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1、技术经济与管理研究2008年第1期聚类分析在电信客户细分中的应用武森,程锴,陈凤洁(北京科技大学经济管理学院,北京100083)摘要:电信企业掌握着大量的客户数据,需要将企业的数据优势转化为企业的竞争优势,使客户收益最大化。本文以CRISP-DM(Cross-IndustryStandardProcessforDataMining)方法论为基础,探讨聚类分析技术在电信客户细分领域的应用,并结合电信业的基础数据应用Clementine挖掘工具建立了客户细分模型,对电信市场进行有效地划分。关键词:数据
2、挖掘;聚类分析;电信;CRISP-DM;Clementine中图分类号:F22419文献标识码:A文章编号:1004-292X(2008)01-0010-03数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随细分,从而得到不同的消费习惯群体。每一群体具备大致相同机的实际应用数据中,提取隐含在其中人们事先不知道的、但的人口统计学特征和大致相近的消费习惯,我们就可以针对这又是潜在有用的信息和知识的过程。它是从大型数据源中获取些群体制定适当的市场营销策略,从而提高市场促销活动的效人们感兴趣的知识,这些知
3、识是隐含的,事先未知的和潜在有果,有针对性地吸引新客户或留住旧客户。用的重要信息。为此,研究人员进行了大量的研究,探索出了二、数据理解许多数据挖掘的方法、技术和工具,研究开发了众多的应用系1.数据类型统,应用于制造、零售、运输、电信、银行、保险和政府决策数据一般分为三种基本类型:人口统计学数据、行为数等领域。据、心理或态度数据。这三种数据类型都可以参与客户细分,作为独立的数据挖掘目标模式,聚类分析是数据挖掘领域具有各自的特点。最为常见的技术之一,主要用于发现在数据库中未知的对象人口统计学数据一般包
4、括性别、年龄、婚姻状况、收入、类。在电信业中,聚类分析是深入了解客户群体,进行客户细教育水平等等。这类数据比较稳定,可以用于特征分析或预分的有效工具。本文将探讨聚类分析技术如何应用于电信客户测,但缺点是很难在个体水平上达到高准确性。这类数据可以市场细分问题。以CRISP-DM方法论为理论基础,应用SPSS通过购买得到。公司的Clementine数据挖掘工具为平台,详细讨论一般电信企行为数据与具体的行业相关,包括销售量、购买类型与日业如何应用数据挖掘工具建立客户细分模型,并应用行为分析期、付款日期与
5、数量、客户服务活动或各种消费行为,这类数方法解读挖掘结果,从而真正为企业高效营销提供支持。据客观实在,预测能力强。电信企业的优势就是这类数据丰CRISP-DM方法论将一个数据挖掘项目的生存周期定义为六个富,便于开展分析工作。阶段,分别为:商业理解、数据理解、数据准备、建立模型、心理或态度数据以观点、生活方式特性或个人价值为特模型评估、模型发布。征。这个数据通常与市场营销研究有关,主要通过调查、观点一、商业理解表决等方法得到。相对而言这类数据较难获得。通过数据挖掘解决商业问题的总体思路是通过对商业问
6、题2.电信企业数据特点的充分理解,把商业问题转化为数据挖掘可以解决的问题,进本文建模所采用的数据来自一个电信企业的业务系统。其中而通过数据挖掘工具软件求得数据挖掘问题的结果,然后业务的客户数据及通话记录数据都属于典型的关系型数据。其中起主人员解读数据挖掘的结果,最终把数据挖掘结果转化为商业问要作用的是数值型数据及由此产生的统计型数据。其原始的客户题解决方案,从而提升企业利润或降低企业成本。数据,包括用户在申请开户时输入的个人信息数据,在这里只能为了提高营销的投资回报,电信企业着眼于客户细分来实作为
7、参考数据,主要原因是用户输入的数据准确性不高。现目标,应用数据挖掘技术中的聚类分析实现客户细分,将客电信企业的其余数据就是用户通信的数据,这些数据是在户群拆分成若干个部分,使得不同部分之间的数据特征差距尽用户拨叫的过程中由设备自动生成并储存于数据库中的,其主可能的大,而同一部分内部的数据特征尽可能接近。例如,可要的数据类型都是数值型的数据,包括用户通话时间和用户通以根据人们的人口统计学特征(年龄、性别、收入等)和人们话费用,其它的还包括呼叫转移、短信费用及网间通话记录等的消费习惯特征(通话时长、短
8、信次数、IP使用情况等)进行数据。收稿日期:2007-11-10基金项目:国家自然科学基金项目(70771007)。作者简介:武森(1971-),女,辽宁人,副教授,博士,主要从事智能数据分析研究;程锴(1982-),男,北京人,硕士研究生,研究方向:数据挖掘;陈凤洁(1981-),女,河北人,硕士研究生,研究方向:数据挖掘。·10·聚类分析在电信客户细分中的应用本研究的重点是对客户的消费行为数据进行聚类分析。的度量单位,如果不进行数据的标准化,聚类分析算法会受到3.确定细分主题取
