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[摘 要]在通信市场竞争日趋激烈的趋势下，如何保证客户资源的充分发掘对通信运营企业的生存和发展起着至关重要的作用。使用数据挖掘技术，保证客户数量的增长，业务关系的稳定成了为运营商增加收入、提高利润及提高客户满意度和忠诚度的最好工具。本研究介绍了数据挖掘的方法，探究了其在联通业务中的具体应用，并对在实际应用中存在着的问题进行了分析。
[关键词]联通业务 客户关系 数据挖掘
中图分类号：TN 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2015）23-0208-01
一 概述
客户决定企业命运。企业关注重点从产品逐步转换到客户，逐渐形成客户为中心的客户关系管理理念。客户关系管理是信息技术和商业发展过程中得出的理论体系，客户管理需要客户的支持。客户关系管理是企业利用信息技术和企业生产销售相结的产物。客户关系管理核心价值就是实现客户价值。客户关系管理利用计算机技术，实现市场信息化、销售自动化过程、对客户分析的全过程。客户关系管理可以使企业及时了解客户实际情况，增强客户对企业归属感和信任感。它是一种全新的管理客户模式。数据挖掘在客户关系管理研究与实践，大大促进客户价值实现。数据挖掘对客户挖掘结果会给企业带来指导意见，决定企业未来发展方向。
联通的客户关系管理系统是基于客户战略的，它为企业传递的是一种新的客户服务理念，是联通客户需求的风向标，它直接影响联通如何认识客户以及如何对待客户， 也直接影响联通公司的客户服务形象。通过数据挖掘系统与客户管理系统的结合，可以有效的实现对客户消费模式和客户市场推广的分析，实现对客户的动态防欺诈、流失分析及竞争对手分析。正确有效的运用数据挖掘意义重大。
二 数据挖掘的步骤
1.理解数据和数据的来源，进行数据收集
大量全面丰富的数据是数据挖掘的前提，没有数据，数据挖掘也就无从做起。数据挖掘牵涉了大量的准备工作与规划工作，事实上许多专家都认为整套数据挖掘的过程中，有80%的时间和精力是花费在数据预处理阶段，其中包括数据的净化、数据格式转换、变量整合，以及数据表的链接。可见，在进行数据挖掘技术的分析之前，还有许多准备工作要完成。数据收集是数据挖掘的首要步骤。
2.整合与检查数据
收集到的数据必须是有用的，避免可能存在自身的不一致性，或者有缺失数据的存在等，因此数据的整理是必须的。同时，通过数据整理，可以对数据做简单的泛化处理，从而在原始数据的基础上得到更为丰富的数据信息，进而便于下一步数据挖掘的顺利进行。
3.利建立模型和假设
主要采用时序算法、聚类算法、关联算法等，根据采集数据建立模型。
4.模型评估
模型建立完毕后，需要验证模型的正确性，并进行调整。应该利用未参与建模的数据对模型进行检验。这样做的原因是按照使用建模的数据进行检验，由于模型就是按照这些数据建立的，检验结果自然会很好。但是一旦运用到实际数据中，就会产生很大的偏差。检验的方法是对已知客户状态的数据利用模型进行预测，并将所得到的模型预测值，和实际的客户状态相比较，预测正确值最多的模型就是最优模型。不断重复进行数据挖掘一评估过程，多次的循环反复，以达到预期的效果。
5.决策分析
数据挖掘的最终目的是辅助决策。决策者可以根据数据挖掘的结果，结合实际情况，调整竞争策略等。
三.数据挖掘在联通客户管理业务中的作用
1 数据总结
数据总结目的是对大量的数据进行浓缩，将数据库中的有关数据从较低的个体层次抽象总结到较高的总体层次上，从而实现对原始基本数据的总体把握。是数据挖掘的基本作用。用统计学中的方法计算出数据库的各个数据项的总和、平均、方差、最大值、最小值等基本描述统计量，或者通过利用统计图形工具，对数据制作直方图、饼状图等，是最简单的数据总结方法。另一种广泛使用的数据总结方法是联机分析处理，是对用户当前及历史数据进行分析、辅助领导决策，主要通过多维数据的查询、旋转、钻取和切片等关键技术对数据进行分析和报表。
2 关联分析
数据库中的数据一般都存在着关联关系，也就是说，两个或多个变量的取值之间存在某种规律性。
3 分类
