基于漏话保护系统的用户数据分析

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随着电信行业的发展,各大运营商之间的竞争越来越激烈,同时移动通信的发展也影响到固定电话运营商,所以固话运营商纷纷采用各种措施来吸引用户,希望达到增加收入的目的,但是真正有效的方法是提供满意的服务,让用户体验达到较高的水平。漏话保护系统,是一个为了减少固话用户漏话而提出的增值业务系统,通过将漏话语音接入漏话保护平台,为用户提供友好的语音交互,可以实现为用户继续呼叫、短信通知等功能。这就表明该业务与以往的漏话短信提醒有所区别,所以该业务应该对哪些用户开放,针对不同用户采取哪些不同的策略,这是本文研究的重点。本文主要对漏话保护系统进行研究,包括业务背景、系统结构、业务流程等。漏话保护系统主要是针对政企用户,所以面临的最主要的问题就是用户选择,本文采用数据挖掘技术中聚类挖掘方法对用户数据进行分析,对用户进行分类,然后对每类用户进行定义,为了运营商能够对各类用户提供更好地个性化服务。本文的主要工作内容如下:(1)对漏话保护系统进行结构设计,分析业务背景和业务流程,找出漏话保护系统的主要问题:用户数据分析。(2)学习数据挖掘知识,并深入研究聚类挖掘方法,研究聚类挖掘方法中的K-means算法,并分析该算法的缺点。(3)对原K-means算法进行改进,采用SPSS Clementine数据挖掘软件,利用改进的K-means算法对漏话保护系统的用户数据进行建模,并将模型应用于数据分类。(4)对漏话保护系统的用户数据分类过程和结果进行展示,并对分类结果进行定义和分析,最后针对各类用户提出建议性的营销策略。
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