电信帐单数据挖掘Word版
电信行业数据挖掘技术应用案例总结
电信行业数据挖掘技术应用案例总结数据挖掘技术是一种从大量数据中获取有用信息的技术，通过使用数据挖掘技术，电信行业可以挖掘出隐藏在海量数据中的商业价值，从而提升运营效率和用户体验。
本文将总结电信行业中常见的数据挖掘技术应用案例，以展示数据挖掘在电信行业中的重要作用。
1. 客户细分电信行业拥有海量的用户数据，包括用户的姓名、年龄、性别、通话时长、通话频率、上网流量等信息。
通过数据挖掘技术，电信公司可以将用户进行细分，以便更好地了解不同用户群体的需求，并提供个性化的服务。
例如，通过挖掘用户的通话记录和上网流量，可以将用户分为高通话时长用户、高上网流量用户等不同群体，并根据他们的喜好和需求提供相应的增值服务。
2. 欺诈检测电信行业一直面临着欺诈问题，例如，SIM卡被盗用或者用户欺诈行为等。
数据挖掘技术可以通过分析用户通话记录、短信记录以及其他使用数据的方式来检测潜在的欺诈行为。
通过建立欺诈检测模型，可以识别出一些异常行为，如通话时长、通话次数等异常指标，从而减少欺诈事件的发生。
3. 用户流失预测对于电信公司而言，用户流失是一个关键的问题。
通过数据挖掘技术，可以分析用户的使用行为和消费情况，找到用户流失的关键特征，并建立流失预测模型。
通过监测这些特征，并及时采取措施如提供个性化的优惠刺激措施，电信公司可以有效降低用户流失率，提升客户满意度。
4. 营销有效性分析数据挖掘可以帮助电信企业分析其营销活动的有效性。
通过挖掘用户的消费数据、行为数据和营销活动记录，可以了解营销策略的有效性，并进行相应的调整。
例如，通过分析用户对某项营销活动的响应情况，可以确定优化营销策略的方向，提高营销活动的成功率。
5. 路网优化在电信行业，实现高效的通信网络建设和优化是至关重要的。
通过数据挖掘，可以分析用户的通信网络使用情况，找出网络瓶颈，优化网络结构。
例如，在城市中，通过分析用户数据，可以确定最常用的通信信道和通信塔的位置，从而更好地优化通信网络，提供更好的信号覆盖和通信质量。
电信数据挖掘数据质量评估技术研究
电信数据挖掘的数据质量评估技术研究摘要：近年来，随着数据挖掘技术的不断更新与完善，无论是应用范围还是应用深度都是大幅度增加。
在电信领域中也是得到了快速的应用与发展。
因此，对其的研究工作既具有理论价值，又具有实际应用价值。
本文首先对数据挖掘有关概念进行分析，然后，对电信数据挖掘的数据质量评估技术进行详细探索，希望能够为有关的研究人员提供一些帮助。
关键词：电信数据挖掘；数据质量评估；应用分析中图分类号：tn91 文献标识码：a 文章编号：1001-828x（2012）11-0-01数据挖掘技术能够对海量数据中的需求数据进行快速、高效、准确的进行提取，其在电信领域中的应用为相关的工作人员节省了大量的工作时间和精力，提高了工作效率以及行业的经济收入。
其在电信领域中的主要应用包括：客户细分、流失预测以及话费欺诈分析等。
尽管在理论方面其功效很好，但是，由于实际的应用环境以及技术等方面的客观原因，目前电信数据的质量相对较差。
所以，在数据挖掘之前，数据质量评估工作是非常有必要的。
本文首先对数据挖掘有关概念进行分析，然后，对数据评估体系中的一些关键技术进行分析，最后，基于电信欠费挖掘主题的数据质量评估方法进行阐述。
一、数据挖掘的数据质量评估数据质量评估是对数据质量进行管理的工作内容之一，其主要负责对数据问题进行发现，并对其驱动力和风向标进行改善。
数据质量属于多为概念类型，其中的任何一个维度都表示一类审视数据质量的角度，例如：可靠度、完备度等。
数据质量评估主要是以需求作为导向，不同的应用背景之下相同的数据所能接受的程度有所不同，所以，实际上需求分析是对维度的选择过程。
数据质量分析基于不同的质量维度，以动态或者静态的方式对数据进行审视。
二、电信数据质量评估关键技术分析1.基于类分布的属性加权算法属性加权能够对所分类的数据中输入以及目标属性的相关性进行加权体现。
其中权责越大，说明相关程度越大，输入属性也就更为重要。
所以，其属性上的有关数据质量问题产生的负面作用也就越大。
数据挖掘在电信企业中的应用研究
据预测未来的发展趋 势。 竞争的加剧使决策者逐渐意识到现有工具的不足。 尤其是在 电信业、 金融业这些数据密集型的企业 ， 呈现出的是“ 数据爆炸但 知 识 贫乏 ” 的现 状 。 是 ， 才 能 从这 海量 数 据 中 发 现那 些 对经 营 者 决策 于 怎样 真 正有 用 的信息 就戍 了专 家和 学者 共 同关 注的 问题 。 正是 在这 样 的环 境 下 ，
在 电信企业面 向市场 、 向国内外众多的竞争者、 面 努力创造更高价值 的同时， 客户流失的不断增加和客户平均生命周期的不断缩短严重影响了电 信企业的发展。 在激烈的市场竞争和不断变化的市场需求面前， 必须最大限 度地降低客户的流失率。 利用已经拥有的客户流失数据建立客户属性 、 服务 属性 和客 户 消费 数据 等 与客 户 流失 可 能相 关联 的数 据 ，
３２ ．客户 获 取
掘在企业中的应用就是根据企业的既定业务 目标和存在的问题 ， 对大量的业 务数据进行探索， 揭示其中隐藏的规律并将其模型化 ， 指导并应用于企业的
实际 经营 中 。
２、数 据 挖 掘 流 程 及 功 能
