基于特征选择和SVM的电信客户离网预测

针对数据挖掘算法在预测电信客户离网时存在的过拟合问题,提出一种基于特征选择和支持向量机的电信客户离网预测算法。将原始的电信数据分别进行数据缺失值填充、数据冗余识别、数据结构化和数据归一化等预处理,得到利于分析处理的规范性数据;利用信息增益完成特征选择,提取影响客户离网的主要因素,降低数据维度,防止出现过拟合现象。将经过特征选择后的数据作为支持向量机算法的输入数据对客户是否离网进行分类,预测客户是否存在离网行为。测试结果表明,该算法预测离网客户的正确率为86%,提升了离网客户预测准确率。     

基于随机森林的用电行为分析

长期以来窃电问题一直困扰着电力企业,它不仅损害了供电企业的合法权益,扰乱了正常的供用电秩序,而且给安全用电带来了威胁.通过机器学习算法,对电力用电数据进行分析处理,可以预测用户是否存在窃电行为.基于电力数据中用户用电量提取相关特征,结合随机森林算法,提出了一种预测用户是否具有窃电行为的方法.对比多组实验数据,调节特征数量以及算法参数,以提高预测准确率和预测速度.     

基于主成分分析和分类回归树的客户欠费预测

针对电信数据维度增加导致的客户欠费预测算法复杂度过高的问题,提出基于主成分分析和分类回归树的电信客户欠费预测算法。该算法将原始电信数据进行数据缺失值处理、数据冗余识别和数据结构化后,进行数据规范化建模,利用主成分分析算法对建模后的电信数据进行降维处理,将降维后的数据作为分类回归树算法的输入数据对客户是否欠费进行分类,预测客户是否将存在欠费行为。利用实际电信数据进行验证,结果表明该算法的预测错误率为4.49%,预测耗时为17.05s,与分类回归树算法相比,在能够预测客户欠费的同时,还能提高预测效率。     

利用计算机模拟进行TMN性能预测研究

网络性能管理是电信管理网（TMN）的一个重要组成部分,它确保网络的有效运行并提供预定的服务等级.本文就电信管理网中性能管理的数据测量问题,提出了用计算机模拟预测数据的方法,理论分析和模拟结果证明该方法可以减少时延偏差,能够使数据统计具有相关性.计算机模拟的方法在电信管理网的其他管理领域也有很广泛的用途.     

移动客户离网率分析及预警系统的设计与实现

如何有效地从企业的运营过程中产生或收集大量数据,从信息中提取出有价值的信息,是许多企业在竞争环境中所面临的重要问题。以移动客户离网率分析及预警系统为背景,进行了数据仓库的逻辑模型设计并采用数据库管理系统SQLServer创建数据仓库,建立挖掘模型而挖掘结果的呈现是通过Delphi编程的方式来实现为用户定制数据仓库应用系统。实践证明,以这种方式实现的系统不仅在展现数据挖掘结果方面非常理想,并且能与离网预警和业务处理流程实现无缝联接。     

基于混合采样和Stacking集成的电信用户网别预测

为了准确识别潜在换网电信用户,建立一种电信用户网别更换预测模型。根据用户历史数据生成网别更换标签,确定其多数类和少数类样本。利用具有噪声的密度聚类欠采样方法对多数类样本进行聚类,删除聚类后的噪声样本和各簇的边界样本,并选择各簇核心样本点进行随机欠采样;结合人工合成少数类过采样方法对少数类样本进行过采样。将构成混合采样后的平衡样本集合,输入到两层的Stacking集成学习算法中训练,得出分类结果。实验结果表明,该模型具有较好的数据集均衡性能,且预测准确率高,能够更好地识别潜在的网别更换用户。     

移动客户离网率分析及预警系统的设计与实现

如何有效地从企业的运营过程中产生或收集大量数据，从信息中提取出有价值的信息，是许多企业在竞争环境中所面临的重要问题。以移动客户离网率分析及预警系统为背景，进行了数据仓库的逻辑模型设计并采用数据库管理系统SQL Server创建数据仓库，建立挖掘模型而挖掘结果的呈现是通过Delphi编程的方式来实现为用户定制数据仓库应用系统。实践证明，以这种方式实现的系统不仅在展现数据挖掘结果方面非常理想，并且能与离网预警和业务处理流程实现无缝联接。     

电信运营支撑系统中产品客户化的分析与实现

根据电信市场上用户对产品进行客户化定制的需求, 分析了构成电信产品的主要属性, 并对电信业务中品牌、产品、资费套餐之间的关系进行分析, 得出了相关实体关系模型, 目的是基于该实体关系模型给出在电信运营支撑系统中实现产品客户化的解决方法.     

