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1、分类号:TP3910710-2013124072硕士学位论文基于数据挖掘的移动客户预测及分析王昱元导师姓名职称张绍阳教授申请学位级别工学硕士学科专业名称交通信息工程及控制论文提交日期2016年4月28日论文答辩日期2016年6月16日学位授予单位长安大学PredictionandAnalysisofChinaMobileCustomersBasedonDataMiningAThesisSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：WangYuyuanSupervisor：P
2、rof.ZhangShaoyangChang’anUniversity,Xi’an,China摘要中国移动面临的来自其他移动企业的竞争日益激烈，吸引客户办理新业务，保障原有客户不流失，是企业经营中面临的核心问题。中国移动在2013年底推出“4G业务”，在全力推广新业务时，存在目标用户不明确、效率低下等问题，本文针对上述问题，对企业所提供的客户数据进行数据挖掘，去发现潜在的新业务客户群体。主要完成了以下工作：首先，对数据挖掘技术进行了综述；其次，分别利用贝叶斯网络、C4.5算法和CART算法三种分类算法对移
3、动4G潜在客户进行了预测，并对比分析了三种算法所得到的分类模型和预测结果，其中C4.5算法在准确率和可解释性等方面均表现更优秀；然后，利用聚类分析对分类算法进行了改进，将移动客户精细划分为三个簇：有潜力办理4G业务的客户、不会办理4G业务的客户和已办理4G业务的客户。对于聚类的簇数据，选用C4.5算法作为分类器，在有潜力办理4G业务的客户簇中预测潜在客户，在不会办理4G业务的客户簇中，预测流失客户；利用关联分析方法，在已办理4G业务的客户簇中，挖掘各属性之间的潜在关系。改进预测算法所得到的结果与陕西移动公
4、司实际工作结果对比分析可知：本文所提算法预测的1649个4G潜在客户中有1174个客户实际办理了4G业务，预测潜在客户的准确率达71%。关键词：移动通信行业，C4.5算法，改进预测算法，潜在客户预测，流失客户预测iAbstractThecompetitionfrombothinsideandoutsidethemobilecommunicationsindustry,theChinaMobilefacedwith,isbecomingincreasinglyfierce.Toimproveitsownco
5、mpetitiveness,ChinaMobilehastoresolvefollowingproblemsthatnotonlyensurecustomersreceiveandhandlenewbusiness,butalsoensurenolossofexistingcustomers.ChinaMobilehadlaunched"4Gservices"attheendof2013,Inthispaper,tomeetthemaindemandofChinaMobilethatpredictMobi
6、le4Gpotentialcustomers,basedonanalysisoftherawclientdataprovidedbyChinaMobile,thefollowingtaskshavebeencompleted:Firstly,basictheoryanddevelopmenttrendofclassification,clustering,andassociationindataminingweresummarizedbasedonrelevantresearchesathomeandab
7、roadonthepresentstageofdataminingusedincustomerinformation;Secondly,4GpotentialcustomerswerepredictedbyusingBayesiannetwork,C4.5andCARTseparately,andtheirclassificationmodelsandpredictionswerecomparativelyanalyzed;Thirdly,Mobilecustomerswerefinelydividedi
8、ntothreeclustersbyusingclusteringalgorithm,then,4Gpotentialcustomersofthecluster,inwhichcustomershavethepotentialtohandle4Gservices,werepredictedbyusingtheimprovedalgorithmthatwasacombinationalgorithmofC4.5andcluste
