數(shù)據(jù)挖掘在流量經(jīng)營中的應(yīng)用.pdf

1、數(shù)據(jù)挖掘在流量經(jīng)營中的應(yīng)用摘要在移動互聯(lián)網(wǎng)的新形勢下，電信運營商需要做出由話務(wù)量經(jīng)營向流量經(jīng)營的經(jīng)營思維方式的轉(zhuǎn)變，以適應(yīng)未來流量業(yè)務(wù)發(fā)展的需要，以解決運營商的“管道化“危機和“量收剪刀差”難題。流量經(jīng)營的基礎(chǔ)是流量規(guī)模，但是在規(guī)模提升下卻存在著流量資源分布的嚴重失衡的問題，比如：XX移動2012年7月流量用戶占全用戶的比率是56％，而流量用戶中4857％是月流量在5M及以下的低流量用戶，它們只消耗了144％的流量資源。為了解決該問題，

2、文章基于精確營銷的思路：尋找合適的用戶，在合適的時機，向其推薦合適的產(chǎn)品。文章重點解決如何找到合適的用戶這個問題。建立決策樹模型的對低流量用戶群中的潛在高流量用戶進行預(yù)測。建模包括明確業(yè)務(wù)目標、變量設(shè)計、數(shù)據(jù)準備和數(shù)據(jù)理解、模型構(gòu)建和模型評估這幾步。明確要解決的業(yè)務(wù)問題后設(shè)計出建模寬表并通過SQL實現(xiàn)它，然后根據(jù)寬表數(shù)據(jù)選擇聰明變量和探索聰明變量與目標變量的關(guān)系，確定導(dǎo)入決策樹模型的變量?；谟柧毤瘮?shù)據(jù)建立決策樹模型后把該模型給測試集打

3、分，對模型效果進行評估。通過該模型我們可以通過10％的用戶預(yù)測出45％的潛在高流量用戶。DATAMINlNGINTHEDATATRAFFICMANAGEMENTABSTRACTUnderthenewsituationofthemobileInternet，telecomoperatorsneedtomaketheshiftfromtrafficoperatorstodatatrafficmanagement，whichaccommoda

4、testheneedsoffuturedatatra伍CbusinessdevelopmentandsolvesthecrisisofthetrafficpipelineandquantitypricescissorsproblemWithdatatrafficscaleupgradingthereisaseriousimbalanceofthedatatrafficresources，forexample：the56％ofuserso

5、fXXmobileoperatorinJuly2012havethedatatraffic，nearly50％ofthemmonthlydatatrafficin5Mbelowandtheyconsumeonly144％ofTosolvetheproblem，thearticleisbasedonprecisionmarketingwhichrecommendssuitableproductstothetightusersattheti

6、ghttimeTharticlefocusessolvinghowfindth(LppropriateusersDeci“1heartlclefocusesonSOIvinghowtolindtheaPpropnateUSersDecision●trccmodelpredictsthepotentialhigh—trafficusersinthelow—trafficusersCreatingadecisiontreemodelincl

7、udescleatingthebusinessobjective，designingvariables，datapreparation，understandingdata，buildingthemodelandmodelevaluationstepsAftercleatingthebusinessproblem，wedesignthewidetableofmodelingrequiresandimplementthewide㈣0Ⅲ7㈣2