企业 进行 数 据挖 掘 整 体分 为 ３ 阶段 ： 立 企业 级 的数 据 仓 库 ， 后各 个 建 然
３３交叉 营销 ．
人 员建 立 高度综 合 的个 人级 数 据仓 库 。 现实 中 ， 允许 企 业各 部 门先 分别 在 也
建立各 自的数据集市 ， 通过将这些数据集市进行整合 ， 建立企业级的数据仓 库， 再建立决策者层的更加综合的个人级数据仓库。
进 行数 据 挖 掘首 先 要 定义 分 析 主题 ， 行数 据 整 理 ， 进 然后 设 计数 据 模 型 ， 立数 据 仓 库 ， 在此 基 础上 分 析 探 索数 据 ， 立 数 据集 市 。 数 据 集 建 并 建 将
电信行业的数据分析挖掘潜在商机
电信行业的数据分析挖掘潜在商机随着社会的发展和科技的进步，电信行业成为了信息社会的重要支柱，每天都有大量的数据在电信网络中产生和流动。
而这些数据包含了大量可以挖掘的商机。
数据分析在电信行业中扮演着至关重要的角色，通过对海量数据的分析，可以发现隐藏其中的商业价值，帮助企业制定更精准的营销策略和服务方案。
本文将探讨电信行业数据分析的重要性以及如何挖掘其中的潜在商机。
一、电信行业数据分析的重要性1.1 提升运营效率电信运营商每天处理大量的数据，如用户通信数据、计费数据、网络负载数据等。
通过对这些数据进行分析，可以及时掌握网络使用情况，了解用户的通信行为，并根据数据结果进行优化调整，提高网络质量和用户体验，从而提升运营效率。
1.2 挖掘用户需求电信行业的用户来自各个领域和行业，拥有不同的需求和消费习惯。
通过对用户行为数据的分析，可以深入了解用户的需求，精准推送个性化产品和服务，满足用户的需求，增加用户黏性，提升用户满意度。
1.3 预测市场趋势数据分析可以从大量的用户行为数据中挖掘出市场趋势。
通过对用户的兴趣、消费能力、购买行为等数据进行分析，可以准确把握市场走向，指导企业的发展战略，提前布局，抢占市场先机。
二、数据分析在电信行业中的应用2.1 用户画像分析通过对用户行为数据的分析，可以建立用户画像，了解用户的年龄、性别、职业、兴趣爱好等信息，并根据用户的画像信息进行个性化推荐和定制化服务。
2.2 流失用户分析通过对用户通信记录、充值记录、投诉记录等数据进行分析，可以辨别出流失用户的特征和原因，进而采取措施挽留客户，减少流失率。
2.3 网络质量优化通过对网络负载数据和用户通信数据的分析，可以及时发现网络故障和拥塞，进行故障定位和优化调整，提高网络质量和用户满意度。
三、挖掘电信行业潜在商机的方法3.1 实时监控通过建立实时数据监控系统，对网络流量、用户行为等数据进行实时监测和分析，及时发现潜在商机，调整营销策略。
电信行业中的大数据分析与用户挖掘
电信行业中的大数据分析与用户挖掘在电信行业中，大数据分析与用户挖掘扮演着越来越重要的角色。
大数据分析是指通过对海量数据的收集、存储、处理和分析，从中发现隐藏在数据中的价值信息和潜在关系。
而用户挖掘则是通过对用户行为模式和偏好的分析，挖掘出潜在的商机和用户需求。
本文将从大数据的应用实例、技术手段以及对电信行业的影响等方面进行论述。
一、大数据在电信行业的应用实例在电信行业中，大数据分析的应用非常广泛。
从市场营销到风险管理，从网络优化到服务改进，大数据都发挥着重要作用。
以下是几个典型的应用实例：1. 个性化推荐：运营商根据用户的通话记录、上网行为等大数据进行分析，通过智能算法精准推荐适合用户的套餐、增值服务或商品，提升用户的满意度和忠诚度。
2. 资费优化：通过对用户的通话、流量等数据进行分析，运营商可以了解不同用户的使用情况和消费习惯，从而合理制定不同资费策略，实现利润最大化和用户价值的平衡。
3. 故障诊断：运营商可以通过对网络设备、基站等的运行数据进行实时监测和分析，及时发现和解决故障，提高网络稳定性和用户体验。
4. 网络优化：通过对网络流量、用户分布等数据进行分析，运营商可以找出网络瓶颈、高峰期等问题，优化网络资源配置，提高网络的覆盖率和质量。
二、大数据分析的技术手段为了进行有效的大数据分析和用户挖掘，电信行业采用了多种技术手段。
以下是几个常见的技术手段：1. 数据采集与存储：电信运营商通过自己的网络设备、用户终端等方式收集用户的通话记录、上网行为、地理位置等数据，并将其存储在云服务器或大数据平台中，以备后续分析使用。
2. 数据清洗与整合：采集到的原始数据通常存在噪声和重复，需要进行清洗和整合。
清洗可以去除数据中的错误、无效或重复信息，整合则是将来自不同来源、不同格式的数据进行归一化处理，方便后续分析。
3. 数据分析与挖掘：通过数据分析和挖掘算法，可以发现数据中的规律、关联和异常。
常用的算法包括机器学习、数据挖掘、人工智能等，可以帮助运营商预测用户的需求、识别潜在的欺诈行为等。
通用账单模板(word)
通用账单模板(word)通用账单模板 (Word)1. 简介本文档提供了一个通用账单模板，可以使用Microsoft Word进行编辑和自定义。
该模板具有简洁、清晰的布局，适用于各种账单和的生成。
2. 功能和特点- 专业外观：模板设计简洁、美观，以确保账单的专业外观。
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- 可自定义：使用Microsoft Word可以方便地自定义模板，包括更改字体、颜色、布局等。
