基于聚類的數(shù)據(jù)挖掘在電信客戶細(xì)分中的應(yīng)用.pdf

1、進(jìn)入21世紀(jì)以來(lái),電信市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)越來(lái)越激烈。為了在競(jìng)爭(zhēng)中居于有利地位,電信企業(yè)的管理層和業(yè)務(wù)人員需要隨時(shí)了解企業(yè)的業(yè)務(wù)運(yùn)行情況,如何最大程度的挽留在網(wǎng)用戶、吸取新客戶是電信企業(yè)值得關(guān)注的問(wèn)題。作為電信運(yùn)營(yíng)商和客戶之間實(shí)現(xiàn)雙贏的重要舉措,研究客戶細(xì)分就顯得更為有意義。 本文結(jié)合實(shí)際項(xiàng)目,將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于客戶細(xì)分。簡(jiǎn)要介紹了數(shù)據(jù)挖掘的分類、技術(shù)、過(guò)程和功能以及客戶細(xì)分的方法、步驟等。通過(guò)分析,確定采用基于客戶行為的客戶細(xì)分方法來(lái)

2、進(jìn)行客戶細(xì)分。作為數(shù)據(jù)挖掘的一種重要手段,具體采用了聚類技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)電信客戶的客戶細(xì)分。聚類算法眾多,本文主要研究了K-means算法和SOM算法。前者算法簡(jiǎn)單、收斂速度快,而后者具有自穩(wěn)定、自組織的特點(diǎn),設(shè)計(jì)在分析兩者優(yōu)缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上,用一種結(jié)合SOM和K-means的改進(jìn)聚類來(lái)進(jìn)行細(xì)分,試圖達(dá)到更好的聚類效果。算法用Java編程語(yǔ)言實(shí)現(xiàn),在進(jìn)行了數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和數(shù)據(jù)預(yù)處理等準(zhǔn)備工作之后,對(duì)目標(biāo)數(shù)據(jù)按客戶行為分成幾種組間差異較大、而組內(nèi)差異較小