数据挖掘在移动增值业务中的应用

【摘要】在电子化程度不断加深的背景下,移动通信市场的竞争激烈程度也在不断上升,与此同时,一门较为新兴的科学技术—数据挖掘已经逐渐进入我们的视野,它为大数据时代提供了很大的方便。近年来,数据挖掘的应用范围越来越广,研究价值也越来越大,受到不少国内外研究学者的追捧。中国移动财报显示,2012年移动数据增值业务收入占移动主营业收入比重已达到30%,比2011年增长4个百分点,由此可见,数据增值业务已经是移动收入的一大主要来源,如何更好的运营这些增值业务对移动今后的发展起着至关重要的作用。本文主要从两个方面来对移动增值业务用户使用情况进行深入数据挖掘分析。第一,通过数据挖掘软件Clementine对移动的九大业务(分别是手机游戏、手机视频、MM、手机阅读、139邮箱、飞信、手机报、全曲和手机冲浪)进行关联规则分析,用于发现移动增值业务用户所活跃业务之间的关联性,以向得出关联规则,进而对用户进行业务的推荐。最终实现根据号码属性,查找到所推荐的业务,以及根据所选择的推荐的业务,来找到相应的用户用以营销。第二,针对移动增值业务中存在的沉默用户占比较大这一问题提出的一个决策树模型(本文所选业务为飞信),用于分析在订购用户中,哪些类型属性的用户易于活跃该业务,然后根据决策树模型最后得出决策规则,根据决策规则挑选出那些易于活跃的沉默用户进行有针对性的激活。
【作者】刘江红；
【导师】吴航；
【作者基本信息】浙江工商大学，应用统计学（专业学位），2013，硕士
【关键词】数据挖掘；增值业务；关联分析；决策树；

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