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- 易于使用：以简单易懂的方式提供了各项账单要素，如收款方、付款方、项目描述、金额等。
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- 自动计算：模板已经设置了一些常用的计算公式，可以自动计算总金额、税款等。
自动计算：模板已经设置了一些常用的计算公式，可以自动计算总金额、税款等。
- 可打印输出：可以轻松将账单模板打印输出，方便实体存档或邮寄。
可打印输出：可以轻松将账单模板打印输出，方便实体存档或邮寄。
3. 使用说明3.2 自定义账单信息在打开的模板中，您可以通过双击相应的文本字段或选择相应的文本框进行编辑。
以下是您可能需要自定义的一些要点：- 号码：输入具体号码。
发票号码：输入具体发票号码。
- 日期：选择或输入的日期。
发票日期：选择或输入发票的日期。
- 收款方信息：输入收款方的名称、地址、联系方式等。
收款方信息：输入收款方的名称、地址、联系方式等。
- 付款方信息：输入付款方的名称、地址、联系方式等。
付款方信息：输入付款方的名称、地址、联系方式等。
- 项目详情：输入项目名称、描述、数量、单价和金额等。
项目详情：输入项目名称、描述、数量、单价和金额等。
- 税款：根据需要输入税额或者选择对应税率。
税款：根据需要输入税额或者选择对应税率。
3.3 自动计算和打印该模板已经设置了一些常见的自动计算公式，以便更加容易地计算总金额、税款等。
电信增值业务的数据分析与挖掘
电信增值业务的数据分析与挖掘近年来，电信行业发展迅速，增值业务成为了运营商提高收入和用户体验的重要手段。
然而，随着用户需求的多样化和市场竞争的激烈化，如何通过数据的分析与挖掘来精准预测用户需求、优化增值业务已成为电信运营商亟需解决的问题。
本文将围绕电信增值业务的数据分析与挖掘展开讨论，探索其在业务发展中的潜力与应用。
一、电信增值业务数据的收集与整理数据分析与挖掘的前提是有可靠的数据来源。
电信运营商作为数据的拥有者，需要建立健全的数据采集渠道和隐私保护机制，确保数据的高质量和安全性。
一方面，可以通过用户注册信息、账单数据、业务使用记录等多渠道收集用户的个人信息和通信行为数据；另一方面，可以与合作伙伴共享数据，如位置信息、社交媒体数据等，以实现更全面、多样化的数据分析与挖掘。
二、基于数据的用户画像与需求分析用户画像是电信运营商了解用户需求的重要工具，它通过对用户的基本信息、行为偏好、社交关系等多个维度进行分析，形成用户的全貌。
运营商可以通过用户画像，更准确地判断用户对电信增值业务的需求，为用户提供个性化的增值服务。
数据分析与挖掘技术可以通过对大量用户数据的挖掘，识别用户的特征和行为规律，从而洞察用户的潜在需求，实现用户需求的精准匹配。
三、增值业务市场的竞争情况分析电信增值业务市场竞争激烈，分析市场情况对电信运营商来说至关重要。
数据分析与挖掘可以对市场竞争对手和用户需求进行深入分析，了解竞争对手的优势和劣势，把握市场趋势，为运营商提供决策参考。
例如，通过对用户数据的挖掘，发现用户对某一特定增值业务的需求较高，运营商可以及时推出相应服务，占据市场先机。
四、电信增值业务的用户满意度分析用户满意度是衡量增值业务质量和用户体验的关键指标。
通过对用户的反馈数据、评价数据和行为数据进行整理和分析，电信运营商可以了解用户对不同增值业务的满意度，并发现用户不满意的原因和问题。
同时，通过数据挖掘技术，可以寻找用户满意度与其他因素的关联性，为提升用户满意度提供科学的依据。
电信客户关系管理中的数据挖掘应用
Ｋｅ ｗｏｒ ｓ： ｕ ｔ ｍ ｒ Ｒ ｌ ｔ ｏ ａ ａ ｅ ｅ ｔ Ｄ ｔ ｉ ｉ ｇ Ａ ａ ｙ ｉ ｅ ａ ｃ ｙ Ｐ ｏ ｅ ｓ ｙ ｄ Ｃ ｓ ｏ ｅ ｅ ａ ｉ ｎ Ｍ ｎ ｇ ｍ ｎ ； ａ ａ ｍ ｎ ｎ ； ｎ ｌ ｔ ｃ Ｈｉ ｒ ｒ ｈ ｒ ｃ ｓ
摘
要 ： 对面 向客 户关系管理 中客户信 息管理 和客户流失 的问题 ， 针 本文设计 出一个 基于层次分析 法的客 户满意度和 忠
诚度评估 的模型 衍４ 用此模型 ， 实现 较为准确 、 有效 的客户满意度 、 忠诚度 以及信用度评估 ； 为解决 电信客 户流 失 问题提供 系统
的理论、 术和 方法。 技 通过分析 电信客 户的特征 ， 结合市场营销 实践， 出如何在 电信客 户生命周 期的不同阶段进 行客户关怀 、 提 客户流失预警及挽 留， 并对客户关系管理在 电信市场营销 中的功 能进行 了设计。 关键 词 ： 户关系管理 ； 客 数据挖掘 ； 层次分析法
ａｎｄ ｄｅｔ ｎ ｎｔ ｎ ｈ ｄｉ ａｉ ｍｅ ｉ ｔ ｅ ｆｆｅ ｅｎｔ ｒ ｓｔ ｅｓ， ａ ｄｅ ｇｎ ｔ ｅ ａｇ ｎｄ ｓ ｅｓ ｈ ｆｕ ｔｉ ｎ ｎｃ ｏ ｏｆ ｕｓ ｍｅ ｒｅ ａｔｉ ｍａｎ ｅ ｎｔ ｎ ｅｌ ｏ － ｃ ｔｏ ｒ ｌ ｏｎ ａｇ ｍｅ ｉ ｔ ｅｃ ｍ－
营 成本 ； 因此， 要提高 电信运营企业 竞争 力 、 生产 中心为客 变 户 中心从而提高企业利润 ，创建和 实施 ＣＭ 系统是必 然的 Ｒ
趋势
