基于数据挖掘的电信行业客户流失管理研究

DUFE

信息系统研究方法与问题

学号：2013100654

专业：电子商务

姓名：徐麟

基于数据挖掘的电信行业客户流失管理研究

一、研究背景

2008年中国对电信运营企业进行了重组，中国移动和中国联通合并运营TD—SCDMA网络，中国电信与中国联通C网合并运营CDMA2000网络，中国联通G网和中国网通合并运营WCDMA网络，从而形成了移动、电信、联通三足鼎立的局面，电信公司之间的竞争也越来越激烈。

对电信企业来说，客户是最重要的资源，也是生存和发展的必需品。客户资源是电信运营企业的根本，保留并巩固客户资源意义重大。而在当前中国电信市场下，电信运营商为了争夺客户，除了通过简单的价格竞争以外，还不断推出各种新的套餐和新的业务来优先获得客户资源，双卡情况越来越严峻，这就在很大程度上加大了客户的不稳定性，使得客户在三家运营商之间不断做出选择的现象频繁发生。据官方统计，中国移动客户的离网率近几年不断攀升，2013年全年离网率高达50%左右。从客户关系管理理论上看，开发一个新用户的成本是保留一个有价值老用户的5-10倍，因此在新增电信客户不断下降的时候，想要保持企业持续增长的利润就需要在挽留老客户这一相对低成本高收益上想办法。

二、研究的目的和意义

本文的研究目的就是在对电信客户流失等业务知识的理解和研究一些常用的数据挖掘方法上，依据数据挖掘建模流程，研究并实现一个准确实用的的客户流失预测模型和流失客户分类模型，并结合广丰县移动客户数据进行分析，对分析结果进行评估验证。在对客户流失预测模型和流失客户分类模型进行评估和结果分析的基础上，得到了有效的客户流失规则集，并给出预测的准确率，同时依据流失客户分类结果对客户的挽留策略提出一些意见和建议。最后对所做的理论研究工作、实验工作和实验中所遇到的问题以及下一步工作进行总结。

三、研究的主要方法和手段

1、数据挖掘的定义

数据挖掘技术是数据库知识发现的核心技术,产生于二十世纪八十年末,至今大约经历了30年的发展历史,但它的定义却没有一个被完全认同。因为数据挖掘技术被广泛地应用到互联网、电子商务、零售、电信等各个领域在不同的领域应用也不同,因此各专家及学者也分别对数据挖掘进行定义:数据挖掘就是从众多的、不完整的、有杂质的数据中,挖出隐含在里面的、人们以前不清楚的、但又是潜在存在的有用信息的过程。简单地说,数据挖掘就是从众多的数据中找出有用的信息,如图所示,数据挖掘被认为是知识发现过程中的一个步骤。

图1数据挖掘的过程

2、数据挖掘的任务

数据挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。

(1)关联分析(AssociationAnalysis)

关联规则挖掘是由Rakesh Apwal等人首先提出的。两个或两个以上变量的取值之间存在某种规律性,就称为关联。数据关联是数据库中存在的一类重要的、可被发现的知识。关联分为简单关联、时序关联和因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。一般用支持度和可信度两个阀值来度量关联规则的相关性,还不断引入兴趣度、相关性等参数,使得所挖掘的规则更符合需求。(2)聚类分析(Clustering)

所谓聚类[55],就是按照事物的某些属性聚集成类,使得类间的相似性尽可能的小,类间的相似性尽可能的大。聚类分析可以建立宏观的概念,发现数据的分布模式,以及可能的数据属性之间的相互关系。聚类分析的算法可以分为以下几大类:分裂法、层次法、基于密度的方法、基于网格的方法和基于模型的方法等。

(3)分类(Classification)

分类就是找出一个类别的概念描述,它代表了这类数据的整体信息,即该类的内涵描述,并用这种描述来构造模型,一般用规则或决策树模式表示。分类可被用于规则描述和预测。

(4)预测(Predication)

预测是利用历史业务数据找出变化规律,建立模型,并由此模型对未来数据的种类及特征进行预测。预测关心的是精度和不确定性,通常使用预测方差来度量。

(5)时序模式(Time-series Pattern )

时序模式是指通过时间序列搜索出的重复发生概率较高的模式。与回归一样,它也是用己知的数据预测未来的值,但这些数据的区别是变量所处时间的不同。

(6)偏差分析(Deviation)

在偏差中包括很多有用的知识,数据库中的数据存在很多异常情况,发现数据库中数据存在的异常情况是非常重要的。偏差检验的基本方法就是寻找观察结果与参照之问的差别。

在本文中需要数据挖掘完成的任务主要是对电信客户流失数据的分类及预测。

3、数据挖掘过程模型

本文准备采用CRISP-DM模型来进行数据挖掘。CRISP-DM模型定义了 6个阶段,分别是:商业理解(Business Understanding)、数据理解(Data Understanding)、数据准备(Data Preparation)、建立模型(Modeling)、模型评估(Evaluation)、发布模型(Deployment)。CR1SP-DM模型如图2所示：

图2CRISP-DM模型

4、数据挖掘工具

SPSS Clementine是一个开放式数据挖掘工具,它不但支持整个数据挖掘过程,从数据获取、转化、建模、评估到最终部署的全部过程,还支持数据挖掘的行业标准CRISP-DM,提供了完善的项目管理功能。SPSS Clementine的可视化数据挖掘使得“思路”分析成为可能,有助于把有限的精力放在对商业的理解、数据的处理和模型选优等关键问题上,即将精力集中在要解决问题的本身,而不是局限于完成一些技术性的工作(比如编写代码)。提供了多种图形化技术,有助于理解数据间的关键性联系,指导用户以最便捷的途径找到问题的最终解决办法,根据公布的用户基准测试,它在可伸缩性、预测准确率和处理的时间方面都表现得很好。本文研究使用通用CRISP-DM标准的SPSS Clementine数据挖掘软件建立电信企业的客户流失预测模型。

5、预测模型技术

决策树算法是二十世纪中期J. Ross Quinlan开发出来的一种算法,因其结构就像一颗树,因此被称为“决策树”。目前决策树算法己经被广泛地应用于分类识别问题的数据挖掘,它是利用分割前后信息熵来计算信息增益,并将其作为判断能力的度量准则。

决策树算法是一种基于概率供给的分类方法,它是通过从一个空白的树开始,不断增加结点,逐步精确化的数据挖掘方法。决策树中每一条从根到叶结点的途昆明理工大学硕士学位论文径即为一条合取规则,其整棵树则为析取规则的集合体。决策树算法的目的是通过向数据学习,获得输入变量和输出变量不同取值下的数据分类和预测规律,并用于对新数据对象的分类预测。届时,决策树能够依据新数据输入变量的取值,推断其输出变量的分类取值。决策树算法属于有指导的学习,要求数据既包含输入变量也包含输出变量。决策树主要围绕两大核心问题展开:第一,决策树的生长问题,即利用训练样本集来完成决策树的建立过程;第二,决策树的剪枝问题,即利用检验样本集对形成的决策树进行精简。不同决策树算法采用不同的分枝生长及剪枝策略。

四、研究的重点和创新点

本文研究的重点在寻找用于挖掘的最优算法，准备通过以下模型来寻找最优算法。

图3应用数据挖掘建立最优模型

本文的创新点准备放在对算法的优化上面。

参考文献

[1]杨树莲. 数据挖掘在电信行业客户流失分析中的应用[J]. 计算机与现代化,2005,02:109-111.

