数据挖掘与精准营销案例报告-电信业（PDF)

最新推荐文章于 2022-01-26 08:58:44 发布
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#数据挖掘

本文分享了一个百度文库的链接，内容涉及信息技术领域的多个方面，包括但不限于软件开发、数据库管理和云计算等。
大数据精准营销.pdf
12-24
运营商有什么数据 运营商大数据具备的全面性、多维性、中立性、完整性是其它企业很难比拟的，而丏通过这些丌同维度数据的交叉 关联，可以创造更多的新数据和新价值 身仹 上网 位置 社交 支出 通信 终端 时序 基于通信交往圈的大小，主被叫，时间序列，得到用户 的社交特征 运营商通过位置信息，可以掌握用户出行特征，给用户 带来生活的极大便利 基于用户访问什么网址，下载什么应用，访问什么内容 等，得到上网喜好 运营商丌仅宠户信息覆盖完整，还可以基于实际行为迚 行验证。通过身仹信息，帮劣金融机构快速判定用户的 信用程度 运营商有宠户最为详实的消费账单，比如流量费，短信 费、诧音费、新业务费等，能反映用户的一些特征 通过用户的通信使用情况，比如本地，漫游，长途，了 解用户通话行为特征 识别记彔手机终端型号，了解用户手机使用特征，发展 趋势，用户换机周期等 通过用户上网，位置，通话等行为按照时间排列，了解 更多规律提供更多服务 运营商数据不传统BAT数据相比优势 数据局部性 数据封闭性 数据割裂性 数据全面性 互联网公司的数据是相互割裂的，淘宝只 有淘宝的售卖数据，没有百度搜索的数据 很少有互联网公司愿意开放自己的数据， 开放更多的是商业模式层面和应用层面。 互联网的数据整合困难，同时注册的个人 账号也是短期的，丌稳定的。 互联网公司的数据受限于自身的业务，其 数据的范围和深度都是有限的。 BAT数据受限于本身的数据基因 运营商的数据也许更有代表性和竞争力 运营商是数据管道，仸何个人、企业的上网 和通话的行为都流淌在运营商的管道里，幵丏仸 何时候你的位置都需要上报给运营商的基站以便 能够随时沟通，移劢互联网越发展，运营商的数 据规模优势就越大。 运营商以号码为唯一的ID来整合各类数据 ，因此刻画宠户的完整性是一般企业难以企及的 ，因为号码就是业务本身，而丏还有终端ID作为 移劢通信网天生的业务属性而存在。 运营商数据解决移劢互联网时代最为关注 的三个问题？我是谁，我在哪里，我在干什么 ，这是很多企业的数据难以比拟的。运营商承担 着相当大的社会责仸，丌会看到互联网公司会有 分享数据的行为，数据基本是在它的体内循环。 联通大数据平台数据丰富 运营商所独有的数据来自于三类： 业务支撑系统的数据 (基于服务产生的数据) 电信运营商自有运营内容产品(包括SP、互联网产品等基于用内容的数据) 网绚系统产生的数据(基于管道产生的数据) 客户基本资料 用户消费信息 用户终端信息 业务基地用户画像 用户互联网行为 用户状态信息 用户储值信息 用户通信行为 网厅手厅用户画像 用户位置信息 用户订购信息 用户信用信息 用户分群信息 注： 联通业务基地包括沃易购、沃商店、沃阅读、沃音乐、沃视频等 业务支撑系统 自营内容产品 网绚管道数据 图例： 月频次数据 日频次数据 实时频次数据 姓名 性别 宠户类型 电话号码 证件号码 地域 年龄 住址 …… 诧音 短信 通话类型 通话时间 流量 通话地点 通话时长 对端号码 …… 初始信用度 劢态信用度 欠费额度 欠费频次 欠费账龄 …… 号码状态 欠费状态 年龄业务开通状态 …… 手机号码 终端型号 IMEI 终端厂商 IMSI …… 消费金额 流量费 月租费 短信费 通信费 …… 订购产品 开通渠道 流量包 发展员工 合约计划 …… 缴费渠道 缴费时间 缴费金额 …… 集宠分群 宠户分群 VIP分群 …… 号码 使用内容 IMEI 访问IP 业务基地 …… 号码 访问类型 IMEI 访问IP 访问位置 …… 上网类型 网站/APP 上网时间 访问内容 上网地点 …… 号码 CellID IMSI LAC 时间 …… 联通大数据运营成果丰富 提供全国4亿用户，GPS级实时位置数据 涵盖9大类，共计3700余个用户标签 轻松识别4亿URL，6.5万个互联网产品，12000+余款APP 成功识别约3600个手机品牌、8.2万个终端型号 日处理4200亿条上网记彔信息，170亿条话单 数据采集集团和省分B域系统约1250个接口；信令类数据31省约28个接口 3500台Hadoop集群，55PB存储能力，形成国内除BAT外最大的云架构大数据平台，沉淀了最 海量的数据 对内支撑 精细管理、存量维系、精准营销、网绚网优等；对外跨行业合作 涉及 政府、旅游、金融、交通、互联网、媒体等行业，以集成、报告、接口 等方式对外提供服务 固话用户7952万 宽带用户7169万 移劢用户2.93亿 庞大的用户资源 丰富的大数据产出 联通大数据平台优势 数据一点集中 不31省及集中系统迚行数据的一点采集、一点处理、一点服务 均采集生产系统原始数据，可以保障数据具备实时性、真实性和完整性 一点集中，有利于后续系统一体化部署和活劢集中开展 信息价值高 信息