进行 市场研 究 ， 括商 品市 场 占有 率预测 、 包 市场拓 展计划 仿 真； 进行 经营 策略研 究 ， 括经 营成本 与收入 分析 、 险控 包 风 制、 欺诈行为甄 别等。 数据挖掘 旨在从数据 库中提取 正确 的、 非平常 的、 未知 的 、 有潜在应 用价值 的并最终可 为用户 理解 的模 式。 的出现为 自动和智能地把海量的数据转化成有用 它
电信网运营数据挖掘方法探讨
中国电信Ｃ ＭＡ网络优化与运营” Ｄ 专题 ｉ ；
电信 网 挖 掘 方
魏 鸿 马 洁 中国 【 要】 摘 文章首先阐述全业务运营对运营商 的传统运营数据分析方法提 出挑战，然后具体分析网络运营数据挖掘的工
作 流 程 ，并 进一 步 提 出其 在寻 找 目标 用 户 、新业 务 增 长点 等 方面 的应 用 思 路。 实践 证 明 ，该 方 法可 在较 短 时 间 内向市 场 、客 服 等部 门提供 有 效信 息 ，有 力支 持和推 动 业务 发展 ，对 电信 运 营管 理 有较 高 的参考 价值 。
图 １ 网络 运 营 数 据 挖 掘 工 作 过 程
备 资料 及业务使用量 资料 、用户ｗｉＦ —ｉ 业务使 用详单等 。
这 些资料 中 ，很 多信 息 （ 用户 资料 中的用 户姓 名 、住 如
３ 几个有效 的数 据挖掘应用思路
按 照上 述方 法 ，在 电信 网络 中，可 以通 过对不 同类
营提供 更加丰 富 的信 息 支持 ，如哪些 业务是 热点业 务 、
哪些业 务是僵 尸业 务 ，哪些用户 是高 流量 用户 、哪些用 户 是休 眠用户 、不 同业务 的忙 时时段 分别是 什么 、不 同 类 型 区域 的话 务模 型有何 差异 、同种 类型 用户 的使 用情 况 有什 么不同等 。 要 解 决上 述 问题 ，需要 我们 采 用 新 的 网络 运 行 数 据 分析 挖掘方 法 。在 正 常情况 下 ，虽 然网络 设备 多种多
【 关键词 】电信网 运营管理
数据挖掘 用户行为 业务增长点 话务模型
全业 务运营 时代 ，三大运 营商 不断提 升 网络质 量 ， 力图充分 发挥全 业务 网络优 势 ，针 对不 同用户 群提供 范 围更广 、 内容 更丰 富的业务 ，以提 高用户 满意 度 、增加
基于数据挖掘技术的电信资费套餐设计
ｍｏ ｅ ｄ】
Байду номын сангаас
为例进行 了具体分析。 最后 ， 对所提出的套餐进行收益建模
来验 证 文章所 提方 法 的有效性 。
数据挖掘技术和通信 资费套餐
１１数据 挖掘 的定 义［ ． ２ １
数据挖掘（ Ｍ ：ａ ｉ ｎ ） Ｄ Ｄ ｔＭ ｎ ｇ可以简单地描述为一个利 ａ ｉ
用各 种分 析工具 在海 量数 据 中发现模 型和 数据 间关 系 的过
ｒ ｔｒ ｄ ｌｉ ｒ ｓ ｎ ｅ ， ｉ ｈ ｃ ｎ ｂ ｓ ｄ ｔ ｅｕ ｎ ｍｏ ｅ ｓ ｐ ｅ ｅ ｔｄ ｗｈ ｃ ａ ｅ ｕ ｅ ｏ ｖ ｒｆ ｔ ｅ ｆｅ ｔ ｅ ｅ ｓ ｆ ｔ ｒ ｐ ｃ ａ ｅ ｄ － ｅｉ ｙ ｈ ｅ ｃｉ ｎ ｓ ｏ ａ ｉ ｖ ｆ ａｋｇ ｓ ｅ ｓｇ ｅ ｎ ｔ ｅ ｂ ｓｓ ｏ ａａ ｍｉ ｉｇ ａ ｔ ，ｔ ｅ ｉ ｎ ｄ ｏ ａ ｉ ｆ ｄ ｔ ｎ ｎ ．Ｌ ｓｌ ｈ ｈ ｙ ａ ｐ ｉａ ｉｎ ａ ｄ ｉ ｌｍｅ ｔｏ ａ ｋ ｇ ｅ ｉｎ ｎ ｐ ｌ ｔ ｎ ｍｐ ｅ ｎ ｆ ｐ ｃ ａ ｅ ｄ ｓｇ ｉｇ ｃ ｏ ａ ｅｄ ｓ ｒ ｅ ｎ ｈ ｅ ｕ ｎ ｍｏ ｅ Ｓｖ ｒ ｅ ． ｒ ｅ ｃ ｉ ｄ ａ ｄ ｔ ｅｒ ｔ ｒ ｄ ｌｉ ｅ ｆ ｄ ｂ ｉ ｉ
ｔｍ ｅ ｇ ｏ ｐ ｓ ｎ ｘ ｍｐｌ． Ｔｈｅ ， ａ ｏ ｒ ｔｒ ｏ ｒ ｒ ｕ ａ ａ ｅ ａ ｅ ｎ ｎ ｐｅ ａｏ
关于电信BOSS中应用数据挖掘技术之探究
关于电信BOSS中应用数据挖掘技术之探究作者：陈欣来源：《教育与学习》2012年第01期摘要：20世纪90年代以来，电信业务在国内发展非常迅速，用户数量和业务范围也随之迅速增长。
很多情况下，随业务量增长而带来的这些海量数据在原有的作业系统中无法得到提炼，使之升华为有用的信息。
数据挖掘技术无疑是解决上述问题的关键，因为虽然在操作型数据库基础上已经进行了不少数据分析，但是通过发挥数据挖掘的优势，才能全面掌握客户的信息，并快速做出相应的决策。
本文的设计思想是在数据仓库的基础上进行二次挖掘，多次校验，利用已经成熟的数学模型技术，结合实际情况进行优选，建立模型，进行分析，辅助决策。
关键词：数据挖掘，数据仓库，样本，数据集合一、综述BOSS解决方案分为业务支持系统和操作支持系统。
主要组成包括网络管理、系统管理、账单、信息载体内部联系的解决、计费以及客户服务。
随着运营网络系统、综合业务系统、计费系统和办公自动化系统等相继投入使用，通信运营商积累了大量的历史数据。
但在很多情况下，这些海量数据在原有的作业系统中无法得到提炼，使之升华为有用的信息。
原因主要有两方面：一是联机作业系统因为需要保留足够的详细数据以备查询而变得笨重不堪，系统资源的投资跟不上业务扩展的需要；二是管理者和决策者只能根据固定的、定时的报表系统获得有限的业务信息，无法适应当今电信领域激烈的市场竞争。
而数据挖掘，就是从海量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识（模型或规则）的过程。
也就是根据预定义的商业目标，对大量的企业数据进行探索和分析，揭示其中隐含的商业规律，并进一步将其模型化的先进有效技术过程。