[2]高洋. 基于数据挖掘的电信客户流失预测系统研究[D].昆明理工大学,2013.

[3]隆曼. 基于数据挖掘的电信行业客户流失管理研究[D].西南财经大学,2013.

[4]肖仲东. 数据挖掘在预测电信客户流失中的研究与应用[D].湖南师范大学,2012.

[5]梁循. 数据挖掘算法与应用.北京大学出版社,2006.

[6]马钢. 商务智能.东北财经大学出版社,2010.

客户关系管理中的数据挖掘

客户关系管理中的数据挖掘 网舟科技数据分析师：李志才 客户关系管理主要有几个方面：挖掘潜在客户、维持客户忠诚度、挖掘客户的盈利能力和交叉营销。在市场高速扩展的时期要重点关注挖掘潜在客户的工作；在市场相对饱和和稳定的时期，关键是做好维持客户忠诚度的工作，如果客户大量流失，挖掘客户盈利能力和交叉营销只是在做无米之炊罢了。 下面通过一些应用的例子，说明客户关系管理中，应用数据挖掘技术的思路和要点。 在我们某酒店数据挖掘服务的业务中，已有线下会员系统的订单，消费记录数据，又有网站上访客的访问、点击等行为偏好数据。我们希望在此基础上，区分哪些访客是潜在客户并进一步划分会员的等级，向不同的人群推送不同的消息，达到吸引新客户和维持老客户的目的。 基于对行业的认识，我们选取了8个关键指标来描述和区分访客群体。关键指标分别为：average_monthly_visits（平均每月访客次数）、average_pv_of_visit（平均每次访问页面数）、Visit_Duratio（访问时长）、Bounce_Rate（跳出率）、 average_page_views_of_the_hotel（酒店页平均访问次数）、 Hotel_page_view_proportion（酒店页访问时长）、Domestic_page_view_proportion （国内页访问时长）、Conv_Rate（转换率）。用上述指标分别对普卡、银卡、金卡、白金卡客户进行Twostep聚类分析。下面选用分析工具SPSS进行操作。为消除各项指标的数量级差别，用z-score方法对数据进行标准化变换，然后进行Twostep聚类，某类别会员的聚类情况如下

客户流失的八种原因

客户流失的八种原因 沟通不畅自然流失。有些客户的流失属于自然流失，公司管理上的不规范，长期与客户缺乏沟通，或者客户转行转业等。现在的商业领域很广泛，生产企业也处在供大于求的状态，所以企业如果不能够很好的去维护你的客户，那么流失客户的资源是非常正常的表现。 作为商人，经常会遇到这样的情况：某一天，你的某个客户忽然对你说，他决定终止和你企业的合作，转为经营某竞争对手企业品牌的产品；你企业的一个业务员辞职，接着他负责的几个客户都相继结束了和你公司的合作；你的已经合作三年的一个客户最近居然连续三个月没有进货了…… 在营销手段日益成熟的今天，我们的客户仍然是一个很不稳定的群体，因为他们的市场利益驱动杠杆还是偏向于人、情、理的。如何来提高客户的忠诚度是现代企业营销人一直在研讨的问题。客户的变动，往往意味着一个市场的变更和调整，一不小心甚至会对局部(区域)市场带来致命的打击。这个现象在医药企业的处方产品中尤其明显，一个 医院由一个代表做到一定的销售量，但是这个医药代表离开后，那么销量的下滑是很明显的。如果你是公司的管理者，请务必在关键时刻擦亮你的眼睛，以免你的客户在不经意间流失，给公司的市场运作带来不利影响。当然，这其中的因素和地区的主管、经理也有很大的直接关系。 客户的流失，通常主要出现在以下几种情况： 公司人员流动导致客户流失这是现今客户流失的重要原因之一，特别是公司的高级营销管理人员的离职变动，很容易带来相应客户群的流失。如今，营销人员是每个公司最大最不稳定的“流动大军”，如果控制不当，在他们流失的背后，往往是伴随着客户的大量流失。其原因是因为这些营销人他们手上有自己的渠道，也是竞争对手企业所看到最大的个人优势和资源。这样的现象在企业里比比皆是。 竞争对手夺走了客户任何一个行业，客户毕竟是有限的，特别是优秀的客户，更是弥足珍稀的，20%的优质客户能够给一个企业带来80%的销售业绩，这是个恒定的法则。所以，往往优秀的客户自然会成为各大厂家争夺的对象。也许你的主要竞争对手现在正在对你的大客户动之以情，晓之以理，诱之以利，以引诱他放弃你而另攀高枝。任何一个品牌或者产品肯定都有软肋，而商战中的竞争对手往往最容易抓到你的软肋，一有机会，就会乘虚而入，所以也警示企业一个问题，那就是加强员工团队的建设问题。 市场波动导致失去客户任何企业在发展中都会遭受震荡，企业的波动期往往是客户流失的高频段位，因为企业高层出现矛盾，拿伊利来讲，当年不是高层的政变，也没有今天的蒙牛了。在有一个问题就是企业资金出现暂时的紧张，比如出现意外的灾害等等，都会让市场出现波动，这时候，嗅觉灵敏的客户们也许就会出现倒戈。沈阳的飞龙也就是这样的情况下不能再飞起来的真正原因。其实，在当代市场中，以利为先的绝大多数商人多会是墙头草，那边有钱可赚就会倒向哪边。

