3G時(shí)代客戶識(shí)別數(shù)據(jù)挖掘模型及實(shí)證研究

李權(quán)

引言：本文對(duì)3G時(shí)代用戶的細(xì)分方法和3G目標(biāo)市場(chǎng)的定位作了初步的研究，提出了3G時(shí)代客戶識(shí)別數(shù)據(jù)挖掘模型，并采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和決策樹(shù)對(duì)該模型進(jìn)行驗(yàn)證，最后研究了3G目標(biāo)市場(chǎng)定位考慮的要素和初步的建議。

一、3G用戶細(xì)分體系架構(gòu)

用戶細(xì)分是3G業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)及市場(chǎng)營(yíng)銷的基礎(chǔ)，用戶細(xì)分能夠使差異化成為可能，使運(yùn)營(yíng)商提供的3G產(chǎn)品和服務(wù)能夠更有針對(duì)性。3G用戶細(xì)分方法的選擇直接決定了相關(guān)用戶細(xì)分結(jié)果的準(zhǔn)確性及實(shí)用性。對(duì)于3G用戶細(xì)分的體系搭建的思路是： 采用3 個(gè)緯度進(jìn)行用戶的細(xì)分，首先按照用戶價(jià)值緯度進(jìn)行用戶細(xì)分，然后再結(jié)合消費(fèi)行為緯度和消費(fèi)心理緯度細(xì)分用戶群。在3G用戶細(xì)分的體系架構(gòu)中，3個(gè)緯度的用戶細(xì)分依據(jù)、方法及應(yīng)用價(jià)值如表1 所示。

二、客戶識(shí)別分類模型

（一）數(shù)據(jù)抽取

本案例數(shù)據(jù)來(lái)源于某電信運(yùn)營(yíng)公司，該數(shù)據(jù)總量為26000條。每一條對(duì)應(yīng)一個(gè)客戶近六個(gè)月的統(tǒng)計(jì)信息。其中已知分類（2G、3G）的為18000條，未知分類8000 條。其中包括客戶年齡，月平均消費(fèi)額，月平均通話時(shí)長(zhǎng)等屬性250 個(gè)（包括客戶類型）。本例利用26000條已知分類的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類模型的建立，隨機(jī)抽取訓(xùn)練數(shù)據(jù)10000條，測(cè)試數(shù)據(jù)8000條。

（二）數(shù)據(jù)預(yù)處理

上述采集的數(shù)據(jù)有數(shù)據(jù)多、數(shù)據(jù)取值范圍廣和數(shù)據(jù)取值類型多樣的特點(diǎn)，因此必須在建模前對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，如采集的樣本數(shù)據(jù)存在一些屬性值缺省或空值，如果不做處理，將直接影響后續(xù)算法的挖掘效果，嚴(yán)重時(shí)甚至得到錯(cuò)誤的結(jié)果。……