数据挖掘在电信运营商经营决策系统中的应用

介绍了在电信运营企业中，数据挖掘技术在经营决策系统中的应用情况。该论文对数据挖掘技术的关键部分、体系结构、功能模块进行了研究，报告了电信运营企业的经营决策系统的现状。通过对数据挖掘在实际应用中的问题的调查．指出了国内运营企业在进行该技术时存在的问题。同时阐述了数据挖掘技术的应用将有利于增强电信运营企业的市场竞争力。     

数据挖掘在电信运营商经营决策系统中的应用

介绍了在电信运营企业中,数据挖掘技术在经营决策系统中的应用情况。该论文对数据挖掘技术的关键部分、体系结构、功能模块进行了研究,报告了电信运营企业的经营决策系统的现状。通过对数据挖掘在实际应用中的问题的调查,指出了国内运营企业在进行该技术时存在的问题。同时阐述了数据挖掘技术的应用将有利于增强电信运营企业的市场竞争力。     

数据仓库技术及其在电信反欺诈中的应用

介绍了电信欺诈问题的严峻现状,并对其表现形式和特征进行了分析和概括;接着介绍了数据仓库技术的概念和特征,以及在电信反欺诈领域的应用,提出了一个电信反欺诈系统架构,探讨了建设基于数据仓库的电信欺诈分析系统所要注意的问题;最后对此研究领域作了简要总结。     

数据挖掘在电信行业客户流失分析中的应用

阐明了数据挖掘技术是电信行业提高客户的忠诚度,防止客户流失发生的重要手段,介绍了数据挖掘技术应用于电信行业客户流失分析中的方法、步骤及具体实现过程。     

数据挖掘技术在电信客户分析中的应用研究

电信企业的客户分析业务活动会产生大量的数据并形成了各自的事务型数据库,数据挖掘技术可以把分散的数据集中起来获取所需的知识.本文在介绍了电信客户关系管理系统的基础上,对数据挖掘技术进行了深八分析,构建了其在电信客户分析中的应用模型,通过某电信运营商所提供的大量的现实数据加以应用,输出结果验证了模型的合理性、有效性和实用性.     

判别分析在电信客户分类中的应用

随着中国电信市场的逐渐成熟,电信行业面临着如何从以“以产品信息为中心”向“以客户为中心”转变的难题。数据挖掘能从大量数据中发现潜在和有价值的知识。从数据库中提取了相关数据,作为分析的依据,利用SPSS中的判别分析对电信数据进行挖掘,建立模型进行分析预测,对电信行业进行了客户分类和预测,使得电信商的营销决策更具有针对性,给电信商带来了更多的效益。     

基于数据挖掘的电信欺诈侦测模型

将数据挖掘技术具体应用到电信欺诈侦测领域中,提出了一种基于数据挖掘的电信欺诈侦测模型。利用某移动运营商的真实数据对本文的模型进行了验证。     

数据挖掘技术在移动通信业中的应用研究

介绍了数据挖掘技术在移动通信行业中的应用,从关键技术、体系结构、功能模块等方面进行了论述,这一技术的应用将有利于增强移动通信企业的市场竞争力。     

最大价值量Naive Bayes算法及在客户离网中的应用

针对不同级别不同数量的客户离网后给电信企业带来的损失不同造成的离网预测的新问题,提出了一种基于最大价值量的Naive Bayes算法.该算法通过建立价值量的概念,调整价值敏感属性的价值系数因子,使得离网客户名单中的价值量达到最大.实验结果表明,该算法在保持一定的准确率的同时,能成功预测出更多高价值的离网客户.     

数据挖掘技术在客户分类管理中的应用

客户是企业生存和发展的关键。保持、吸引客户和充分发掘客户的盈收潜力,是企业提高核心竞争力的重中之重。本文针对电信CRM系统中当下比较关注的移动电话客户信息原始数据,利用聚类分析中的K-means算法理论,采用SPSS数据挖掘工具实现对客户群的聚类细分,得到不同类型用户的类特征,从而为管理和营销人员制定管理和营销方案提供依据.     