大数据挖掘商业案例

1.前言 随着中国加入WTO，国金融市场正在逐步对外开放，外资金融企业的进入在带来先进经营理念的同时，无疑也加剧了中国金融市场的竞争。金融业正在快速发生变化。合并、收购和相关法规的变化带来了空前的机会，也为金融用户提供了更多的选择。节约资金、更完善的服务诱使客户转投到竞争对手那里。即便是网上银行也面临着吸引客户的问题，最有价值的客户可能正离您而去，而您甚至还没有觉察。在这样一种复杂、激烈的竞争环境下，如何才能吸引、增加并保持最好的客户呢？ 数据挖掘、模式(Patterns>等形式。用统计分析和数据挖掘解决商务问题。 金融业分析方案可以帮助银行和保险业客户进行交叉销售来增加销售收入、对客户进行细分和细致的行为描述来有效挽留有价值客户、提高市场活动的响应效果、降低市场推广成本、达到有效增加客户数量的目的等。 客户细分―使客户收益最大化的同时最大程度降低风险 市场全球化和购并浪潮使市场竞争日趋激烈，新的管理需求迫切要求金融机构实现业务革新。为在激烈的竞争中脱颖而出，业界领先的金融服务机构正纷纷采用成熟的统计分析和数据挖掘技术，来获取有价值的客户，提高利润率。他们在分析客户特征和产品特征的同时，实现客户细分和市场细分。 数据挖掘实现客户价值的最大化和风险最小化。SPSS预测分析技术能够适应用于各种金融服务，采用实时的预测分析技术，分析来自各种不同数据源－来自ATM、交易、呼叫中心以及相关分支机构的客户数据。采用各种分析技术，发现数据中的潜在价值，使营销活动更具有针对性，提高营销活动的市场回应率，使营销费用优化配置。 客户流失―挽留有价值的客户 在银行业和保险业，客户流失也是一个很大的问题。例如，抵押放款公司希望知道，自己的哪些客户会因为竞争对手采用低息和较宽松条款的手段而流失；保险公司则希望知道如何才能减少取消保单的情况，降低承包成本。 为了留住最有价值的客户，您需要开展有效的保留活动。然而，首先您需要找出最有价值的客户，理解他们的行为。可以在整个客户群的很小一部分中尽可能多地找出潜在的流失者，从而进行有效的保留活动并降低成本。接着按照客户的价值和流失倾向给客户排序，找出最有价值的客户。 交叉销售 在客户关系管理中，交叉销售是一种有助于形成客户对企业忠诚关系的重要工具，有助于企业避开“挤奶式”的饱和竞争市场。由于客户从企业那里获得更多的产品和服务，客户与企业的接触点也就越多，企业就越有机会更深入地了解客户的偏好和购买行为，因此，企业提高满足客户需求的能力就比竞争对手更有效。 研究表明，银行客户关系的年限与其使用的服务数目、银行每个账户的利润率之间，存在着较强的正相关性。企业通过对现有客户进行交叉销售，客户使用企业的服务数目就会增多，客户使用银行服务的年限就会增大，每个客户的利润率也随着增大。 从客户的交易数据和客户的自然属性中寻找、选择最有可能捆绑在一起销售的产品和服务，发现有价值的产品和服务组合，从而有效地向客户提供额外的服务，提高活期收入并提升客户的收益率。

中国移动5G+探索大数据和人工智能答案

探索大数据和人工智能 1、2012 年 7 月,为挖掘大数据的价值 ,阿里巴巴集团在管理层设立 ()一职 ,负责全面推进“数据分享平台”战略 ,并推出大型的数据分享平台。 A首席数据官 B.首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 2、整个 MapReduce的过程大致分为Map 、 Shuffle 、 Combine 、()? A.Reduce B.Hash C. Clean D. Loading 3、在 Spak 的软件栈中 ,用于交互式查询的是 A.SparkSQL B.Mllib C.GraphX D. Spark Streaming 4、在数据量一定的情况下, MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处 ( ) 理时间是什么关系 ? A数量越多处理时间越长

B.数量越多处理时间越短 C.数量越小处理时间越短 D.没什么关系 5、下列选项中 ,不是 kafka 适合的应用场景是 ? A.日志收集 B.消息系统 C.业务系统 D.流式处理 6、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构 ,那么以下不是三种数据结构之一的是 A.结构化数据 B.非结构化数据 C.半结构化数据 D.全结构化数据 7、下列选项中 ,不是人工智能的算法中的学习方法的是? A.重复学习 B.深度学习 C.迁移学习 D.对抗学习

8、自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不是其中之一的是 A.机器性能 B.语言歧义性 C.知识依赖 D.语境 9、传統的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习,其中监督学习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型,称为分类 ,标签为连续的类型,称为什么? A.给定标签 B.离散 C.分类 D.回归 10 、中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫做() A.九天 B.OneNET C.移娃 D.大云 11 、HDFS 中 Namenodef的Metadata的作用是? A.描述数据的存储位置等属性 B.存储数据

大学数据挖掘期末考试题

第 - 1 - 页 共 4 页 数据挖掘试卷 课程代码： C0204413 课程： 数据挖掘A 卷 一、判断题（每题1分，10分） 1. 从点作为个体簇开始，每一步合并两个最接近的簇，这是一种分裂的层次聚类方法。（ ） 2. 数据挖掘的目标不在于数据采集策略，而在于对已经存在的数据进行模式的发掘。（ ） 3. 在聚类分析当中，簇内的相似性越大，簇间的差别越大，聚类的效果就越差。（ ） 4. 当两个点之间的邻近度取它们之间距离的平方时，Ward 方法与组平均非常相似。（ ） 5. DBSCAN 是相对抗噪声的，并且能够处理任意形状和大小的簇。（ ） 6. 属性的性质不必与用来度量他的值的性质相同。（ ） 7. 全链对噪声点和离群点很敏感。（ ） 8. 对于非对称的属性，只有非零值才是重要的。（ ） 9. K 均值可以很好的处理不同密度的数据。（ ） 10. 单链技术擅长处理椭圆形状的簇。（ ） 二、选择题（每题2分，30分） 1. 当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离？( ) A.分类 B.聚类 C.关联分析 D.主成分分析 2. ( )将两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对邻近度的平均值，它是一种凝聚层次聚类技术。 A.MIN(单链) B.MAX(全链) C.组平均 D.Ward 方法 3.数据挖掘的经典案例“啤酒与尿布试验”最主要是应用了( )数据挖掘方法。 A 分类 B 预测 C 关联规则分析 D 聚类 4.关于K 均值和DBSCAN 的比较，以下说法不正确的是( ) A.K 均值丢弃被它识别为噪声的对象，而DBSCAN 一般聚类所有对象。 B.K 均值使用簇的基于原型的概念，DBSCAN 使用基于密度的概念。 C.K 均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇，DBSCAN 可以处理不同大小和不同形状的簇 D.K 均值可以发现不是明显分离的簇，即便簇有重叠也可以发现，但是DBSCAN 会合并有重叠的簇 5.下列关于Ward ’s Method 说法错误的是：( )

数据挖掘中客户的特征化及其划分(一)