分析数据的各种属性，一个分类函数或分类模型（也常常称作分类器），该模型能够根据数据的属性将数据分派到不同的组中，并预测新数据将属于哪一个组。
4 聚类
聚类分析是按照某种相近程度度量方法，将用户数据分成一系列有意义的子集合。每一个集合中的数据性质相近，不同集合之间的数据性质相差较大。
四.数据挖掘技術在联通客户管理管理方面的应用
1.客户市场推广分析
通过优惠策略预测仿真的方法，利用数据挖掘技术实现优惠策略的仿真。根据数据挖掘模型，进行模拟计费和模拟出账，其仿真结果可以揭示优惠策略中存在的问题，并进行相应的调整优化，以达到优惠促销活动的收益最大化。
2.客户消费模式分析
客户分类是客户数据分析基础，数据挖据对客户分类使用聚类和分类。通过分类可以发现不同客户群体的习惯和规律，找到客户价值点，准确预测客户消费方向。客户分类让市场营销活动更有目的性，提高市场营销效率，企业合理配置企业资源。客户分类结果实现客户利益最大化。如固话及移动话费行为分析，是对客户历年来长话、市话、信息台的大量详单数据以及客户档案资料等相关数据进行关联分析，增值业务话费分析，结合客户的分类，可以从消费能力、消费习惯、消费周期等诸方面对客户的话费行为进行分析和预测，从而为联通全业务运营商的相关经营决策提供依据。
3.客户流失分析
这是根据已有的客户流失数据，建立客户属性、服务属性、客户消费情况等数据与客户流失概率相关联的数学模型，找出这些数据之间的关系，给出明确的数学公式，并根据此模型来监控客户流失的可能性。如果客户流失的可能性过高，可通过促销等手段来提高客户忠诚
度，防止客户流失的发生，这就彻底改变了以往电信运营商在成功获得客户以后无法监控客户流失、无法有效实现客户关怀等状况。
4.对客户欠费进行分析和动态防欺诈
通过数据挖掘，总结现存的各种骗费及其欠费行为的内在规律，并建立一套防欺诈和防欠费行为的规则库，当客户的话费行为与该库中规则吻合时，系统可以提示运营商相关部门采取措施，从而降低运营商的损失风险。
5.竞争对手分析
准确定位通信群体的属性行为，预测对手市场政策和活动规律，提前做好市场竞争准备。 通过对竞争对手的客户消费行为研究与分析，搭建竞争对手模型。通过模型研究市场，利用对竞争对手的客户群体数量和增长情况，推出竞争对手的客户群体。
参考文献
[1] 王雅轩；顼聪.数据挖掘技术的综述.电子技术与软件工程.2015（08）
[关键词]联通业务 客户关系 数据挖掘
中图分类号：TN 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2015）23-0208-01
一 概述
客户决定企业命运。企业关注重点从产品逐步转换到客户，逐渐形成客户为中心的客户关系管理理念。客户关系管理是信息技术和商业发展过程中得出的理论体系，客户管理需要客户的支持。客户关系管理是企业利用信息技术和企业生产销售相结的产物。客户关系管理核心价值就是实现客户价值。客户关系管理利用计算机技术，实现市场信息化、销售自动化过程、对客户分析的全过程。客户关系管理可以使企业及时了解客户实际情况，增强客户对企业归属感和信任感。它是一种全新的管理客户模式。数据挖掘在客户关系管理研究与实践，大大促进客户价值实现。数据挖掘对客户挖掘结果会给企业带来指导意见，决定企业未来发展方向。
联通的客户关系管理系统是基于客户战略的，它为企业传递的是一种新的客户服务理念，是联通客户需求的风向标，它直接影响联通如何认识客户以及如何对待客户， 也直接影响联通公司的客户服务形象。通过数据挖掘系统与客户管理系统的结合，可以有效的实现对客户消费模式和客户市场推广的分析，实现对客户的动态防欺诈、流失分析及竞争对手分析。正确有效的运用数据挖掘意义重大。
二 数据挖掘的步骤
1.理解数据和数据的来源，进行数据收集
大量全面丰富的数据是数据挖掘的前提，没有数据，数据挖掘也就无从做起。数据挖掘牵涉了大量的准备工作与规划工作，事实上许多专家都认为整套数据挖掘的过程中，有80%的时间和精力是花费在数据预处理阶段，其中包括数据的净化、数据格式转换、变量整合，以及数据表的链接。可见，在进行数据挖掘技术的分析之前，还有许多准备工作要完成。数据收集是数据挖掘的首要步骤。
2.整合与检查数据