二、BOSS系统中数据挖掘的实用价值数据挖掘技术在电信BOSS领域的应用大致分为几个方面，主要有：一是基于呼叫详细记录的呼叫/计费分析；二是基于产品和销售的营销/效益分析；三是基于网管业务管理和事务管理层的运行/维护分析。
前两种与电信企业的业务运营和市场竞争密切相关，是目前主要电信企业发展的重点。
数据挖掘在电信中的应用分析
１ 数 据挖掘 产生背 景
数据挖 掘是一种从大型数据库或数据仓库 中提取隐藏 的预测性信
息的新技术 。它能开采出潜在的模式 ， 从巨量的数据信息 中找 出最有价
值的信息 ， 指导商业行 为或辅助科学研究 ， 为企业 经营提供分析依据。 数
据挖掘被信息界认为是数据库系统最重要的前 沿技术之一 ， 是信息产业
高级决策人员建立高度综合的个人 级数据仓库 。在现实 中， 也允许企业
这些数据 ， 可以使用其他材料 ， 例如纸质文件进行人 工检查并予以更正。 （） ２ 数据集成。 数据挖掘经常需要数据集成 ， 用来将多个数据源 中 它 的数据结合起来存放在一个一致的数据存储 巾。 这些数据源可能包括多 个数据库 、 数据立方体或一般文件。
在数据集成 时涉及实 体识别 ．冗余问题和数据值 冲突的检测和处 理。 进行实体识别是 因为来 自不同数据源 Ｌ的同一 属性可能用不同的名 ｆ 】 字； 冗余 的产生是因为有些属性或维 能用 其他表推算出来 ， 以要消 除 所 冗余 ； 而同一属性值产生 冲突则来源于不同数据源中采 用的存储标准不
中的 几 种应 用 ， 包括 客 户 流 失 分 析 、 户 获取 、 客 交叉 营销 、 户 细 分 、 场 分析 、 诈 行 客 市 欺 为 分析 及 网络告 警 分 析 。 关键 词 ： 据 挖 掘 ； 数 电信 业 ； 户信 息 客 中 图分 类 号 ：Ｐ ７ Ｔ ２４ 文献标识码： Ａ
维普资讯
科技情报开发与经济
文 章编 号 ：０ ５ ６ ３ （ ０ ７ １ — ２ ８ ０ １０ — ０ ３ ２ ０ ）２ ０ １— ２
Ｓ ＩＴ Ｃ Ｆ Ｒ Ａ Ｉ Ｎ Ｄ Ｖ Ｌ Ｐ Ｅ Ｔ＆Ｅ Ｏ Ｏ Ｙ Ｃ — Ｅ Ｈ Ｉ Ｏ Ｍ ＴＯ Ｅ Ｅ Ｏ Ｍ Ｎ Ｎ ＣＮＭ
电信行业中的数据挖掘与分析技术
电信行业中的数据挖掘与分析技术一、前言随着信息技术的发展和普及，每天都会有数以万计的电话、短信和网络信息在电信网络中流动。
面对如此海量的数据，如何从中发掘出有价值的信息，并将此信息转化为商业利益，成为了电信行业中一个急需解决的问题。
数据挖掘和分析技术应运而生，成为电信企业在实现营销、优化网络、提高客户满意度等方面的重要手段。
本文将阐述在电信行业中，数据挖掘和分析技术有哪些应用以及在这些应用中所用到的算法和方法。
二、数据挖掘在电信行业中的应用1.客户价值分析客户价值分析是电信企业最为普遍的数据挖掘应用之一。
该应用主要是对客户的需求进行探测和精确分析，从而识别高价值客户，并对这些客户进行投资和关注。
通过客户价值分析，电信企业可以有效提高客户满意度和忠诚度，带来更多的商业利益。
客户价值分析的主要算法有聚类、决策树和神经网络等。
其中，聚类用于将客户划分为不同的群体，决策树用于表示客户在各个维度上的特征，而神经网络则用于分析客户的行为模式和趋势。
2.网络优化电信网路是电信企业的核心资源之一，如何针对网络中的瓶颈问题进行优化成为了电信企业的重要任务。
数据挖掘和分析技术可以通过分析网络数据，评估网络负荷和性能，为网络优化提供可行的方案。
网络优化的主要算法有遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法等。
这些算法可以在优化过程中，有效避免局部最优解和优化时间过长等问题。
3.营销策略营销策略是电信企业获取商业利益的重要手段。
通过数据挖掘和分析技术，电信企业可以对客户行为进行探测和分析，制定精准的营销策略，提高市场竞争力。
营销策略的主要算法有关联规则、预测模型和分类算法等。
其中，关联规则可以发现不同产品间的关联性和销售趋势，预测模型可以根据历史数据进行销售预测，而分类算法则可以通过分析客户特征，实现营销策略的精准定位。
三、电信数据挖掘和分析技术的关键技术1.数据预处理数据预处理是数据挖掘和分析的第一步，也是最关键的一步。
在数据挖掘前，需要对原始数据进行预处理，包括数据清洗、数据集成、数据规约、数据变换等步骤。
数据挖掘在电信分档包月套餐测算中的应用
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Ａ ｓ ｒ ｃ Ａｌ ｎ ｔ ｏ ｒ Ｄ ｎ ｅｎ ｅ ｐ ｏ ｅ ｓｏ ｏ ｅ ｉ ｏ ｎ ｅ ｓｆ ｉ ｂ ｔａ ｔ ｏ ｇ ｗｉ ｃ ｒ ｈ ｅｓ ｏ ｄ ｃ ｒ ｆ ｓ ｉｎ ｃ ｍｐ ｔ ｉ ｎ ｉｔ ｎ ｉ ｔ ｙ
拓 展 的 期望 值 。＠
参考文献 【】高惠璇 ． ｌ 实用统计方法和 Ｓ ＡＳ系统 【 ． Ｍ】北京大学出版社． ２ ０ ． ０１ 【】信息产 业部报 告 ．２ ０ ． ２ ｏ６ 【】Ｔ ｎ ａ ．Ｓ Ｌ Ｓ ｒｅ ０ ０ Ｄ ｔ ｗ ｒｈ ｕ ｅ ａ ｄ Ａ ａｙｉ ３ ｏ ｙ Ｂ ｉ Ｑ ｅｖ ｒ ２ ０ ａｅ ａｅ ｏ ｓ ｎ ｎ ｌ ｓ ｎ ｓ Ｓ ｒｉ ｓ【 ． 国电力 出版社 ． ２ ０ ． ｅｖ ｅ Ｍ】 中 ｃ ００