数据挖掘中客户的特征化及其划分(一) 摘要]良好客户关系已成为电子商务时代制胜的关键。在激烈的市场竞争中，客户关系管理逐渐成为企业关注的焦点。深入研究客户和潜在客户是在市场中保持竞争力的关键。本文通过对客户行为的特征化分析，以数据挖掘为分析工具，对客户关系管理进行了讨论，给出了相应的划分方法，使用这些划分方法，对客户进行分析是有意义的。 关键词]客户关系管理数据挖掘聚类分析 一、引言 在激烈的市场竞争中，客户关系管理(CustomerRelationshipManagement)逐渐成为各企业关注的焦点。一个成熟的CRM系统要能够有效地获取客户的各种信息，识别客户与企业间的关系及所有交互操作，寻找其中的规律，为客户提供个性化的服务，为企业决策提供支持。 在企业与客户的交互操作中，“二八原则”是值得借鉴的，即20%的客户对企业做出80%的利润贡献。但究竟谁是那20%的客户？又如何确定特定消费群体的消费习惯与消费倾向，进而推断出相应消费群体或个体下一步的消费行为？这都是企业需要认真研究的问题。 二、客户的特征化及其划分 企业认识客户和潜在客户是在市场保持竞争力的关键。特征分析是了解客户和潜在客户的极好方法，包括对感兴趣对象范围进行一般特征的度量。一旦知道带来最大利润客户的特征和行为，就可以直接将其应用到寻找潜在客户之中。有效寻找客户，认识哪些人群像自己的客户。因此，在争取客户的活动中，对感兴趣对象进行特征化及其划分是很有意义的。 对客户的特征化，顾名思义就是用数据来描述或给出客户（潜在客户）特征的活动。特征化可以在数据库（或数据库的不同部分）上进行。这些不同部分也称为划分，通常他们互不包含。 划分分析（SegmentationAnalysis）通常用于根据利润和市场潜力划分客户。如：零售商按客户在所有零售商店的总体购买行为，将客户划分为若干描述他们各自购买行为的区域，这样零售商可以评估哪些客户有最大利润。划分是把数据库分成互不相交部分或分区的活动。一般有两种方法：市场驱动法和数据驱动法。市场驱动法需要决定那些对业务有重要影响的特征，即需要预先选择一些特征变量（属性），以最终定义得到划分。数据驱动法是利用数据挖掘中的聚类技术或要素分析技术寻找同质群体。 三、数据挖掘的概念 数据挖掘(DataMining)是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐含的、事先未知的潜在有用信息。通过数据挖掘提取的知识表示为概念、规则、规律、模式等，它对企业的趋势预测和行为决策提供支持。 1.分类分析 分类是指将数据映射到预先定义好的群组或类。分类要求基于数据属性值来定义类别，通过数据特征来描述类别。根据它与预先定义好的类别相似度，划分到某一类中去。分类的主要应用是导出数据的分类模型，然后使用模型预测。 2.聚类分析 聚类是对抽象样本集合分组的过程。与分类不同之处在于聚类操作要划分的类是事先未知。按照同一类中对象之间较高相似度原则进行划分，目的是使同一类别个体之间距离尽可能小，不同类别中个体间距离尽可能大。类的形成是由数据驱动的。 3.关联规则 关联规则是从大量的数据中挖掘出有价值的描述数据项之间相互关联的知识。关联规则中有两个重要概念：支持度（Support）和信任度(Confidence)。它们是两个度量有关规则的方法，描述了被挖掘出规则的有用性和确定性。关联规则挖掘，希望发现事务数据库中数据项之间的关联，这些规则往往能反映客户的购买行为模式。

数据挖掘技术在通信行业中的应用

数据挖掘技术在通信行业中的应用 摘要：本文作者结合自己多年的实际工作经验，对通信行业中数据挖掘技术的相关问题进行分析，同时提出了自己的看法和意见，仅供参考。 关键词：数据挖掘通信应用 1、前言 随着科技的进步，通信技术也得到了迅猛的发展，数据挖掘技术以其强大的数据分析能力，在通信行业客户分析及消费行为分析方面得到广泛的应用，如客户关系管理，客户欺诈分析，客户流失分析，客户消费模式分析，市场推广分析等。通信行业是最早采用数据挖掘技术的行业之一。电信运营企业在日常经营中产生并存储了海量的数据，这些数据包括以下几类：呼叫详单数据，描述呼叫在电信网络中的全部情况；网络数据，描述网络中软硬件设施的状况；用户数据，描述电信网络中的用户信息情况。这些数据量非常之大，手工进行分析是很困难或根本不可能的。在海量数据处理需求的背景下，以知识为基础的专家系统(knowledgebased expert systems)应运而生的。简单地讲，专家系统就是一个具有智能特点的计算机程序，它的智能化主要表现为能够在特定的领域内模仿人类专家思维来求解复杂问题。因此，专家系统必须包含领域专家的大量知识，拥有类似人类专家思维的推理能力，并能用这些知识来解决实际问题。这类的专家系统可以实现一些通信行业分析的功能，然而问题系统是从现实专家那里获取知识是非常耗时的，而且在很多情况下专家并不具备所需的知识。数据挖掘技术的优势为这些问题提供了解决方案，正是因为如此通信行业较早的采用了数据挖掘技术。 2、通信行业用于挖掘的数据内容 数据挖掘过程的第一步就是理解数据，只有在对数据的理解的基础上，才可以开发出有价值的应用。这里对通信行业中具有特殊意义的呼叫详单数据进行描述，如果原始数据不适合进行数据挖掘，则需要提前对数据进行转换。 每当电信网络中发生一次呼叫，呼叫的描述信息将作为呼叫详单记录存储下来。网络中生成和存储的详单记录数量是十分巨大的。例如中国联通一个二类城市3G本地网每天产生的话单条数就有1000万条之多。照此计算如果要在线存储几个月的详单数据，数据库中的数据将达到几十亿条。 呼叫详单记录包括了供描述每个呼叫的所有的信息，最精简的情况下，一个呼叫详单会包括主被叫号码、呼叫时长和通话时间，如图1所示。呼叫详单是实时生成的，因此数据挖掘也可以实时进行。相对来说，用户的账单信息一般是每个月生成一次的，实时性要差一些。

数据挖掘概述

数据挖掘概述 阅读目录 ?何为数据挖掘？ ?数据挖掘背后的哲学思想 ?数据挖掘的起源 ?数据挖掘的基本任务 ?数据挖掘的基本流程 ?数据挖掘的工程架构 ?小结 回到顶部何为数据挖掘？ 数据挖掘就是指从数据中获取知识。 好吧，这样的定义方式比较抽象，但这也是业界认可度最高的一种解释了。对于如何开发一个大数据环境下完整的数据挖掘项目，业界至今仍没有统一的规范。说白了，大家都听说过大数据、数据挖掘等概念，然而真正能做而且做好的公司并不是很多。

