电信客户细分中基于聚类算法的数据挖掘技术研究

结合市场细分和数据挖掘技术等相关理论,针对电信行业客户细分领域存在的问题,以某市电信公司提供的二十多万客户数据作为研究对象,基于CRISP-DM数据挖掘模型,通过数据挖掘工具中提供的K-means聚类算法完成对电信市场客户准确、有效的聚类细分,为管理和营销人员初步提供了制定管理或营销计划的依据。在完成客户细分模型的基础上,设计和实现了电信客户细分系统,并编码实现该系统功能的主要模块,将客户细分的整个流程通过自动化的过程描述出来。     

智能管道大数据挖掘分析研究与实践

探索如何挖掘、利用电信运营商智能管道中的数据价值,通过利用智能网管数据中心汇聚固网、移动网上大量网络基础性能质量、话单、日志、信令、DPI等各类数据,利用大数据技术,进行跨专业关联、多维度深度挖掘分析,形成综合应用。     

基于数据挖掘的精细化营销实例模型建立探讨

粗放式的电信业务营销方式明显滞后于电信市场的发展。将精细化营销、数据挖掘等先进营销管理理念和数据技术引入电信产品营销中,是电信运营领域的一项创新性工作。本文介绍了一个基于数据挖掘技术建立的增值业务精细化营销实例模型,探索了精细化营销模型在电信运营领域的发展应用。     

基于移动通信客户行为分析的精确营销策略研究

随着全业务和3G运营的发展,粗放式的营销方式已明显滞后于电信市场的发展。将精细化营销、数据挖掘等营销管理理念和智能计算方法运用到电信产品营销中,提出了基于移动通信客户行为分析的精确营销策略模型。本模型依据客户行为分别建立客户价值模型、客户粘性模型、客户异动模型和客户需求鉴别模型,利用4个模型构建营销矩阵,实现客户群细分,针对不同客户实施不同保有和营销策略并对模型实施应用评估。精确营销策略能够为营销队伍提供常规化营销支持服务,提升企业市场竞争力。     

移动增值业务讲座 第1讲 基于ETL的彩铃经营分析系统设计与实现

在研究ETL(Extract,Transform,Load)流程的基础上,结合电信运营数据的特点,分析了ETL思想在彩铃业务数据分析领域中的应用,设计和实现了彩铃经营分析系统。该系统利用数据采集和处理的思想进行架构设计,支持可扩展的营销数据分析和呈现。试运行表明,该系统可以对运营数据资源进行充分挖掘,提升电信客户价值。     

电信行业智能数据中心的研究与应用

对云计算和虚拟化在电信行业智能数据中心的应用进行了研究。电信行业的数据中心是各类电信增值业务的部署核心,是实现数据共享和进行数据存储、处理操作的重要区域。为了满足当前电信行业需要处理海量数据的需求,在对云计算、虚拟化以及存储区域网络等关键技术进行研究的基础上,应用相关技术设计了电信行业智能数据中心,以虚拟化技术为基础,整合了数据中心的软硬件资源,使数据中心资源具备了智能化管理和动态部署的能力,其实际的运行效率显著提高。     

大数据业务在电信运营中的应用分析

随着电信行业的发展,外部环境的客户短信消费和营销成本的压力,在一定程度上阻碍了电信行业持续运营和进一步发展。大数据时代下电信企业如何利用数学模型更好的分析市场信息数据,从而精确业务定位更有效的利用电信运营资源成为当前研究的热点。本文通过电信企业对大数据情况下短信使用情况进行分析研究,从而实证大数据业务的发展前景。     

物联网RFID的主动营销式智慧金融

挖掘客户资源,采取主动营销,对金融业的发展至关重要,金融业作为物联网的重要应用领域之一,对物联网的发展具有积极的推动作用。在物联网和RFID技术的基础上,构建了智慧金融系统模型,提出一种双队列智能排号算法,有效避免错号、飞号、恶意排号的情况,并实现智能排号;进一步发现解决主动营销问题的实质是解决指数分布族问题,提出一种基于广义多元线性回归分析的主动营销算法,利用Softmax回归算法实现智能分析,挖掘客户潜力,进行主动营销。     

基于数据挖掘的数字电视套餐包交叉销售模型分析

针对广电运营商缺乏有效的营销策略和用户面临信息过载的现状,利用大数据分析与挖掘技术实现以用户为中心的精准营销至关重要.本文基于广电有线运营商的BOSS系统数据,采用关联规则构建数字电视套餐包的交叉销售模型,实现套餐包的自动化交叉销售,帮助广电运营商实现对用户套餐包消费的智能引导,提升用户体验并增加运营商营业收入.     