收集到的数据必须是有用的，避免可能存在自身的不一致性，或者有缺失数据的存在等，因此数据的整理是必须的。同时，通过数据整理，可以对数据做简单的泛化处理，从而在原始数据的基础上得到更为丰富的数据信息，进而便于下一步数据挖掘的顺利进行。
3.利建立模型和假设
主要采用时序算法、聚类算法、关联算法等，根据采集数据建立模型。
4.模型评估
模型建立完毕后，需要验证模型的正确性，并进行调整。应该利用未参与建模的数据对模型进行检验。这样做的原因是按照使用建模的数据进行检验，由于模型就是按照这些数据建立的，检验结果自然会很好。但是一旦运用到实际数据中，就会产生很大的偏差。检验的方法是对已知客户状态的数据利用模型进行预测，并将所得到的模型预测值，和实际的客户状态相比较，预测正确值最多的模型就是最优模型。不断重复进行数据挖掘一评估过程，多次的循环反复，以达到预期的效果。
5.决策分析
数据挖掘的最终目的是辅助决策。决策者可以根据数据挖掘的结果，结合实际情况，调整竞争策略等。
三.数据挖掘在联通客户管理业务中的作用
1 数据总结
数据总结目的是对大量的数据进行浓缩，将数据库中的有关数据从较低的个体层次抽象总结到较高的总体层次上，从而实现对原始基本数据的总体把握。是数据挖掘的基本作用。用统计学中的方法计算出数据库的各个数据项的总和、平均、方差、最大值、最小值等基本描述统计量，或者通过利用统计图形工具，对数据制作直方图、饼状图等，是最简单的数据总结方法。另一种广泛使用的数据总结方法是联机分析处理，是对用户当前及历史数据进行分析、辅助领导决策，主要通过多维数据的查询、旋转、钻取和切片等关键技术对数据进行分析和报表。
2 关联分析
数据库中的数据一般都存在着关联关系，也就是说，两个或多个变量的取值之间存在某种规律性。
3 分类
分析数据的各种属性，一个分类函数或分类模型（也常常称作分类器），该模型能够根据数据的属性将数据分派到不同的组中，并预测新数据将属于哪一个组。
4 聚类
聚类分析是按照某种相近程度度量方法，将用户数据分成一系列有意义的子集合。每一个集合中的数据性质相近，不同集合之间的数据性质相差较大。
四.数据挖掘技術在联通客户管理管理方面的应用
1.客户市场推广分析
通过优惠策略预测仿真的方法，利用数据挖掘技术实现优惠策略的仿真。根据数据挖掘模型，进行模拟计费和模拟出账，其仿真结果可以揭示优惠策略中存在的问题，并进行相应的调整优化，以达到优惠促销活动的收益最大化。
2.客户消费模式分析
客户分类是客户数据分析基础，数据挖据对客户分类使用聚类和分类。通过分类可以发现不同客户群体的习惯和规律，找到客户价值点，准确预测客户消费方向。客户分类让市场营销活动更有目的性，提高市场营销效率，企业合理配置企业资源。客户分类结果实现客户利益最大化。如固话及移动话费行为分析，是对客户历年来长话、市话、信息台的大量详单数据以及客户档案资料等相关数据进行关联分析，增值业务话费分析，结合客户的分类，可以从消费能力、消费习惯、消费周期等诸方面对客户的话费行为进行分析和预测，从而为联通全业务运营商的相关经营决策提供依据。
3.客户流失分析
这是根据已有的客户流失数据，建立客户属性、服务属性、客户消费情况等数据与客户流失概率相关联的数学模型，找出这些数据之间的关系，给出明确的数学公式，并根据此模型来监控客户流失的可能性。如果客户流失的可能性过高，可通过促销等手段来提高客户忠诚
度，防止客户流失的发生，这就彻底改变了以往电信运营商在成功获得客户以后无法监控客户流失、无法有效实现客户关怀等状况。
4.对客户欠费进行分析和动态防欺诈
通过数据挖掘，总结现存的各种骗费及其欠费行为的内在规律，并建立一套防欺诈和防欠费行为的规则库，当客户的话费行为与该库中规则吻合时，系统可以提示运营商相关部门采取措施，从而降低运营商的损失风险。
5.竞争对手分析
准确定位通信群体的属性行为，预测对手市场政策和活动规律，提前做好市场竞争准备。 通过对竞争对手的客户消费行为研究与分析，搭建竞争对手模型。通过模型研究市场，利用对竞争对手的客户群体数量和增长情况，推出竞争对手的客户群体。
参考文献
[1] 王雅轩；顼聪.数据挖掘技术的综述.电子技术与软件工程.2015（08）