数据挖掘在用户离网及用户套餐优化中的应用

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随着移动通信业的迅速发展,移动运营商之间的竞争越来越激烈,客户资源成为了企业竞争的焦点。当前各运营商都面临严重的客户流失问题。大量而频繁的客户流失给企业造成了巨大的损失。同时通信市场日趋饱和,成功挽留一个即将离网的客户比重新发展一个客户节约成本。在这种形势下,如何防止客户流失、实施客户保持工作,己成为运营商关注的焦点之一。为了面对激烈的市场竞争,各大电信运营商不断的推出各种类型的套餐,以供客户选择,以达到为客户节约话费,最终提高客户的忠诚度。然而,市场的变化是难以控制和把握的,为了紧跟市场变化,制定出相应的政策是非常必要的。但是,快速制定出的大量套餐不一定就符合用户的需要。相反,为电信公司本身及用户带来了极大的隐患。例如:电信公司本身系统内大量套餐堆积;用户办理数量少,后期客户管理不便;套餐优惠幅度较大,对后期套餐制定形成了制约。因此,本文的研究目标就是根据吴忠电信分公司的现有资费套餐的实际开展情况,为有离网趋势的用户,选择费用最少、最稳定的资费套餐以尽可能适应日益变化的资费套餐业务。本文所作的工作主要有:1.了解相关通信行业、资费套餐的业务知识和数据挖掘的知识。导入相关据并对数据进行预处理。2.分析数据情况,根据数据情况及用户数据的各类特征,建立预测用户离网模型。3.分析套餐情况,对有离网用户的用户进行套餐比较,最终获得最优套餐。4.对结果进行解释和评估,证明模型的可行性和有效性。
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