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【】余 秀 林 ． 任 雪松 ．多 元 统计 分 析 【 】中 国 统 计 出版 社 ． １９ ． ４ Ｍ ． ９９
作者简介：黄宏字 （ ９９ ） 男 汉族 硕士研充生，研 究方向 ：数据仓库与 １７ ・ ， 数据挖掘 ：胡建华 （ ９ ３） 男．副教授 ．硕 士研 究生导师。 １６ 一，
Ｔｈ ｄ ｔ ｉｉｇＳ ａｐ ｉａ ｉｎ ｎ ｅ ａ ａ ｍ ｎｎ ’ ｐｌ ｔ ｉ ｃ ｏ
（完整版）基于数据挖掘中的电信数据分析
（完整版）基于数据挖掘中的电信数据分析基于数据挖掘中的电信数据分析前言我国电信行业一直以来呈现出中国移动、中国联通、中国电信三足鼎立的状态，但是，随着市场经济的进一步完善，我国政府逐渐放开了对电信行业的准入管制，越来越多的国外电信运营商进入中国市场，这使得国内电信市场的竞争压力不断增加，另外，随着我国消费者的日趋成熟，对电信运营商的服务质量要求逐渐提高，这一切都使得我国电信运营商面临巨大挑战，具体来看主要是成本增加、顾客流失、资源浪费，传统的管理方法已经不能适应形势发展的要求，为了有效整合和利用资源，要求电信运营商借助信息化管理模式处理大量客户信息和消费数据，从中挖掘有价值的商业信息，从而制定出符合消费者期望的优质服务策略。
数据挖掘技术正好符合了电信行业发展的要求。
1．数据挖掘的概念数据挖掘指的是从这些混乱的、无序的、模糊的、随机的、不完全的数据当中找出人们事先不知道但是具有潜在价值的信息和知识。
从本质上说，数据挖掘是一种深层次的数据分析方法。
人们根据数据挖掘任务的不同，把数据挖掘分为不同的类型，例如分类和预测模型发现，序列模式发现，数据归类聚类关联规则发现，依赖关系和依赖模型发现等等。
根据挖掘方法可以认为统计学方法、机器学方法、数据库方法以及神经网络方法．2．数据挖掘的功能总的来说，数据挖掘具有五大功能，即分类功能、聚类功能、预测功能、偏差检验功能以及关联规则和序列模式发现功能。
分类功能就是按照研究的对象的屙陛建立不同的组类来描述对象。
聚类功能就是把数据集合分组为由相似的对象组成的多个类别当中，即通过间接相似度把类之间的差异识别出来，并挑选类之中的相似样本。
预测功能就是根据数据属性特征等对数据进行评估分析，从而预测其他未知属性。
常用的预测方法有回归分析算法、神经网络算法等。
偏差检测功能是对数据库中存在的异常记录进行排除，从而确保数据库的安全稳定，降低风险。
关联规则和序列模式发现功能关联分析就是找出数据库中各种隐藏的关联性。
数据挖掘技术在电信数据分析中的应用
很 便捷 的数值方 式， 来归结这样的数值 概念 。 这样的描绘路径， 供
并 比对 了类似 属性 的数值 ， 以便企业 分数值， 来构造 出关联 的解析模型， 寻找到数值 内潜藏性 的规则 。 应 了特有类 别的数值概况 ， 去辨识概念 。 与此 同时 ， 要从弹性 的视点 ， 来描画出差 异性 的数值 供应 电信属性 服务 的各类企 业， 要明晰客 户给 出的差 别属性 需 以便 查验惯常用 到的数值行为 。 如果关涉 到现实的数值 区 求， 精准解析他们存有 的喜好、 电信价格 中的倾 向， 以及 营销 所选 粒 度， 那么可采纳类别描画 的精准概念。 这样 的描画 ， 可细化成特 性 取的针对对策 。 因此 ， 整 合挖 掘 数 据 层 次 的技 巧 ， 分 析 出 电信 属 性 分， 的营销规则， 能促动企业获取到更优的电信 收益 。 类的描画， 以及 比对类的描画 。 第二类 为归结和估测 。 这是两个 类别的数值解 析状态 ， 被 用
获取到持续属性的特 有数值 。 巧， 要 从 这 一 类 别 的 随 机 属 性 数 值 以 内， 提 炼 出 潜 藏 性 的 实 效 消 持续状态的模型辨识 ，
息， 并 归 结 到 数据 库 的构 架 内 。 数 据挖 掘 这 一新 策 略 ， 不 能 归 属 于 第 三 类 为 整 合 的解 析 。 面对特有 数值重 属性 的数 值层 次 内， 从 而构造 出数值 领域 的有序 模
以及评判预设时段 内的数值走 向。 面对数值 的归结 ， 涵盖了类 挖掘这种手段 ， 所 面对 的数 据 ， 涵 盖 了 多重 类别 的数 值 。 这 样 型， 以及离散属性的数据 。 这样 的估测 ， 归属于 的数值 ， 通 常不够完整 ， 同时存有含糊 性和 附带 的噪音等 。 挖掘技 别构架下的关联符号，
电信客户数据挖掘与分析考核试卷
4.逻辑回归模型只能用于分类问题，不能用于回归问题。（）
5.数据预处理是电信客户数据挖掘过程中最不重要的一步。（）
6.在电信客户流失预测中，决策树的解释性比神经网络模型要好。（）
7.电信客户数据挖掘的主要目的是为了提高企业的短期利润。（）
2.电信客户数据分析中，______是衡量客户对电信服务满意程度的指标。
3.在数据挖掘中，______是一种常用的分类算法，它通过树结构来进行决策。
4.电信客户数据挖掘的目的是为了提高客户的______和降低客户的______。
5.在进行数据挖掘之前，需要进行______，以消除数据中的错误和异常。
A.回归
B.分类
C.聚类
D.预测
19.以下哪个不是电信客户数据分析中常用的数据可视化工具？（）
A. Tableau
B. Power BI
