蔡秋茹,柳益君,罗 烨,叶飞跃

摘 要:电信业是典型的数据密集行业,数据挖掘应用开发对电信企业的发展有重要意义。其中,客户分群可以准确认识客户总体构成,使得服务和营销更具针对性。在此以常州市电信企业为例,利用商业数据挖掘自动化软件KXEN给出电信客户分群的解决方案。实践证明,利用KXEN软件不仅大量减少了建模时间,而且得到的解决方案是成功有效的。

关键词:数据挖掘;电信企业;客户分群;KXEN软件

中图分类号:TP31113文献标识码:A

文章编号:1004-373X(2009)20-097-03

Research on Telecom Customer Segmentation Based on KXEN

CAI Qiuru,LIU Yijun,LUO Ye,YE Feiyue

(Jiangsu Teachers University of Technology,Changzhou,213001,China)

Abstract:Data mining application is very vital for Telecom.Customer segmentation can analyze customer composition and promote serve quality.In this study,a resolution of customer segmentation for Changzhou Telecom in Jiangsu province is proposed based on the commercial automatic data mining tool KXEN.Results show that KXEN saves much modeling time and the resolution is efficient.

Keywords:data mining;telecom;customer segmentation;KXEN software

0 引 言

随着计算机技术的飞速发展,尤其是数据库技术的普及,人们面临着日益扩张的数据海洋,原来的数据分析工具已无法有效地为决策者提供决策支持所需要的相关知识,从而形成一种独特的现象“丰富的数据,贫乏的知识”。数据挖掘又称为数据库中知识发现,它是一个从大量数据中抽取挖掘出未知的、有价值的模式或规律等知识的复杂过程。目的是在大量的数据中发现人们感兴趣的知识 [1-3]。

电信业是典型的数据密集行业,利用数据挖掘得到有用的知识,能更好地向用户提供服务,发现更多的商机。电信的数据挖掘应用开发,主要包括客户分群、客户流失分析、客户发展分析、客户行为分析等专题分析。客户分群意指根据一个或多个客户属性组合把所有客户划分成不同的类,同类内的客户具有最大的相似性,异类间的客户具有最大的差异性。通过对客户合理的类别划分,并对当前客户以及预期的客户群做区段分析,判断不同区段的突出特点,对客户总体构成有准确的认识,对客户的服务和营销更具针对性[4-7]。……