【摘 要】
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数据挖掘是较先进的数据分析方法,可以对客户数据进行深入地分析。“以客户为中心”的先进的经营管理理念充分体现在客户细分上。客户细分最大程度地满足客户需求,使企业利润
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数据挖掘是较先进的数据分析方法,可以对客户数据进行深入地分析。“以客户为中心”的先进的经营管理理念充分体现在客户细分上。客户细分最大程度地满足客户需求,使企业利润达到极大化。将数据挖掘技术应用于客户细分,能够帮助企业实现既定目标。本文针对电信行业的客户细分,主要做了以下工作:首先,介绍了国内外有关电信行业客户细分常用的方法,比较分析了各数据挖掘算法的特点。结合电信行业的数据海量的特点,重点分析了经典K-means算法和k-medoids算法的设计思想,确定了以优化初值、固定细分标准、提高执行效率作为算法改进的关键点,提出了适合于电信行业客户细分的tt-k-means(二次均值)算法和tt-k-medoids(二次中心点)算法,并完成算法的详细设计。其次,采集赣州电信公司的样本数据,结合部分经验值,对系统进行了验证,并对细分结果进行了比较分析。实验结果表明,tt-k-means和tt-k-medoids细分结果更准确,运行效率更高。最后,介绍了数据挖掘的整个流程和数据仓库的架构模式,在该系统架构之内,设计实现了客户细分系统。该系统以tt-k-means和tt-k-medoids为核心,由系统管理模块、预处理模块、聚类分析模块、知识表达模块构成。开发的系统具备试运行条件和应用推广价值。它的成功开发和应用,为今后实现其它类别的客户细分系统做了有益的探索。
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