数据挖掘、OLAP在决策支持系统中的应用

分析了传统数据库和决策支持系统中存在的问题,讨论了基于数据集市的数据挖掘和联机分析处理技术在决策支持系统中的应用。     

数据挖掘在电信客户流失中的应用

将数据挖掘技术应用到防止电信客户流失中,以某电信运营商的历史资料为对象,建立客户流失预测模型。并对高价值高流失概率的客户进行K-means聚类分析,同时对不同流失客户群提供相应的营销策略。     

数据挖掘在电信行业客户关系管理中的应用

章介绍了数据挖掘技术的相关知识及其在电信行业客户关系管理中的应用，并以客户流失分析作为实例，详细描述了数据挖掘的整个应用过程，最后对国内数据挖掘应用的现状进行了分析。     

数据挖掘技术在电信客户分析中的应用

本文在研究数据挖掘技术和电信客户分析系统的基础上，研究和提出了基于粗糙集等价关系的电信客户分析系统，本系统所采用的核心算法，是结合电信行业特点，对传统Apriori关联规则挖掘算法的改进，利用粗糙集等价关系的概念进行关联规则的挖掘。构建了其在电信客户分析中的应用模型，并作为某电信公司客户分析系统的核心部件投入使用，取得了较好的应用效果。     

K-means算法在电信CRM客户分类中的应用

面对电信市场竞争的日益加剧和信息技术的迅猛发展,电信运营商必须建立以“客户为中心”的管理模式。将客户进行分类,针对不同的客户,研究出相应的营销策略。数据挖掘中的K—means聚类算法能对大型数据集进行高效分类。对K—means算法进行改进,使其能够应用于复杂的电信客户关系管理,实现更加准确和全面的客户分类。     

数据仓库及数据挖掘技术在电信CRM中的应用

随着数据库技术、网络技术的不断发展及数据库管理系统的广泛应用,数据库中存储的数据量急剧增大。如何有效地使用这些数据却成为一个问题。因为往往是数据丰富而知识缺乏,透过这些客户的销售记录我们能从中发现什么？于是客户关系管理系统（CRM）就应运而生。     

数据挖掘技术在电信CRM中的应用

随着CRM（客户关系管理系统）的不断发展和应用，使用数据挖掘技术进行客户分析变得越来越重要，尤其像电信这种以客户为中心的行业。本文在分析近年来CRM信领域的应用现状的基础上，介绍了数据挖掘技术和客户关系管理概念，并着重阐述了将数据挖掘技术应用到CRM的步骤和流程。     

数据挖掘在电信客户关系管理的应用

本文介绍了数据挖掘的相关概念与知识,提出了数据挖掘在当今从海量数据中提取相关信息,和知识发现的过程,与此同时介绍了数据挖掘在帮助企业进行数据分析,推理,预测的应用,例如:关联分析、时序模式、偏差分析、分类、聚类、预测等。与此同时,着重提出了数据挖掘在电信行业营销的应用,介绍了国内外应用现状,并以国内某电信运营商的数据仓库项目为例,例证了数据挖掘在客户分群和流失预测的成功应用,在此基础上,展望了未来的可发展方向。     

机器学习算法在数据挖掘中的应用

笔者围绕机器学习算法在数据挖掘中的应用展开探讨,首先阐述了机器学习及数据挖掘技术,进而分析了朴素贝叶斯算法、K-近邻法等相关原理,最后对机器学习算法在数据挖掘中的应用,如以机器学习算法为基础的GSM网络在定位中的应用、在改进BP神经网络中的应用等进行分析,希望能够为提高数据挖掘的整体性能提供参考。     

基于客户细分的电信数据挖掘

数据挖掘以其强大的数据处理能力和信息挖掘能力广泛应用于各行各业。在电信业可以应用这项技术进行客户细分的研究。文章重点阐述了应用数据挖掘进行电信行业客户细分的方法和步骤。