移动互联网时代的大数据挖掘和精准营销
蒙圣光博客
06-05 7459
中国的这些年喜欢搞概念，什么云计算大数据啊，国家支持，专家鼓吹，各大会议论坛精彩纷呈，热闹过后发现还是默默地在用国外的技术和平台，就如同PC操作系统没有我们的份，手机操作系统也没有我们的份，虽然我们是世界上电脑和手机拥有量最多并且人们最喜欢玩手机的国家，感觉我们的学术专家和行业大佬们就只会扯蛋，扯多了会痛，痛定思痛，痛何如哉！吃饱喝足后还是继续扯蛋。相当可悲，若大个中国，真正心平静气地去做研究和开
数据挖掘在精准营销中的应用
weixin_34029949的博客
07-03 2006
精准营销就是在精准定位的基础上，依托现代信息技术手段建立个性化的顾客沟通服务体系，实现企业可度量的低成本扩张之路，是有态度的网络营销理念中的核心观点之一。 精准营销需要解决的问题是：哪些用户是某个产品或者营销活动的目标用户?或者是每个用户最适合推荐什么产品?前者是找目标用户，后者是为用户推荐产品，两者是类似的。 我们可以利用数据挖掘技术对顾客的购买行为和...
联通大数据精准营销产品介绍.pdf
04-10
运营商大数据具备全面性、多维性、中立性、完整性是其它企业很难比拟的，而且通过这些不同维度数 据的交叉关联，可以创造更多的新数据和新价值
数据挖掘解决精准营销的三大问题
idonot的专栏
12-27 1533
1 我们这次营销的对象是谁？聚类分析、异常分析、RFM分析、决策树、神经网络、 logistics ；  2 如何营销？关联分析、序列分析 ； 3 什么时间营销？ 生命周期挖掘、时间序列、回归分析。4、如何评估，T、卡方检验，对比分析，环比同比。
精选资源
数据挖掘商业案例分析与及实现.pdf
07-14
以下将详细分析几个关键的数据挖掘商业案例，并探讨其实现方法。 1. 客户细分 客户细分是数据挖掘的重要应用之一，其目标是将客户群体分为具有相似特征或行为的子集，以便更好地定制产品和服务，提高客户满意度和...
数据挖掘与零售客户精准营销探析.pdf
07-14
本篇文献主要探讨了数据分析在零售客户精准营销中的作用，并提出了银行业在大数据应用方面的局限性，同时强调了数据挖掘在实现客户画像、分群及精准营销中的实际应用。 零售银行业务的特征在于客户基数庞大、分布...
精选资源
数据挖掘认识必读 商业数据分析精品文档 金融、电信、制造业行业数据挖掘商业案例分析及实现 共138页.pdf
08-08
数据挖掘在商业分析中扮演着至关重要的角色，特别是在金融、电信和制造业等行业。这份138页的精品文档深入探讨了这些领域的应用案例和实现方法，旨在帮助读者深化对数据挖掘的理解。 在金融行业中，数据挖掘主要...
基于数据挖掘的企业营销管理应用实证.pdf
07-14
本内容将探讨数据挖掘与企业营销管理之间的关系，以及数据挖掘技术在企业营销管理中的优势，并以电信业营销管理为实例，展示数据挖掘技术的具体应用。 首先，数据挖掘与企业营销管理之间的关系是密切且基础性的。...
数据挖掘与分析在网站运营管理中的应用.pdf
07-14
数据挖掘和分析在电子商务、电信和服务业等多个领域都有广泛的应用。 在网站运营中，数据挖掘与分析的主要应用领域包括： 1. 客户访问习惯研究：通过分析用户的访问数据，可以推断出用户的浏览、购买和网上操作...
大数据技术原理与应用 大作业--------微博精准营销案例设计与实现
biteqq的博客
01-26 3696
微博精准营销案例设计与实现摘要Abstract目 录1.概述2.相关技术介绍2.1Hadoop分布式系统2.1.1.Hadoop概述2.3 MapReduce分布式计算2.3.1理解MapReduce思想2.3.2Hadoop MapReduce设计构思2.4 HDFS分布式文件系统2.4.1分布式文件系统详细介绍3.利用MapReduce进行数据分析3.1打开IDEA，建立包名4.总结 摘要 随着科学技术和互联网及网技术的高速发展，大数据的时代已经悄然来临，尤其是在我们当今这个信息爆炸的时代中，这已经成为
数据挖掘实战：2万字深度分析《电信用户流失预测模型》
Oner.wv的专栏
07-06 5361
1.研究背景1、做好用户流失预测可以降低营销成本。老生常谈，新客户开发成本是老客户维护成本的5倍。2、获得更好的用户体验。并不是所有的增值服务都可以有效留住客户。3、获得更高的销售回报。价...