笔者本人曾任职于A公司云计算事业群的数据引擎团队，有幸参与过几个比较大型的数据挖掘项目，因此对于如何实施大数据场景下的数据挖掘工程有一些小小的心得。但由于本系列博文主要是结合传统数据挖掘理论和笔者自身在A云的一些实践经历，因此部分观点会有较强主观性，也欢迎大家来跟我探讨。 回到顶部数据挖掘背后的哲学思想 在过去很多年，首要原则模型(first-principle models)是科学工程领域最为经典的模型。 比如你要想知道某辆车从启动到速度稳定行驶的距离，那么你会先统计从启动到稳定耗费的时间、稳定后的速度、加速度等参数；然后运用牛顿第二定律(或者其他物理学公式)建立模型；最后根据该车多次实验的结果列出方程组从而计算出模型的各个参数。通过该过程，你就相当于学习到了一个知识--- 某辆车从启动到速度稳定行驶的具体模型。此后往该模型输入车的启动参数便可自动计算出该车达到稳定速度前行驶的距离。 然而，在数据挖掘的思想中，知识的学习是不需要通过具体问题的专业知识建模。如果之前已经记录下了100辆型号性能相似的车从启动到速度稳定行驶的距离，那么我就能够对这100个数据求均值，从而得到结果。显然，这一过程是是直接面向数据的，或者说我们是直接从数据开发模型的。 这其实是模拟了人的原始学习过程 --- 比如你要预测一个人跑100米要多久时间，你肯定是根据之前了解的他(研究对象)这样体型的人跑100米用的多少时间做一个估计，而不会使用牛顿定律来算。 回到顶部数据挖掘的起源 由于数据挖掘理论涉及到的面很广，它实际上起源于多个学科。如建模部分主要起源于统计学和机器学习。统计学方法以模型为驱动，常常建立一个能够产生数据的模型；而机器学习则以算法为驱动，让计算机通过执行算法来发现知识。仔细想想，"学习"本身就有算法的意思在里面嘛。

流失客户原因分析

流失客户原因分析 1、公司人员流动导致客户流失 这是现今客户流失的重要原因之一，特别是公司的高级营销管理人员的离职变动，很容易带来相应客户群的流失。因为职业特点，如今，营销人员是每个公司最大最不稳定的“流动大军”，如果控制不当，在他们流失的背后，往往是伴随着客户的大量流失。 2、竞争对手夺走客户。 任何一个行业，客户毕竟是有限的，特别是优秀的客户，更是弥足珍稀的，所以往往优秀的客户自然会成为各大厂家争夺的对象。小心，也许你的主要竞争对手现在正在对你的大客户动之以情，晓之以理、诱之以利，以引诱他放弃你而另栖高枝。任何一个品牌或者产品肯定都有软肋，而商战中的竞争对手往往最容易抓到你的软肋，一有机会，就会乘虚而入。 3、市场波动导致失去客户 企业的波动期往往是客户流失的高频段位，任何企业在发展中都会遭受震荡，比如高层出现矛盾，比如企业资金出现暂时的紧张、比如出现意外的灾害等等，都会让市场出现波动，这时候，嗅觉灵敏的客户们也许就会出现倒戈。其实，在商业场中，以利为先的绝大多数商人多会是墙头草，那边有钱可赚就会倒向哪边。 4、细节的疏忽使客户离去 客户与厂家是利益关系纽带牵在一起的，但情感也是一条很重要的纽带，一些细节部门的疏忽，往往也会导致客户的流失。 某企业老板比较吝啬，其一代理商上午汇款50万并亲自来进货，中午企业却没安排人接待，只叫他去食堂吃了一个盒饭。代理商觉得很委屈，回去后就调整经营策略做起了别的品牌。 5、诚信问题让客户失去 厂家的诚信出现问题，有些业务经理喜欢向客户随意承诺条件，结果又不能兑现，或者返利、奖励等不能及时兑现给客户，客户最担心和没有诚信的企业合作。一旦有诚信问题出现，客户往往会选择离开。 6、店大欺客，客户不堪承受压力 店大欺客是营销中的普遍现象，一些着名厂家的苛刻的市场政策常常会使一些中小客户不堪重负而离去。 或者是心在曹营心在汉，抱着一定抵触情绪来推广产品。一遇到合适时机，就会甩手而去。 7、企业管理不平衡，令中小客户离去 营销人士都知道“80%的销量来自20%的客户”，很多企业都设立了大客户管理中心，对小客户则采取不闻不问的态度。广告促销政策也都向大客户倾斜，使得很多小客户产生心理不平衡而离去。其实不要小看小客户20%的销售量，比如一个年销售额10个亿的公司，照推算其小客户产生的销售额也有2个亿，且从小客户身上所赚取的纯利润率往往比大客户高，算下来绝对是一笔不菲的数目。

数据挖掘案例分析--啤酒与尿布讲课稿

前言 “啤酒与尿布”的故事是营销届的神话，“啤酒”和“尿布”两个看上去没有关系的商品摆放在一起进行销售、并获得了很好的销售收益，这种现象就是卖场中商品之间的关联性，研究“啤酒与尿布”关联的方法就是购物篮分析，购物篮分析曾经是沃尔玛秘而不宣的独门武器，购物篮分析可以帮助我们在门店的销售过程中找到具有关联关系的商品，并以此获得销售收益的增长！ 商品相关性分析是购物篮分析中最重要的部分，购物篮分析英文名为market basket analysis(简称MBA，当然这可不是那个可以用来吓人的学位名称)。在数据分析行业，将购物篮的商品相关性分析称为“数据挖掘算法之王”，可见购物篮商品相关性算法吸引人的地方，这也正是我们小组乐此不疲的围绕着购物篮分析进行着研究和探索的根本原因。 购物篮分析的算法很多，比较常用的有A prior/ ?’ p r i ?/算法、FP-tree结构和相应的FP-growth算法等等，上次课我们组的邓斌同学已经详细的演示了购物篮分析的操作流程，因此在这里我不介绍具体的购物篮分析算法，而是在已经获得的结果的基础上剖析一下数据身后潜藏的商业信息。目前购物篮分析的计算方法都很成熟，在进入20世纪90年代后，很多分析软件均将一些成熟的购物篮分析算法打包在自己的软件产品中，成为了软件产品的组成部分，客户购买了这些软件产品后就等于有了购物篮分析的工具，比如我们正在使用的Clementine。 缘起 “啤酒与尿布”的故事可以说是营销界的经典段子，在打开Google搜索一下，你会发现很多人都在津津乐道于“啤酒与尿布”，可以说100个人就有100个版本的“啤酒与尿布”的故事。故事的时间跨度从上个世纪80年代到本世纪初，甚至连故事的主角和地点都会发生变化——从美国跨越到欧洲。认真地查了一下资料，我们发现沃尔玛的“啤酒与尿布”案例是正式刊登在1998年的《哈佛商业评论》上面的，这应该算是目前发现的最权威报道。 “啤酒与尿布”的故事产生于20世纪90年代的美国沃尔玛超市中，沃尔玛的超市管理人员分析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象：在某些特定的情况下，“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中，这种独特的销售现象引起了管理人员的注意，经过后续调查发现，这种现象出现在年轻的父亲身上。 在美国有婴儿的家庭中，一般是母亲在家中照看婴儿，年轻的父亲前去超市购买尿布。父亲在购买尿布的同时，往往会顺便为自己购买啤酒，这样就会出现啤酒与尿布这两件看上去不相干的商品经常会出现在同一个购物篮的现象。如果这个年轻的父亲在卖场只能买到两件商品之一，则他很有可能会放弃购物而到另一家商店，直到可以一次同时买到啤酒与尿布为止。沃尔玛发现了这一独特的现象，开始在卖场尝试将啤酒与尿布摆放在相同的区域，让年轻的父亲可以同时找到这两件商品，并很快地完成购物；而沃尔玛超市也可以让这些客户一次购买两件商品、而不是一件，从而获得了很好的商品销售收入，这就是“啤酒与尿布”故事的由来。 当然“啤酒与尿布”的故事必须具有技术方面的支持。1993年美国学者Agrawal （个人翻译--艾格拉沃）提出通过分析购物篮中的商品集合，从而找出商品之间关联关系的关联算法，并根据商品之间的关系，找出客户的购买行为。艾格拉沃从数学及计算机算法角度提出了商品关联关系的计算方法——A prior算法。沃尔玛从上个世纪90年代尝试将A prior算法引入到POS机数据分析中，并获得了成功，于是产生了“啤酒与尿布”的故事。 “啤酒和尿布”的故事为什么产生于沃尔玛超市的卖场中