C. Excel
D. SPSS
20.在电信客户数据挖掘中，以下哪个概念表示从大量数据中提取有价值的信息的过程？（）
A.数据挖掘
B.数据分析
C.数据可视化
D.数据预处理
二、多选题（本题共20小题，每小题1.5分，共30分，在每小题给出的四个选项中，至少有一项是符合题目要求的）
1.电信客户数据挖掘可以用于以下哪些方面？（）
A.识别潜在的高端客户
B.预测客户的未来消费行为
C.优化网络资源分配
D.提高客户服务质量
2.以下哪些方法可以用于电信客户细分？（）
A.判别分析
B.聚类分析
A.特征选择
B.模型融合
C.超参数调优
D.数据增强
20.以下哪些是电信客户数据分析中常用的数据挖掘软件？（）
电信网络数据挖掘与客户行为分析考核试卷
B.层次聚类
C.密度聚类
D.支持向量机
19.以下哪个指标不属于用户画像的构建？（）
A.用户年龄
B.用户性别
C.用户消费习惯
D.用户通话时长
20.以下哪个方法不属于数据挖掘中的预测分析方法？（）
A.时间序列分析
B.回归分析
C.聚类分析
D.决策树分析
二、多选题（本题共20小题，每小题1.5分，共30分，在每小题给出的四个选项中，至少有一项是符合题目要求的）
3.在电信网络数据挖掘中，结构化数据和非结构化数据都需要进行预处理。（）
4.支持向量机算法是基于最大似然估计原理的。（）
5.客户行为分析中，用户满意度越高，其忠诚度也一定越高。（）
6. Apriori算法是一种基于概率的关联规则挖掘算法。（）
7.聚类分析是一种无监督学习算法，不需要使用标注的训练集。（）
答案：__________
10.在时间序列分析中，__________模型用于预测未来的值基于过去的值。
答案：__________
四、判断题（本题共10小题，每题1分，共10分，正确的请在答题括号中画√，错误的画×）
1.数据挖掘的目标是从大量的数据中找到确定性规则。（）
2.决策树算法只能用于分类问题，不能用于回归问题。（）
D. MongoDB
12.以下哪些方法可以用于异常检测？（）
A.基于统计的方法
B.基于规则的方法
C.基于机器学习的方法
D.基于数据挖掘的方法
13.在电信网络数据挖掘中，以下哪些数据源属于非结构化数据？（）
A.用户消费记录
B.用户通话记录
C.用户位置信息
D.用户社交网络信息
中国电信话费账单样本
18.26 32.4
-18.26 -32.4
6 6
272 278
6
272 278
6
272
93.94 140.2 -93.94 -140.2
278 182.33 182.33
100 6 3
109
户信息 分信息
100 6
106
100 6
106
3071.35
股份有限公司武汉分公司客户帐单
帐单阅读指南 详单查询
名称：青岛崴鸿国际物流有限公司武汉分公司 客户标识：19025735390 计费周期：201012
印日期：2011年01月11日 09时25分06秒 元/1月-竞争区域(@b052046,85556452);武汉-商务领航Ta-1基础包-6元/1月-竞争区域 汉-商务领航Ta-1基础包-6元/1月-竞争区域(新)(@b021526,85556453)
中国电信股份有限公司武汉分公司客户帐单
客户名称：青岛崴鸿国际物流有限公司武汉分公司 客户标识：19025408859 计费周期：201012
打印日期：2011年01月10日 12时56分40秒 用户、业务号码：武汉-商务领航Xa-2基础包-2188元/12月-竞争区域3MADSL拨号(F1786889);武汉-商务
b19097785550696b19097585551120b190955武汉商务领航ta1基础包66元1月竞争区域固定电话85551089武汉商务领航ta1基础包6元1月竞争区域新固定电话85550955武汉商务领航ta1基础包6元1月竞争区域新固定电话85551011武汉商务领航ta1基础包6元1月竞争区域新固定电话85551386武汉商务领航ta1基础包6元1月竞争区域新固定电话85551129市话费9427国内长途费1092优惠费市话费优惠9427国内长途费优惠1092本项小计278套餐月基本费套餐外费用月基本费自选包费用272通信费市话费8756国内长途费1168优惠费市话费优惠8756国内长途费优惠1168本项小计278套餐月基本费套餐外费用通信费市话费1826国内长途费324优惠费市话费优惠1826国内长途费优惠324本项小计套餐外费用月基本费自选包费用272本项小计278套餐月基本费套餐外费用月基本费自选包费用272本项小计278套餐月基本费套餐外费用月基本费自选包费用272通信费市话费9394国内长途费1402优惠费市话费优惠9394国内长途费优惠1402本项小计278套餐月基本费18233本项小计18233月基本费100功能使用费功能使用费综合信息服务费增值使用费本项小计109月基本费100功能使用费功能使用费本项小计106武汉商务领航ta1基础包6元1月竞争区域新固定电话85551586武汉商务领航ta1基础包6元1月竞争区域新固定电话85551120武汉商务领航ta1基础包6元1月竞争区域新固定电话85550696武汉商务领航ta1基础包6元1月竞争区域新固定电话85550656武汉商务领航ta1基础包6元1月竞争区域新固定电话85551220武汉商务领航xa2基础包2188元12月竞争区域3madsl拨号固定电话85550865固话phs月租费固定电话85550885固话phs月租费月基本费100功能使用费功能使用费本项小计106已使用费用总计
