电信行业套餐优化：基于决策树与Apriori的数据挖掘研究

"这篇硕士学位论文探讨了数据挖掘技术在电信行业的应用，主要集中在决策树分类算法和Apriori关联规则算法。作者武丽芬通过太原理工大学的计算机应用技术专业，由马季兰教授指导，研究如何利用这些算法优化电信套餐设计，以减少企业风险并提高用户满意度。" 在电信行业中，数据挖掘扮演着至关重要的角色，它能够帮助运营商从海量的用户数据中发现有价值的信息。论文中提到了2008年信息产业部的规定，限制了电信套餐的数量，这使得运营商需要更加精准地定位用户需求，以设计更有效的套餐。传统的预演方法，如“模拟出账法”，往往缺乏针对性，不能准确预测套餐的目标用户群体和预期收益。 武丽芬的论文提出了一种新的方法，首先通过对用户进行品牌分群，然后在各个群组内运用Apriori算法寻找消费规律。这种方法可以揭示用户行为的关联性，为套餐定制提供更精确的依据，从而在限制套餐总数的情况下，减少盲目性和风险。论文还指出，数据集市作为数据仓库的子集，可以有效地支持特定主题的数据分析，减轻了对整个数据仓库的访问压力。 论文深入研究了数据仓库和数据挖掘的基础理论，特别是ID3决策树算法和Apriori关联规则算法。ID3算法用于构建分类模型，通过信息熵和信息增益来选择特征，构建决策树。而Apriori算法则用于发现数据中的频繁项集和关联规则，揭示不同服务之间的购买模式。作者利用开源数据挖掘工具Weka对实际的运营数据进行挖掘，分析了短信、市话、长途和增值业务之间的关系，以此改进现有的套餐设置。 通过这种方式，论文不仅提供了数据驱动的套餐制定策略，也为电信行业的数据分析实践开辟了新的路径。关键词包括数据挖掘、数据集市、关联规则以及套餐设计，这些关键词集中体现了研究的核心内容和应用领域。这项研究为电信企业提供了一种更为科学和精准的套餐制定方法，有助于提升服务质量和市场竞争力。