电信针对性营销系统的3个主要的功能模块,包括数据源模块,群管理模块和模型管理模块,其中详细介绍了模型管理模块中的无监督模型。然后在模型管理模块的基础上提出了数据挖掘子系统这一概念,深入分析了数据挖掘子系统的功能,提出了一套有监督模型,并对数据挖掘常用的算法进行了研究分析,包括决策树分类算法,聚类算法以及关联规则。接着根据在实训公司数据挖掘小组参与的挖掘e家潜在客户这一项目展开,全面详尽论述了数据挖掘子系统的设计与实现,通过建立一套e8客户响应模型配合安徽省电信公司针对性营销系统提高主动性营销成功率。最后对数据挖掘生成的规则集进行了分析说明,指出论文的主要研究成果,以及可以改进的地方,并对数据挖掘技术在电信行业中应用的进一步研究指明了方向,展望了电信行业中BI产品的发展前景。

全文目录


摘要  3-4
Abstract  4-8
1 绪论  8-13
  1.1 研究背景  8-9
  1.2 国内外现状  9-10
  1.3 本文要解决的问题和意义  10-11
  1.4 本文框架  11-13
2 针对性营销系统分析  13-23
  2.1 针对性营销系统整体分析  13-16
  2.2 数据源模块分析  16-19
  2.3 模型管理模块分析  19-20
  2.4 群管理模块分析  20-22
  2.5 本章小结  22-23
3 数据挖掘子系统分析  23-31
  3.1 数据挖掘子系统探索  23-28
  3.2 客户群及e8 套餐分析  28-29
  3.3 数据挖掘子系统应用方向分析  29-30
  3.4 本章小结  30-31
4 数据挖掘算法研究  31-38
  4.1 决策树分类算法研究  31-33
  4.2 聚类分析  33-34
  4.3 关联规则分析  34-37
  4.4 本章小结  37-38
5 数据挖掘子系统模型设计与实现  38-52
  5.1 模型设计标准CRISP-DM  38-39
  5.2 商业理解  39-40
  5.3 数据理解  40-43
  5.4 数据准备  43-44
  5.5 模型建立  44-51
  5.6 本章小结  51-52
6 结论与展望  52-54
  6.1 总结  52
  6.2 进一步工作  52-53
  6.3 前景展望  53-54
致谢  54-55
参考文献  55-58
附录  58-63
  附录1  58-60
  附录2  60-63

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机软件 > 程序设计、软件工程 > 程序设计 > 数据库理论与系统
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