客户流失管理

客户流失管理 一、客户流失的原因 1、员工跳槽导致客户流失 员工跳槽是客户流失的重要原因之一，尤其是企业的高级营销管理人员的离职，更容易导致客户群的流失。 很多企业在客户管理方面做得不够细腻，企业与客户之间的关系牢牢地掌握在销售员的手中，而企业自身对客户影响相对乏力，一旦销售员跳槽，老客户也就随之而去。 据研究:获得一个新客户的成本是保留一个老客户的6倍。 2、企业缺乏创新 任何产品都有它的生命周期，随着市场的成熟及价格透明度的增高，产品带给客户的利润空间越来越小，若企业创新能力跟不上，客户自然会令攀高枝。 3、客户难耐新诱惑 如今市场竞争激烈，为了能够在市场上获得有利的地位，竞争对手往往会不惜带将以优厚条件来吸引客户。俗话说得好，“重金之下，必有勇夫”，客户又怎么不被诱惑所驱使？ 4、产品质量不稳定 产品质量不稳定也是导致客户流失的一个重要原因。平常产品质量不稳定多出现在新产品上市或二次进货的时候。 5、企业短期行为导致客户流失 即使企业与客户已有多年的合作关系了，但如果企业在短期行为上令客户的利益上受损，客户还是会远去。 6、市场波动导致客户流失 任何企业在发展中都会遭受波折，而企业的波动期一般都是客户流失的多发阶段，如企业的高层的动荡、企业资金周转不灵，或出现意外灾害，都会导致市场波动，任何一个客户都不愿意和伊尔动荡不安的企业长期合作。 7、细节的疏忽导致客户流失 企业服务意识淡薄，企业内部管理不到位，对待客户有贵贱之分等等，企业如果忽视了一些细节也会使客户流失。 二、如何应对客户“跳槽” 防范客户流失，让客户永远忠实于你，是企业最希望看到的，但事实上这种目标是无法实现的，随着市场竞争的日益激烈，客户对利益的追求也越发现实，客户会在利益的杠杆上来回摆动，虽然我们无法将客户永远留在身边，但我们还是可以通过一定得努力让客户“爱”我们多一点点，久一点点。 1、深入分析客户“跳槽”的要点 客户“跳槽”，并不是我们简单地认为客户不再购买你的产品。 不再购买本企业的产品或服务的客户称之为“完全跳槽客户”。 那些在购买本企业产品或服务的同时也购买竞争对手产品或服务的客户称之为“部分跳槽客户” 对待这两种客户，企业应认真的分析跳槽的要点，深入了解客户真实跳槽的原因，才能发现营销管理中的问题并采取补救措施，甚至还可以使已跳槽的客户重新回来并与之建立起更为牢固的关系。 2、增加客户经营价值 防范客户流失的工作既是一门艺术，又是一门科学，它需要企业不断地去创造和沟通

大学数据挖掘期末考试题

:号学 题目-一 - -二 二 三四五六七八九十总成绩复核得分 阅卷教师 :名姓班 级 业专 院 学院学学科息信与学数 题试试考末期期学季春年学一320数据挖掘试卷 课程代码：C0204413课程：数据挖掘A卷 一、判断题（每题1分，10分） 1. 从点作为个体簇开始，每一步合并两个最接近的簇，这是一种分裂的层次聚类方法。（） 2. 数据挖掘的目标不在于数据采集策略，而在于对已经存在的数据进行模式的发掘。（） 3. 在聚类分析当中，簇内的相似性越大，簇间的差别越大，聚类的效果就越差。（） 4. 当两个点之间的邻近度取它们之间距离的平方时，Ward方法与组平均非常相似。（） 5. DBSCAN是相对抗噪声的，并且能够处理任意形状和大小的簇。（） 6. 属性的性质不必与用来度量他的值的性质相同。（） 7. 全链对噪声点和离群点很敏感。（） 8. 对于非对称的属性，只有非零值才是重要的。（） 9. K均值可以很好的处理不同密度的数据。（） 10. 单链技术擅长处理椭圆形状的簇。（） 二、选择题（每题2分，30分） 1. 当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分 离？（） A. 分类 B.聚类 C.关联分析 D.主成分分析 2. （）将两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对邻近度的平均值，它是一种凝聚层次聚类技术。 A. MIN（单链） B.MAX（全链） C.组平均 D.Ward方法 3. 数据挖掘的经典案例“啤酒与尿布试验”最 主要是应用了（）数据挖掘方法。 A分类B预测C关联规则分析D聚类 4. 关于K均值和DBSCAN的比较，以下说法不正确的是（） A. K均值丢弃被它识别为噪声的对象，而DBSCAN —般聚类所有对 象。 B. K均值使用簇的基于原型的概念，DBSCAN使用基于密度的概念。 C. K均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇，DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇 D. K均值可以发现不是明显分离的簇，即便簇有重叠也可以发现，但是DBSCAN会合并有重叠的簇 5. 下列关于 Ward 'Method说法错误的是：（） A. 对噪声点和离群点敏感度比较小 B. 擅长处理球状的簇 C. 对于Ward方法，两个簇的邻近度定义为两个簇合并时导致的平方误差 D. 当两个点之间的邻近度取它们之间距离的平方时，Ward方法与组平均非常相似 6. 下列关于层次聚类存在的问题说法正确的是：（） A. 具有全局优化目标函数 B. Group Average擅长处理球状的簇 C. 可以处理不同大小簇的能力 D. Max对噪声点和离群点很敏感 7. 下列关于凝聚层次聚类的说法中，说法错误的事： （） A. 一旦两个簇合并，该操作就不能撤销 B. 算法的终止条件是仅剩下一个簇 2 C. 空间复杂度为O m D. 具有全局优化目标函数 8规则｛牛奶，尿布｝T｛啤酒｝的支持度和置信度分别为：（）

