基于数据挖掘的电信业务管理与管理知识分析应用(PDF 63页)
所属分类：业务管理
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资料简介：
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基于数据挖掘的电信业务管理与管理知识分析应用(PDF 63页)目录：
第一章 导论
第二章 数据挖掘技术
第三章 短信挖掘数据准备
第四章 基于聚类分析的短信客户分析
第五章 基于关联分析方法对短信高值客户进一步挖掘
第六章 流量趋势分析
第七章 总结与展望
基于数据挖掘的电信业务管理与管理知识分析应用(PDF 63页)简介：
客户细分是基于客户业务需求的细分，消费行为和消费价值维度能直接反映电信客户的业务需求差异，同时电信企业拥有大量的客户行为和价值数据。
因此，基于行为和价值的客户细分对电信企业更具有实际意义。通过数据挖掘的聚类分析方法将有助于将客户群根据其消费行为和价值韵内在差异进行合理细分。本文主要对基于数据挖掘的客户行为价值细分过程进行分析和总结，从而挖掘出有价值的客户，进行相应的针对性营销，开拓小灵通短信业务增值市场。另外，在很多应用中，聚类分析作为一种数据预处理过程，是进一步分析和处理数据的基础。
具体任务如下：
(1)细分客户群总体分布报告：包括各细分客户群的客户比例、收入比例以及各项业务大类的消费分析)。
(2)各细分客户群特征描述：分析细分客户群在各业务变量上表现出的主要特征，并对客户群进行命名。
(3)分析各细分客户群消费各项业务的比例分布情况，为设计针对客户的个性化产品组合提供建议。
(4)要寻找高价值客户群、以及具备电信企业预想的行为和价值特征的客户群，更要寻找是否存在具备事先未曾预料到的消费特征的客户群。为下一步进行更深入挖掘提供基础。
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