基于SVM分类器的电信欠费预测模型

对于日益严重的电信欠费问题,采集了某个地区电信的呼叫详单记录、客户信息、欠费和交费信息等数据,使用支持向量机建立了欠费预测模型.然后可以利用所建立的模型来预测潜在的欠费客户,决策者可以得到充分的支持,做出正确的决策.为了提高模型的预测准确率,使用了双变量统计和主成份对数据进行预处理和分析.最后,为了得到最好的模型,主要做了三种实验.实验结果表明使用SVM建立的模型具有很好的预测准确率.     

基于RFM的电信客户市场细分方法

提出电信企业客户消费的RFM模型,通过AHP法得到电信行业RFM指标的权重,并应用K-均值聚类法对客户进行分类.分析各类客户的客户等级,并结合指标权重对各类客户进行顾客终身价值比较分析.实证研究表明:本文所提出的模型和方法可以有效地对电信企业客户进行分类.     

细分电信公众客户,制定产品组合策略

近年来,电信企业越来越重视对公众客户的营销。公众客户用户数量巨大,收入来源稳定,因此,对公众客户的服务水平体现了企业整体的服务水平。本文借助客户生命周期理论,细分公众客户市场,研究市场细分下的公众客户产品组合策略。     

电信“ITV客户挖掘+装维随销”营销模型应用研究

电信运营商企业间对客户资源的竞争日益加剧,各企业针对电信业务数据进行“商机挖掘”的方法来寻找潜在的客户资源。文章采用“业务数据挖掘”的方法分析,获得公司的ITV 潜在客户清单,并以手机APP 的形式推送至与公众客户接触面最大的装维人员进行业务随销。通过精准营销的项目应用,改变了以往“盲推销”的客户发展模式,有力地改善了客户感知并提升了营销成功率。     

竞争背景下电信企业营销渠道体系的构建

本文以电信企业营销渠道建设为主线，结合湖南省电信公司的实践，从建立自营渠道体系，代营渠道体系、联营渠道体系三个大的方面，详尽地分析了如何建立全覆盖的、立体式的电信营销渠道体系。包括大客户营销服务、营维合一、农村支局代办、综合客户服务平台、特许经营、虚拟经营、窗口营销、电信超市等。通过研究，本文旨在对电信企业建设、管理营销渠道带来启发和裨益。     

基于系统动力学的电信终端定制模式研究

将系统动力学引入电信运营产业链的研究.针对当前产业链出现的电信终端定制新模式,对由运营商、终端商和用户构成的系统进行分析,建立了系统动力学模型并进行系统仿真,得到的主要结论是:运营商对终端进行定制的产品比例在一定范围内有利于产业链的稳定与发展.     

浅谈电信企业营销渠道建设的重要性

规划、建设和管理好营销渠道，不仅有助于提高电信企业的竞争能力，而且还有利于电信企业更好地对广大用户和各行各业服务。因此，在新的竞争背景下，电信企业营销渠道建设已成为一个值得高度重视的课题。本文旨在提出问题，提醒业内人士对电信营销渠道建设的广泛关注。     

电信系统时间同步方案初探

为了满足用户不断提出的新业务要求，电信企业组建了不同的业务功能子网，包括长途网、本地网、智能网(IN)、数据通信网、声讯网等物理网络：也组建了七号信令网、时钟同步网和网管网等：这些业务和功能网络之间都有着千丝万缕的联系，网络所涉及到的维护、计费、安全及认证等信息都需要一个共同的标准“时间”。设备和系统的时间同步成为了人们关注与思考的重要课题。     

以提高用户满意度为目标的营维合一服务管理

“以提高用户满意度为目标的营维合一服务管理”，是湖南省电信公司在电信用户迅猛递增、电信业务种类频繁增多、市场竞争日趋激烈、用户消费维权及自我保护意识日渐增强的情况下，创造性地提出的一种全新思维的管理改革模式。该项成果的基本内涵是以提升用户满意度为工作的出发点，以营维合一为工作核心，以日常维护和亲情服务为工作主线，以稳固开拓市场、提高企业经济效益为最终目的，通过转变观念、实施片区客户经理制、简化业务流程等一系列工作，逐步实现营销体系和维护体系的全面融合，开创电信行业营销服务管理的新局面。     

VSM模型在电信行业中的应用

随着国内电信行业的重组,各个企业之间的竞争越来越激烈。如何针对不同的客户制定营销策略,以使企业利润最大化,已经是非常重要的事情了。提出一种基于VSM模型,利用TFIDF算法的基本思想,构造出一种适合于电信行业的类TFIDF算法。利用此算法可以找出流失的客户去向与新入网的客户来源。通过对比客户的消费行为,可以分析出客户流失的原因,为市场部门制定营销策略提供理论依据.