谈浅谈浅谈数据挖掘技术在移动通信中运用

论文导读：面，详细的阐述了数据挖掘技术在移动通信中的的应用。关键词：数据挖掘移动通信客户应用1007-9416（2013）08-0033-01引言：随着电子信息产业的蓬勃发展，数据库的应用领域越来越广，人们通过信息技术生产和搜集数据的能力也有了很大的提高，信息的产生量日益增加，数据挖掘技术可以帮助运营商对客户心理和客户行为进
摘要：针对移动通信运营商如何从大量的、未知的数据中得到有价值的信息，用来分析和解决用户所需的问题，进而提出了采用数据挖掘技术的观点，本文主要从什么是数据挖掘与数据挖掘技术、对数据库技术的典型应用研究和数据挖掘的主题定义两个方面，详细的阐述了数据挖掘技术在移动通信中的的应用。
关键词：数据挖掘 移动通信 客户 应用
1007-9416（2013）08-0033-01
引言：随着电子信息产业的蓬勃发展，数据库的应用领域越来越广，人们通过信息技术生产和搜集数据的能力也有了很大的提高， 信息的产生量日益增加，数据挖掘技术可以帮助运营商对客户心理和客户行为进行更好的了解，从而可以为用户提供的服务更具有人性化、有针对性，使运营商在市场的激烈竞争中占有优势的地位。
1 什么是数据挖掘与数据挖掘技术
数据挖掘就是以人工智能、数据库、统计学等方面知识为理论基础，对大量的、模糊的、不完全的和随机的数据进行研究，提取有价值的信息。数据挖掘技术就是根据不同的需求，对不同的数据进行研究和整理，帮助决策者从大量的的数据中提取有用信息，进而建立适当的模型，根据模型进行预测、改进、制定一系列的策略，达到可以降低运营成本提高企业竞争力的目的。
2 数据挖掘技术在移动通信中的应用
数据挖掘技术在移动通信中的应用，大体可分为两方面来描述，（1）数据库技术的典型应用研究。（2）数源于：职称论文www.7ctime.com
据挖掘的主题定义。前者主要从要建立数据仓库库角度来描述数据挖掘技术的应用，后者是将数据挖掘的目标定义为主题，详细的说明了数据挖掘技术在移动通信中的实施。这两方面的应用是相辅相成的，只有在数据仓库建立起来的前提下，才能对主题的数据挖掘进行实施。

2.1 数据库技术的典型应用研究

（1）数据仓库的建立。数据仓库是数据挖掘的基础，它与传统的联机事务处理系统不同，与传统的联机事务处理系统相比，数据仓库具有面向主题的、集成的、不可更新的和随时间变化的特性。数据仓库的原始数据源是各个联机事务处理系统。通过文件的方式为数据仓库提供客户的基本资料、客户呼叫的清单、客户帐单和客户联系历史记录等数据。数据仓库通过抽取、转换和加载对数据进行处理，根据不同的主题定义将这些数据分类。运营商通过数据这些数据的接口，对数据进行数据挖掘。（2）决策树技术的应用。决策树技术的应用是对具有不同特性的商品的营销，依据决策树的算法，产生相应的模型，可以有效的将用户群体区分出来，提供有组织的数据集图像，对不同的群体采用不同的策略。决策树技术的应用可以更好的使移动运营商进行维护和管理，更好的提高工作效率。

2.2 数据挖掘的主题定义

移动通信运营商市场运营的特点是把数据挖掘的目标确定为以下主题，这些主题包括对客户行为分析、对优惠策略的仿真预测、对反欺诈行为的分析、对客户忠诚度的分析、对客户流失的分析等。
（1）对客户行为分析。为了了解客户的消费习惯、生活方式和社会联系等方面的特征，通常运用分类分析法和聚类分析法对客户的通话行为进行分析。对客户行为分析的主要目的是将客户划分出不同的客户群，通过研究每一个客户群各自的特征，运营商就可以对不同的市场营销活动和客户服务进行决策。依据某一客户群消费的特征，采取某种移动业务的营销，是对客户群进行划分中非常典型的应用。（2）对优惠策略的仿真预测。对于一个企业来说，采取优惠政策是为了给公司带来更大的利润，如果优惠政策采取的好，便会达到预期的效果，但优惠政策采取的不好，就会给公司带来严重的效果，在移动通信中，就会有很多的优惠政策，但在这些优惠政策面向群众服务前，移动公司会对优惠政策进行仿真预测，仿真预测就是通过建立好的的客户行为模型，对客户进行仿真测试，通过用户在测试过程中的反应，来预测优惠策略是否可以实施，还可以对优惠策略加以调整和改进。（3）对反欺诈行为的分析。欠费问题是移动运营商需要解决的一个非常严重的问题。这里欺诈行为占据了很大的部分，所以，移动运营商就要做好反欺诈行为的准备，运用数据挖掘技术，通过对客户数据采用多维分析法、聚类分析法和孤立点分析法进行分析，建立客户欺诈消费模型，对客户的消费行为进行监控，如果符合客户欺诈消费模型的用户，移动运营商将予以警告处理，这样既正确论文导读：到了最低。（4）对客户忠诚度的分析。通过对客户的消费金额和帐务支付进行分析，进而建立客户价值模型，通过客户价值模型对客户忠诚度进行分析，对客户离网倾向和价值进行全面的了解。运营商的价值就是客户，为了提高运营商的市场占有率，降低营销成本，通过对客户忠诚度的分析，对高价值客户与离网倾向的用户分别采取优质服务和挽留
的分析了客户消费行为，预测了欺诈行为，又充分的做好了反欺诈行为的准备。使运营商的损失降到了最低。（4）对客户忠诚度的分析。通过对客户的消费金额和帐务支付进行分析，进而建立客户价值模型，通过客户价值模型对客户忠诚度进行分析，对客户离网倾向和价值进行全面的了解。运营商的价值就是客户，为了提高运营商的市场占有率，降低营销成本，通过对客户忠诚度的分析，对高价值客户与离网倾向的用户分别采取优质服务和挽留活动。（5）对客户流失的分析。通过数据挖掘技术研究发现客户流失的种类有很多种，其中包括客户自然流失、客户恶意流失、竞争流失等。自然流失不是人为因素造成的，例如用户不在原来的地点生活、工作等。要想解决这个问题，移动通信运营商可以建立多个实体营业厅，也可以提供网络服务。客户恶意的流失指的是客户为了逃避所欠的费用，用户在欠下费用后，而选择了其他运营商，达到可以不交费用的目的，这时移动运营商就可以通过制定和加强用户信誉管理制度和欺诈监测来防止客户的恶意流失行为。竞争流失为企业在竞争对手的影响下造成的流失，移动运营商可以通过对市场占有率分析、供应商行为分析、合作商行为分析和竞争对手发展情况分析等来研究竞争流失的原因，进而采取一定的策略来挽救客户的流失。
3 结语
数据挖掘技术的应用领域是非常广泛的，移动通信运营商要大量的使用数据挖掘技术，得到有价值的信息，来了解用户所需、用户所想。进而可以更好的制定出相应的策略，满足用户的需要，为用户提供满意的、方便的服务，这样就可以提高用户的数量，降低运营成本，来提高企业的核心竞争力，使公司可以更快、更好的发展。
参考文献
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王扶东，朱云龙，薛劲松，李兵.基于数据挖掘的客户关系分析评价系统.东南大学学报（哲学社会科学版，2002，10（4）：99-102.
[3]陈东鹏.数据仓库技术在移动通信领域的应用.电信科学，2001，（5）：20-24.
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