Python数据挖掘：利用聚类算法进行航空公司客户价值分析
无小意的博客
02-01 1万+
无小意丶 个人博客地址：无小意 知乎主页：无小意丶 公众号： 数据路（shuju_lu） 刚刚开始写博客，希望能保持关注，会继续努力。 以数据相关为主，互联网为辅进行文章发布。 本文是《Python数据分析与挖掘实战》一书的实战部分，在整理分析后的复现。 本篇文章是本书第七章的实战：航空公司客户价值分析。 相关附件代码、数据和PDF，关注公众号“数据路”，回复：挖掘实战。 更
大数据精准营销之客户细分
热门推荐
wzlhkj的博客
07-11 2万+
客户细分（customer segmentation）是通过分析客户的属性、行为、需求等，寻求客户之间的个性与共性特征，对客户进行划分与归类，从而形成不同的客户集合。客户细分没有统一的标准，它是从业务角度出发、结合实际应用场景对目标对象进行分层分群的客户管理工具，不同行业不同企业都可以有自己的客户细分策略，即使是同一业务单位，在不同业务场景下，客户细分策略也可能不同。一、为什么要做大数据客户细分市...
案例：恒丰银行——大数据实时流处理平台
木东的博客
08-02 1万+
恒丰银行于2016年1月完成了传统数据仓库向大数据平台数据仓库的迁移，以新的数据仓库平台为基础，结合行内的通用文件传输平台、统一调度平台，规范了源数据系统的数据报送，梳理构建了新的数据模型，大数据平台解决了传统数仓在批量数据处理能力的不足，在相关任务上体验到了从数小时到十几分钟的提升。 大数据平台解决了大数据特征中四个V的大数据量（Volume）的处理，我们还需要引入实时处理技术能覆盖数据多样性...
数据挖掘实战案例——客户细分
liuzuoping的博客
11-23 6005
我们首先来看看原始数据 具体代码与原始数据可以在我的GitHub中git clone一下学习 代码与数据github地址 共26663条数据 此次分析是想对根据客户的购买情况对客户进行细分 分析用户的购买消费行为 首先读取csv import pandas as pd #import numpy as np trad_flow = pd.read_csv('./购买情况.csv', encodi...
数据挖掘案例
julyclj55555的博客
10-19 1万+
  图中的左边是SPSS在1999年提出的《跨行业数据挖掘标准流程》，在图中定义了数据挖掘的6个步骤。虽然这个图已经提出有10几年了，但是在大数据环境下，这个流程依然适用。 1.理解商业问题。这需要大数据科学家和行业专业，以及客户的业务专家一起来明确问题。这是整个大数据挖掘中最关键的一步。如果不理解业务就贸然开做，最后的项目一定是失败的。 2.分析数据。当明确了业务问题之后，我们就需要去...
大数据技术原理与应用作业一
weixin_43644559的博客
09-15 9468
大数据技术原理与应用作业一 1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及其具体内容。 ​ 第一次信息化浪潮发生在1980年前后，具体标志是个人计算机的出现，PC开始普及，使得计算机走入企业和千家万户，大大提高了社会生产力，个人计算机的出险，解决了信息处理的问题；随后在1995年前后，随着第二次信息化浪潮人类全面进入互联网时代，就是在这个时期缔造了Yahoo，Google，Alibaba，Baidu，Tencent等互联网巨头。互联网的出现解决了信息传输的问题；在2010年前后，云计算、大数据物联
「二分类算法」提供银行精准营销解决方案详解（随机森林）
小宫主的博客
04-23 9557
这些数据与葡萄牙银行机构的营销活动相关。这些营销活动以电话为基础，一般，银行的客服人员需要联系客户至少一次，以此确认客户是否将认购该银行的产品（定期存款）。 通过与葡萄牙银行机构的直销活动（电话）有关的一些数据，预测客户是否会订阅定期存款（变量Y）。这对于实际生产有着巨大作用，可以通过这个预测结果对未来的工作进行一个初步规划，同时也可以对某些用户是否会订阅定期存款提供一个参照等； ...
数据挖掘实验报告：K-Means聚类模型分析与评估
根据给定文件信息，本次报告将围绕数据挖掘实验的关键知识点进行详细介绍，包括数据探索、数据预处理、K-Means聚类模型...实验报告中的实验数据集和代码将为学习者提供实际操作的案例，从而加深对数据挖掘技术的理解。
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