数据挖掘技术在3G业务扩展中的研究与应用(pdf 63页)

主要内容
1绪论
2数据挖掘理论与技术
3数据挖掘算法
4 3G客户特征识别和客户细分模型的建立
5结论及展望

 

 

 

内容摘要
1．1选题背景和意义
1绪论
3G网络的蓬勃发展以及电信运营商的大力宣传，3G促销活动随
处可见，3G的名词老少皆知。但这样一个跨时代意义的3G网络对于
大众而言，究竟具有怎样的吸引力呢，3G业务优势又在何处，现有
3G客户的结构又是怎样的?应该采用怎样的营销策略以及更加贴近的
资费标准，才能让3G更加被大众所接纳?这些都是电信运营商急需解
决的问题。
本文的研究工作就是基于这个背景下展开的，使用数据挖掘方
法，整合3G客户大量数据，通过对客户基本自然属性与消费行为属
性的数据进行深入分析，提炼出3G客户属性特征和消费特征来建立
3G客户识别模型，并对3G客户进行细分。通过对3G客户识别模型
和3G细分模型的评估和分析，为如何发展优质3G客户和3G资费的
调整提供一定的指导。
1．2国内外研究现状
当前在北美和欧洲，由于其移动产品较成熟，各个运营商竞争更
为激烈。日韩的3G业务发展可谓一支独秀，随着技术的不断成熟，
数据传输速度的提高，3G数据业务的个性化特点得到极大释放，日
韩的数据业务也给用户带来更多的体验。无论是NTT、KDDI，还是韩
国的SKT、KTF，在3G业务的运营过程中，都时刻以用户需求为中心.

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