基于大数据挖掘的客户换机倾向评估模型研究

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。     

大数据挖掘助力电信运营商终端营销

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。     

基于大数据挖掘的终端换机模型

目前,移动终端已成为运营商维系用户、拓展市场的战略重心,提升移动终端销量、扩大终端规模是各运营商的工作重点。基于数据挖掘技术,从用户属性、终端使用信息、终端搜索访问信息等维度出发,挖掘海量用户行为数据价值,建立终端换机模型,具体包括基于决策树算法的用户换机倾向识别模型和基于聚类算法的终端推荐模型,助力移动终端精准营销。     

一种基于大数据挖掘的用户终端换机推荐模型

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。     

大数据技术在精准营销中的应用

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。     

基于机器学习的终端换机预测模型

终端业务不仅可以提升用户收入,还会对用户维系产生影响,对运营商有重要战略意义。通过机器学习等大数据预测技术,可以精准甄别潜在终端换机用户和用户偏好的终端,为运营商终端精准营销提供依据。模型投产以来终端营销转化率由原先的3%提升至4.5%,效果显著。     

关于挖掘用户信令业务支撑市场精准营销的研究

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。     

大数据挖掘技术在财务分析中的应用

阐述大数据与数据挖掘技术的特点，数据挖掘技术在基于大数据的财务分析中的应用，包括数据挖掘技术的工作流程、统一化分析平台、核算与分析一体化的财务预警系统的创建。     

基于大数据的运营商国际漫游业务推广

随着4G网络和智能手机终端的普及,国际数据漫游需求增势强劲。基于大数据的国际漫游业务推广,不仅能满足用户的使用需求,也能充分利用现代化的信息处理技术,提升运营商企业营销效益。文章介绍运营商国际漫游业务的发展现状和机遇,大数据、云计算应用的发展趋势,强调运营商基于大数据的国际漫游业务推广的必要性,并描述了具体的业务推广模式,运营商作为人们日常通信的管道,能获得实名制用户基于真实使用行为的各类数据,通过大数据技术对数据进行有效的整合、挖掘目标用户进行针对性营销,从而发掘企业大数据的价值,为企业创造收益。     

基于云计算的数据挖掘平台架构及其关键技术研究

随着云计算时代的到来,传统数据挖掘系统在海量数据的分析挖掘方面存在性能瓶颈。文章提出了基于云计算的数据挖掘平台,该平台与传统的数据挖掘系统架构相比有高可扩展性、海量数据处理能力、面向服务、硬件成本低廉等优越性,可以支持大范围分布式数据挖掘的设计和应用。该平台能极大减少运营商、企业在数据挖掘技术上的投入并能加快其挖掘业务的推出,缩短研发周期,进一步提高产品收益。     

基于?IMEI的终端品牌忠诚度研究与应用

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.     

大数据下电网数据挖掘技术研究

文章基于国内外最新的研究成果对数据挖掘技术进行研究,将这些技术应用到电网大数据平台中去,并得到了可行性验证,从而为数据挖掘技术在电网大数据平台中的广泛应用起到了示范性的作用。     

面向水污染防治的大数据技术框架

当前我国水资源管理和水环境保护形势严峻,水污染粗放式治理成本高、效率低等问题突出,亟需借助大数据技术对水污染信息化系统进行全面体系性的升级改造。从水污染治理的基本需求出发,结合大数据技术的应用优势,从基础设施、数据采集、数据管理、数据挖掘及数据应用五大维度,对应用于水污染防治的大数据技术要点进行研究和分析,提出了基于大数据技术的水污染防治体系,为提升我国水污染治理信息化水平提供技术支撑。     

人工智能技术在互联网大数据挖掘算法中的应用

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。     

基于Smart-DI和Smart-AutoML的电信行业挖掘平台研究及应用

基于电信行业目前营销资源利用不足、数据挖掘难度大、门槛高等问题,通过建设电信行业智能挖掘分析平台,创新性地提出利用智能数据编排技术(Smart-DI,Data Integration)和智能自动建模技术(Smart-AutoML)进行电信行业各种营销模型的数据编排、模型搭建、模型训练、模型推理及模型输出,为电信行业提供全流程的自动化挖掘和营销数据服务.     

大数据时代的图书馆数据挖掘技术探讨

大数据的关键在于数据的分析与应用,提高图书馆基于数据挖掘的处理分析能力是开展知识服务的必然要求。文章首先阐述了图书馆的大数据服务应用特征,接着提出大数据阶段图书馆数据挖掘面临的挑战,并给出相应对策,最后探讨了数据挖掘中值得关注的重点技术以及图书馆开展知识服务应用的一些做法。     

大数据可视化技术在保定·中国电谷的应用研究

随着智能电网建设的不断推进和大数据挖掘技术在电网管理领域的深化应用,电网企业积累了大量的电网业务数据,数据规模也在不断增长.保定·中国电谷智能电网综合工程在建设过程中,针对电网企业大数据提出了大数据挖掘可视化的应用研究思路,探讨了大数据可视化技术在电网业务中应用中的可能,并以此为基础开展了智能电网可视化平台的建设,基于大数据的可视化技术成为电网业务数据挖掘与分析的一种重要工具.     

基于多网融合的消防大数据平台系统设计

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。     

基于Hadoop的农业大数据挖掘系统构建

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。     

基于Hadoop的大数据实时营销体系搭建

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。