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面对大量客户数据和每天海量互联网行为数据,大数据挖掘技术的引入和应用将成为终端营销精细化管理的新手段。基于终端营销存在的问题和不足,本文提出了基于大数据挖掘的客户换机倾向评估模型,具体包括基于聚类算法的隐形换机用户提取方法,基于神经网络的指标分析法,基于决策树的潜在换机模型。 相似文献
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移动互联网时代掌控手机终端成为电信运营商维系客户与扩大市场的战略重心,各运营商在终端营销上均面临通信市场日趋饱和、被互联网异质业务管道化、客户转化质量与效益较低等问题,迫切需要挖掘海量客户及行为数据的价值,提升精细化管理水平,大数据挖掘的引入成为重要抓手。本文在描述电信运营商终端营销典型需求的基础上,阐述了大数据挖掘的主要分析应用手段,对建立客户上网行为分类标签、识别客户潜在换机需求和终端偏好、适配终端及流量套餐与业务应用、客户互联网应用偏好挖掘与实时营销等典型场景给出了建模思路与应用参考。 相似文献
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在5G+AICDE的移动互联网时代,终端对用户的重要性不言而喻。终端的性能、品牌、价格、尺寸、网络、生产日期等因素,对用户的业务体验和客户感知,具有重要影响。如何有效识别有换机欲望的群体、如何快速定位用户的换机时刻、如何准确预测用户即将更换的终端类型,是运营商高度关注与重点攻关的问题。针对该问题,文章提出了一种基于大数据挖掘的用户终端换机推荐模型,该模型基于多源头数据分析,采用大数据挖掘技术和神经网络。 相似文献
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简要介绍主流的大数据技术架构和大数据挖掘技术;阐述大数据技术在精准营销与维系系统建设中的应用,包括技术实现方式以及大数据能力的体现,最后展望大数据应用的前景。 相似文献
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从移动互联网网络侧、市场侧的数据业务分析入手,引入采集Gb接口全部信令消息和业务消息,同时融合现有BASS系统、综合资管、话务网管、数据网管、网优平台等数据源,构建多网联合分析系统平台,利用平台数据多元性通过开展用户数据挖掘工作,洞悉用户使用行为和消费行为,为市场部门流量经营提供精准的用户基础分析数据,支撑市场部精准、精细营销,提升市场业务占有率。并配合市场部门挖掘换机终端对象,通过引导市场部门对目标客户换机来提升3G、4G、WLAN网络利用率,从而达到支撑网络运营及市场发展的目的。 相似文献
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在移动互联网时代,各类应用琳琅满目,用户的可选择性相当丰富.然而,应用的增多,并未提升用户的客户感知,相反给客服带来巨大工作量.基于IMEI的终端品牌满意度研究,主要是从各类接口处提取用户的通话、上网数据,从中获取用户终端的IMEI,通过研究IMEI的变化,来预测用户换机时刻、用户行为和喜好、处理用户投诉等,进而进行用户画像,建立了终端研究的算法(库)、模型和方法(论),形成以终端忠诚度为核心的各类输出报告,为市场和客服提供有力支撑. 相似文献
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将人工智能技术应用到互联网大数据挖掘算法中,可以利用互联网大数据进行准确的定位和分析,为企业提供更精准的用户行为信息。文中阐述了基于人工智能技术的大数据挖掘算法,然后分析了在互联网大数据挖掘算法中应用人工智能技术的重要性,最后说明了人工智能技术在互联网大数据挖掘算法中的具体应用,以期为用户提供更精准的网络服务,从而使用户获得更加满意、便捷、安全的服务体验。 相似文献
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基于Hadoop的农业大数据挖掘系统构建 总被引:1,自引:0,他引:1
《信息通信》2019,(2)
随着农业现代化建设水平日益上升,农业范围的各类信息数据急剧增长,从而形成了农业大数据。但是农业数据获取难度较大,数据的复杂性高,分散广泛且不均匀,基于Hadoop的农业大数据挖掘系统可以有效解决该问题。文章对农业数据具备的特点和现状进行分析,对大数据处理技术具备的优势进行介绍,从系统需求角度出发,深入地探讨了农业大数据挖掘系统设计过程。 相似文献
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为满足消防业务相关数据承载在多个物理隔离网络、多个业务部门、多个业务系统的现实需求,提出基于多网融合的消防大数据平台设计方案。该平台由大数据共享平台、大数据平台应用、大数据展示三部分组成,利用消防内部外部软硬件资源和数据,采用数据共享、数据挖掘、人工智能、数据展示等多种大数据处理技术,满足灭火救援和防火监督业务需求。 相似文献
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大数据时代的到来,运营商拥有大量的信令数据、通信数据、消费数据,具备了大数据平台建设的能力。本文在利用Hadoop云平台的分析能力下,采用自动化建模、机器学习的算法和思想进行模型设计,搭建用户实时营销推荐体系,应用高效率、自动化、可视化的数据挖掘新技术,实现大数据下的实时营销。将用户套餐的精确营销作为实证研究,结果表明其营销效果较传统营销手段成功率有大幅提高。 相似文献