电信行业数据分析发掘交流
2
数据理解与准备
3
变量筛选
部署可固化 易现网应用
4
模型建立
• •
决策树、回归、关联等模型 评估优化 模型、预测公式和规则 名单输出 营销落地工作开展
•
相应硬件、软件配置完善 后，模型可直接固化在IT系 统中
5
模型输出
• • •
•
可根据现有系统布局，灵
熟的预测分析模型。
快速帮助数据挖掘工作者进行 数据探索和模型的优化。同时 ，增强了数据源连接、数据处 理、建模分析等功能。
10
中国电信广东公司 企业信息化部 综合部
软件界面介绍
工具栏
模型、流、输出件管理窗
操作区
工程文件管理窗
节点选项板
11
中国电信广东公司 企业信息化部 综合部
可读入数据
自由格式的文本文件 固定格式的文本文件 Excel文件 SPSS数据文件 SAS数据文件 数据库文件
模型应用强壮性
将模型应用到有相同结构的数据集得到的预测结果越接近，模型的 应用强壮性越好，模型就越好
中国电信广东公司 企业信息化部 综合部
数据挖掘总流程
1 商业理解
•
• 商业目标 • 模型定义
• • • • 清洗、合并原始字段 创建衍生字段 剔除无关字段 剔除无建模意义字段
商业背景
模型可解读 易移植承接
中国电信广东公司 企业信息化部 综合部
输入输出变量定义
1. 选择‘Field’窗口的‘Type’节点，并将其与数据节点连接 2. 双击节点，在属性框中设置字段运算方向，将预测变量‘Churn’设置为 ‘Out’，其他设置为‘In’
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电信帐单数据挖掘
一．概述 (1)
1.1．项目背景 (1)
1.2．数据挖掘和相关概念 (1)
1.2.1．数据挖掘的概念和过程 (1)
1.2.2．数据挖掘在电信管理中的应用 (2)
1.3．项目计划 (3)
1.3.1．项目目标 (3)
1.3.2．时间安排 (4)
1.3.3．人员组织 (5)
二．项目实施 (6)
2.1．选择数据挖掘工具 (6)
2.2．建立数据库表建立和数据清理 (7)
2.3．建立数据多维存储 (8)
2.3.1．维度创建 (8)
2.3.2．OLAP存储创建 (9)
2.3.3．OLAP数据分析 (10)
2.4．数据挖掘 (12)
2.4.1．决策树计算（月用户数量分析） (13)
2.4.2．用户分类（聚类分析） (14)
三．总结 (15)
一．概述
1.1．项目背景
随着国内电信市场竞争的日趋激烈，电信运营商的经营模式逐渐从“技术驱动”向“市场驱动”、“客户驱动”转化。
这就要求运营商要采取以客户为中心的策略，根据客户的实际需求提供多样化、层次化、个性化的服务解决方案。
因此，客户关系管理（CRM）成了电信运营商增加收入和利润，提高客户满意度、忠诚度的有效工具。
在客户关系管理的流程中，为了准确、及时地进行经营决策，必须充分获取并利用相关的数据信息对决策过程进行辅助支持。
近几年迅速发展起来的数据挖掘技术就是实现这一目标的重要手段。
1.2．数据挖掘和相关概念
1.2.1．数据挖掘的概念和过程
1．数据挖掘的概念
数据挖掘是根据企业的既定业务目标和存在的问题，对大量的业务数据进行探索，揭示其中隐藏的规律，并将其模型化，指导并应用于企业的实际经营。
数据挖掘是建立在数据仓库基础上的高层应用，但数据挖掘跟数据仓库的其它一些应用如OLAP分析、预定义报表和即席查询等有很大的区别。
后三者通常是用户根据已知的情况对所关心的业务指标进行分析；而前者则是在业务问题和目标明确但考察的问题不清楚时，对数据进行探索，揭示隐藏其中的规律性，进而将其模型化。
2．数据挖掘过程
数据挖掘是一个循环往复的过程，通常涉及数据准备、建立模型、评估和解释模型、运用和巩固模型等步骤。
（1）数据准备：数据准备工作包括数据的选择（选择相关和合适的数据）、探索（了解数据分布情况和异常数据等）、修正（包括缺失数据的插值等）和变
换（离散值数据与连续值数据的相互转换，数据的分组分类，数据项的计算组合等）。
（2）建立模型：选取数据挖掘工具提供的算法并应用于准备好的数据，选取相应参数，生成模型。
（3）评估和解释模型：对模型进行比较和评估，生成一个相对最优模型，并对此模型用业务语言加以解释。
（4）运用和巩固模型：对模型在实际应用中的表现进行监控，如果模型表现不好，则对模型作进一步的考察和修正，以反映业务运作规律的变化。
1.2.2．数据挖掘在电信管理中的应用
电信运营商拥有许多熟的数据库应用系统，如网管系统、财务系统、计费账务系统、112障碍管理系统、缴费销账系统等，并产生了大量的业务处理数据。
如果针对客户关系管理相关决策分析的需求，对这些数据进行重组整合，就能充分利用这些宝贵的数据，体现信息的真正价值。
数据挖掘技术在电信行业主要应用领域如下：
（1）客户消费模式分析
客户消费模式分析（如固话话费行为分析）是对客户历年来长话、市话、信息台的大量详单、数据以及客户档案资料等相关数据进行关联分析，结合客户的分类，可以从消费能力、消费习惯、消费周期等诸方面对客户的话费行为进行分
析和预测，从而为固话运营商的相关经营决策提供依据。