运营商向大数据挖掘潜力

电信运营商作为通信数据的持有者,拥有着大量优质的数据资源,随着互联网大数据技术的发展,运营商如果能很好地利用大数据技术,挖掘出这些数据资源的潜在价值,对内能促进自身的业务发展,为精准营销和防范运营风险提供数据依据,对外能助力其他领域,实现跨领域合作,甚至可将数据价值变现,开发出新的业务增长点,但如何能充分挖掘运营商数据的价值,是摆在运营商面前的一个全新课题,各电信运营商和合作伙伴正在不断的尝试和探索。     

江苏电信智能管道运营探索与实践

针对当前行业发展态势,分析互联网领域发展趋势以及电信运营商所面临的挑战,介绍江苏电信在智能管道运营方面开展的创新与实践,以网络能力、运营支撑能力和运营能力三个层面为基础,开展业务感知、流量智能调度、能力开放、大数据运营等多方面研究及部署,通过拉升流量规模,提升流量价值,挖掘数据价值,按需提供服务,提升管道运营效率,以高效的运营支撑实现企业的健康可持续发展。     

数据挖掘技术在电信网络规划中的应用

提升网络规划水平是通信企业降低运营成本、提高服务质量的有效措施,数据应用是网络规划的重点,为了提高数据应用的有效性,需要结合科学智能的方法,充分挖掘数据的潜在价值。文章介绍数据挖掘技术及电信网络规划,提出电信网络规划步骤,综合数据挖掘的优势,结合通信产业的发展背景,分析数据挖掘技术在电信网络规划中的应用。     

基于大数据的小V网业务渗透率提升策略研究

随着大数据分析技术的发展,在电信运营商的营销支撑中大数据的挖掘分析变得举足轻重。结合广西移动小V网业务的发展,提出了引入基于大数据的小V网业务精准营销平台的网络架构和基于聚类分析方法的用户行为分析模型构建的思路和方法。     

基于数据挖掘的电信企业客户行为分析研究

当今社会已经进入到了大数据环境,各类信息以海量形式存在着,移动互联网时代的电信运营商不仅拥有用户语音通信、更拥有互联网流量使用的丰富数据,在此环境下利用好这些数据进行挖掘使之为企业的营销、维系服务,是当今技术研究的重要课题之一。大数据展现在企业面前的不仅仅一系列的数字或文字,而是海量的客户信息,对其加以挖掘与研究能够了解客户的需求,客户的特征、消费偏好等,进而制定有效的营销、维系和服务策略,本文就此对大数据与客户关系之间的联系进行分析。     

基于大数据的电信领域用户服务模型与数据融合策略研究

移动互联网技术的迅猛发展,为移动电子商务发展奠定了基础,产生了新的移动消费模式。通过对大量的移动用户数据的来源与特征进行分析,设计了用户的特征模型,构建了融入情境分析的移动用户服务模型;在Hadoop架构的基础上搭建了电信领域大数据处理框架,并在电信业务数据融合与服务挖掘应用方面做了分析,为新移动消费、消费定制和个性化推荐与营销等提供了支持。     

Spark大数据技术在电信行业中的应用探究

针对某电信公司的需求：建设网络基础，优化网络管理、企业管理，数据商业化，设计并搭建大数据平台。利用HDFS（分布式文件系统）存储数据，Spark计算引擎在内存计算中数据处理速度快，Yarn（通用资源管理系统）对Spark进行调度。对于电信运营商关心的数据检索速度进行测试和分析，验证大数据技术可以将数据检索时间控制在毫秒级，为电信行业利用海量流量数据信息进行企业优化管理、精准营销与市场拓展提供必要的数据支撑。     

基于DPI的用户兴趣实时分类

近年来,随着大数据发展热潮兴起,电信运营商能获得的DPI数据规模越来越大。如何对如此海量的DPI数据进行实时的挖掘和分类是运营商研究的热点。设计了一种基于混合n-gram特征的URL分类算法和基于Doc2Vec模型的文本分类算法相结合的DPI数据分类方法,大大提高了DPI数据的分类速度和分类准确率,为电信运营商进行精准营销提供了良好的基础。     

电信企业数据驱动存量营销发展策略

基于电信行业新增市场逐渐缩小,存量经营成为企业营销重点这一趋势,阐述了电信企业要实现数据驱动存量营销所需具备的条件以及目前尚存在的问题,并针对存量营销四大目标提出数据驱动存量营销发展策略建议:进行数据驱动存量营销IT系统的能力架构设计;梳理并建立电信企业存量营销运营管理流程;建立客户需求标签库和营销/策略资源库两个基础库;完善并建立需求资源配置、渠道触发和数据化管理三大存量营销核心能力.     

电信大规模社交关系网络图数据挖掘研究

电信技术的发展使得通话网络几乎覆盖了整个社会,对电信运营商来说,这个庞大的社会网络蕴藏着巨大的商机.尤其在日益激烈的市场竞争中,客户关系的维护、客户潜在价值的挖掘以及有针对性地对客户进行营销等对电信图数据的挖掘,受到了强烈关注.通过对比,研究了当前针对类似电信网络的大规模社交关系网络图数据进行挖掘的分布式和单机图计算工具和框架,并对单机图计算工具Graphchi的单机处理数据能力进行了可行性和可用性测试,同时采用单机Graphchi对电信社交关系网络的数据进行了图挖掘研究和应用.     

浅谈电信行业大数据时代商业智能系统数据管理策略

目前,商业智能系统作为电信行业主要的客户行为数据分析平台,在新业务模式下已不能满足挖掘客户需求以支撑一线营销的需要。通过讨论大数据时代的数据特点,分别从数据采集及处理、数据调度及存储、数据分析及应用三方面总结出各项数据管理的应对策略,为系统优化提供了参考。