数据挖掘中客户的特征化及其划分

数据挖掘中客户的特征化及其划分 [摘要] 良好客户关系已成为电子商务时代制胜的关键。在激烈的市场竞争中，客户关系管理逐渐成为企业关注的焦点。深入研究客户和潜在客户是在市场中保持竞争力的关键。本文通过对客户行为的特征化分析，以数据挖掘为分析工具，对客户关系管理进行了讨论，给出了相应的划分方法，使用这些划分方法，对客户进行分析是有意义的。[关键词] 客户关系管理数据挖掘聚类分析一、引言在激烈的市场竞争中，客户关系管理(Customer Relationship Management)逐渐成为各企业关注的焦点。一个成熟的CRM 系统要能够有效地获取客户的各种信息，识别客户与企业间的关系及所有交互操作，寻找其中的规律，为客户提供个性化的服务，为企业决策提供支持。在企业与客户的交互操作中，“二八原则”是值得借鉴的，即20%的客户对企业做出80%的利润贡献。但究竟谁是那20%的客户？又如何确定特定消费群体的消费习惯与消费倾向，进而推断出相应消费群体或个体下一步的消费行为？这都是企业需要认真研究的问题。二、客户的特征化及其划分企业认识客户和潜在客户是在市场保持竞争力的关键。特征分析是了解客户和潜在客户的极好方法，包括对感兴趣对象范围进行一般特征的度量。一旦知道带来最大利润客户的特征和行为，就可以直接将其应用到寻找潜在客户之中。有效寻找客户，认识哪些人群像自己的客户。因此，在争取客户的活动中，对感兴趣对象进行特征化及其划分是很有意义的。对客户的特征化，顾名思义就是用数据来描述或给出客户（潜在客户）特征的活动。特征化可以在数据库（或数据库的不同部分）上进行。这些不同部分也称为划分，通常他们互不包含。划分分析（Segmentation Analysis）通常用于根据利润和市场潜力划分客户。如：零售商按客户在所有零售商店的总体购买行为，将客户划分为若干描述他们各自购买行为的区域，这样零售商可以评估哪些客户有最大利润。划分是把数据库分成互不相交部分或分区的活动。一般有两种方法：市场驱动法和数据驱动法。市场驱动法需要决定那些对业务有重要影响的特征，即需要预先选择一些特征变量（属性），以最终定义得到划分。数据驱动法是利用数据挖掘中的聚类技术或要素分析技术寻找同质群体。三、数据挖掘的概念数据挖掘(Data Mining)是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐含的、事先未知的潜在有用信息。通过数据挖掘提取的知识表示为概念、规则、规律、模式等，它对企业的趋势预测和行为决策提供支持。 1.分类分析分类是指将数据映射到预先定义好的群组或类。分类要求基于数据属性值来定义类别，通过数据特征来描述类别。根据它与预先定义好的类别相似度，划分到某一类中去。分类的主要应用是导出数据的分类模型，然后使用模型预测。 2.聚类分析 聚类是对抽象样本集合分组的过程。与分类不同之处在于聚类操作要划分的类是事先未知。按照同一类中对象之间较高相似度原则进行划分，目的是使同一类别个体之间距离尽可能小，不同类别中个体间距离尽可能大。类的形成是由数据驱动的。 3.关联规则关联规则是从大量的数据中挖掘出有价值的描述数据项之间相互关联的知识。关联规则中有两个重要概念：支持度（Support）和信任度(Confidence)。它们是两个度量有关规则的方法，描述了被挖掘出规则的有用性和确定性。关联规则挖掘，希望发现事务数据库中数据项之间的关联，这些规则往往能反映客户的购买行为模式。 4.时间序列分

客户流失原因及挽回策略之欧阳家百创编

一、客户流失原因 欧阳家百（2021.03.07） 1、企业内部员工流动导致客户流失。 这是企业客户流失的重要原因之一，很多企业由于在客户关系管理方面不够细腻、规范，导致企业员工跳槽，带走了大量客户，此时，业务员的桥梁作用就被发挥得淋漓尽致，而企业自身对客户影响相对乏力，一旦业务人员跳槽，老客户就随之而去。与此带来的是竞争对手实力的增强。 2、客户遭遇新的诱惑。 任何一个行业，客户毕竟是有限的，特别是优秀的客户，更是弥足珍稀的，20%的优质客户能够给一个企业带来 80%的销售业绩，这是个恒定的法则。所以往往优秀的客户会成为各大厂家争夺的对象。市场竞争激烈，为能够迅速在市场上获得有利地位，竞争对手往往会不惜代价以优厚条件来吸引那些资源丰厚的客

户。"重金之下，必有勇夫"，客户"变节"便也不是什么奇怪现象了。作为企业的管理者，尤其要注意竞争对手对你的大客户采取的措施及给予的好处，及时采取有效的应对措施，以防止自己的客户被竞争对手给挖走。 3、市场监控不力，销售渠道不畅。 某食品企业在进行山西市场开发时，对经销商投入了较高的营销费用，而在相邻的河南三门峡这个老市场企业营销费用的投入却较低，结果山西市场的营销经理与当地经销商串通，向三门峡市场肆意窜货。三门峡市场经销商无利可图，只好"忍痛割爱"，放弃了该企业产品的经营。这个例子表明，企业在进行投资前以及投资后，都要持续不断地监控市场状况，及时发现问题，以采取有效的措施予以应对，减少企业的损失。 4、缺乏诚信。 客户最担心的是和没有诚信的企业合作，但是却有些销售经理喜欢向客户随意承诺，结果又不能及时兑现，或者返利、奖励

中国移动经营分析系统

中国移动经营分析系统 一、中国移动经营分析现状研究近几年，随着国内电信企业的不断发展，电信行业的竞争也趋于白热化。一方面，客户选择电信业务及电信企业的余地越来越大，电信企业之间对客户的争夺也越来越激烈。经过运营商不断的“价格战”，电信市场出现了严重的“增量不增收”现象，大量低忠诚度的客户转网或变更业务。电信企业虽纷纷采用具有一定优惠期限的活动来降低客户的流失率，但在优惠期结束后，很多客户便纷纷离网或弃卡重入网以套取新的优惠，仍造成了大规模的客户流失，致使电信企业的业务收入下滑、客户发展效率低成本高。另一方面，电信客户近几年高速增长，形成了庞大、需求差异很大的客户群；同时适用于不同人群的各种新业务不断推出，电信企业需要通过细分市场、客户群，将最合适的业务推销给最需要的客户，实现业务和客户的最佳匹配。 在这种激烈的竞争情况下，如何提高经济效益，如何运用科学的经营分析方法，实现精细化的管理和营销，用高质量的服务来吸引和留住客户，扩大市场占有率，在竞争中占据有利位置，是国内各电信运营商关注的重点。 基于以上背景，国内电信运营商纷纷建立起以“经营分析系统”为核心的企业决策支持体系，通过对公司日常经营数据的分析、挖掘，为公司决策者、各级管理者提供经营决策依据，以实现精细化营销。 1、中国移动经营分析系统建设概况 为保证中国移动在激烈的市场竞争中能够满足新业务、新需求、新机会的需要，有效提高中国移动市场前沿的信息化水平，辅助提升中国移动市场精细化营销水平和深度运营能力，确保中国移动的市场领先地位，中国移动

