进入21世纪以来,电信市场的竞争越来越激烈。为了在竞争中居于有利地位,电信企业的管理层和业务人员需要随时了解企业的业务运行情况,如何最大程度的挽留在网用户、吸取新客户是电信企业值得关注的问题。作为电信运营商和客户之间实现双赢的重要举措,研究客户细分就显得更为有意义。 本文结合实际项目,将数据挖掘技术应用于客户细分。简要介绍了数据挖掘的分类、技术、过程和功能以及客户细分的方法、步骤等。通过分析,确定采用基于客户行为的客户细分方法来进行客户细分。作为数据挖掘的一种重要手段,具体采用了聚类技术来实现电信客户的客户细分。聚类算法众多,本文主要研究了K-means算法和SOM算法。前者算法简单、收敛速度快,而后者具有自稳定、自组织的特点,设计在分析两者优缺点的基础上,用一种结合SOM和K-means的改进聚类来进行细分,试图达到更好的聚类效果。算法用Java编程语言实现,在进行了数据准备和数据预处理等准备工作之后,对目标数据按客户行为分成几种组间差异较大、而组内差异较小的群,同时对客户细分的结果进行分析并对未来市场给予评价,从而为企业提供准确、可靠的决策指导。最后设计了一个客户细分分析系统,实现了总体描述、聚类分析和用户管理等功能,便于用户进行客户细分,系统移植性强,对同类系统的开发和升级有较强的指导意义。