在完成业务支撑系统(BOSS)建设和集中化后，于2001年开始筹备经营分析系统，起草了规范和标准。2002年中国移动开始投入巨资进行经营分析系统建设，并于2004年实现省级经营分析系统和有限公司一级经营分析系统的全国联网。 经营分析系统的投入使用，使中国移动初步建立了面向企业运营的统一数据信息平台，为全网业务、客户服务、市场营销、经营决策、业务实施等工作提供了有效的支撑，同时进一步支持了有限公司对各省市场经营活动的管理和指导，在中国移动的业务运营中发挥了重要的作用，为中国移动精细化运营提供了基础。 2、中国移动经营分析系统框架介绍 中国移动经营分析系统通过与其它业务系统的有机结合，有效利用业务支撑系统(BOSS)和服务、财务、网络等系统产生的大量基础数据，运用数据仓库、联机分析处理、数据挖掘等先进技术，并通过预定义报表、即席查询、OLAP分析等功能，实现对公司的经营情况的分析和监控。 经营分析系统主要包括四层结构，即数据获取层、数据存储层、数据应用层和数据访问层。 (1)数据获取层 数据获取层支持中国移动省级经营分析系统从BOSS、DSMP、网管等源系统中将相关业务数据进行抽取、清洗、加工、整理并加载到数据仓库的过程。 (2)数据存储层

客户流失管理制度

客户流失管理制度 一、客户流失的原因 1、员工跳槽导致客户流失 员工跳槽是客户流失的重要原因之一，尤其是企业的高级 营销管理人员的离职，更容易导致客户群的流失。 很多企业在客户管理方面做得不够细腻，企业与客户之间 的关系牢牢地掌握在销售员的手中，而企业自身对客户影 响相对乏力，一旦销售员跳槽，老客户也就随之而去。 据研究:获得一个新客户的成本是保留一个老客户的6 倍。 2、企业缺乏创新 任何产品都有它的生命周期，随着市场的成熟及价格透明 度的增高，产品带给客户的利润空间越来越小，若企业创 新能力跟不上，客户自然会令攀高枝。 3、客户难耐新诱惑 如今市场竞争激烈，为了能够在市场上获得有利的地位， 竞争对手往往会不惜带将以优厚条件来吸引客户。俗话说 得好，“重金之下，必有勇夫”，客户又怎么不被诱惑所驱使, 4、产品质量不稳定 产品质量不稳定也是导致客户流失的一个重要原因。平常 产品质量不稳定多出现在新产品上市或二次进货的时候。 1 5、企业短期行为导致客户流失

即使企业与客户已有多年的合作关系了，但如果企业在短 期行为上令客户的利益上受损，客户还是会远去。 6、市场波动导致客户流失 任何企业在发展中都会遭受波折，而企业的波动期一般都 是客户流失的多发阶段，如企业的高层的动荡、企业资金 周转不灵，或出现意外灾害，都会导致市场波动，任何一 个客户都不愿意和伊尔动荡不安的企业长期合作。 7、细节的疏忽导致客户流失 企业服务意识淡薄，企业内部管理不到位，对待客户有贵 贱之分等等，企业如果忽视了一些细节也会使客户流失。二、如何应对客户“跳槽” 防范客户流失，让客户永远忠实于你，是企业最希望看到 的，但事实上这种目标是无法实现的，随着市场竞争的日 益激烈，客户对利益的追求也越发现实，客户会在利益的 杠杆上来回摆动，虽然我们无法将客户永远留在身边，但 我们还是可以通过一定得努力让客户“爱”我们多一点点， 久一点点。 1、深入分析客户“跳槽”的要点 客户“跳槽”，并不是我们简单地认为客户不再购买你的 产品。 不再购买本企业的产品或服务的客户称之为“完全跳槽 2 客户”。

基于数据挖掘的移动通讯消费者行为分析.doc

摘要 随着信息化时代的来临，移动通讯市场的竞争越来越激烈，抢占市场份额、提高客户与企业之间的黏度是移动通讯企业一直的目标。消费行为分析是客户关系管理的重要组成部分, 传统的分析都是借助于经济学的基本理论进行的,没有进行定量的研究,结果存在一定的局限性。在新技术不断发展的今天,数据挖掘技术作为一项强大的数据分析技术, 在客户关系管理中的应用正得到越来越多人的关注。在以客户为中心的竞争环境中，如果既能拥有大量的信息，就能在激烈的竞争中取得优势。数据挖掘是从大量数据中提取或挖掘知识进行数据分析， 从而发现潜在信息的技术。对客户进行细分能够帮助企业从更加深入全面的角度洞察客户、 了解客户价值取向，基于这种洞察在合适的时间通过合适的渠道向合适的客户提供量身定做 的产品套餐。基于此背景提出了该课题。 如何从大量的消费者消费记录中发现消费者的消费行为，对移动通讯企业提高客户的满意度 等有着重要的战略意义。本文基于数据挖掘的移动通信消费者消费行为的研究以数据进行驱 动，对移动通讯消费者消费行为进行了相关分析，基于已处理的数据，进行消费者细分。通过 K-Means、Two-Step 和 Kohonen 聚类方法，分别进行聚类，最终选择了 K-Means 的细分结果作为消费者细分准则，得到五类消费者，即重要保持客户、重要发展客户、重要挽留客户、 一般价值客户和低价值客户。本文第一章首先阐述了数据挖掘的相关理论，并对消费者行为分析 进行分析，第二章阐述了数据挖掘理论，介绍了数据挖掘的特点和数据挖掘的一般过程 以及数据挖掘的特点。第三章进行了消费者行为分析，包括客户关系的管理、CRM流程、消费者行为分析和消费者细分的方法，以及移动通讯企业的消费者细分问题。第四章描述了移动通讯消费者细分的案例，进行了数据预处理消费者聚类，以及细分客户消费行为分析。第五章进行了移动通讯消费者的相关性分析，包括消费者购买的相关性消费者消费行为的分 析，在第六章进行了总结与展望。本文在移动通讯消费者购买倾向上共进行了CART算 法、 CHAID算法和 C5.0 算法，这三种算法进行处理，最终的二道重要保持客户和年龄关系较大， 重要挽留客户和消费频率关系较大，重要发展客户则和最近一次消费时间相关性高，一般价值客户和消费频率与消费金额有关，低价值客户则和性别有一定关系。针对此，在展开营销策划时，可以针对性进行营销。j6j7f6o1k3 。 关键词： RFM、客户细分、数据挖掘、CART算法、消费者行为