数据挖掘技术在电信业务目标客户定位中的应用

"数据业务的目标客户定位-数据挖掘技术及应用(我见过的最全面的理论+最佳案例组合)" 本文深入探讨了数据业务如何利用数据挖掘技术进行目标客户定位，以实现精确营销。首先，通过一个具体的彩铃增量销售模型案例，展示了如何运用分类预测模型来确定用户对彩铃服务的使用倾向。在这个模型中，关键的数据指标包括用户过去三个月的平均声讯台业务使用次数、音信业务使用次数、语音普通业务使用次数、彩信业务使用次数、开通彩铃的关联号码数量以及日间被叫通话次数等，这些数据项有助于预测用户的消费行为。 接着，文章概述了数据挖掘的基础理论和实践应用，特别提到了南航李静教授的理论研究和广东移动的实战案例。内容涵盖了数据仓库与在线分析处理（OLAP）技术，数据挖掘技术的定义、特征以及不同类型的挖掘算法。此外，还提到了数据挖掘在电信领域的具体应用，如客户细分、流失预测、产品推荐等，这些都是提升数据业务效率和利润的关键。 在数据挖掘工具部分，文章可能讨论了常用的挖掘软件和平台，这些工具可以帮助分析人员从海量数据中提取有价值的信息。然后，通过具体的实例，进一步解释了如何利用数据挖掘技术进行客户分析，如通过聚类分析识别具有相似特性的客户群体，通过关联规则挖掘发现不同产品或服务之间的购买关联性，以及通过预测模型预测未来的业务趋势。 最后，文章可能还提到了数据挖掘领域的研究进展，包括主要的国际会议、期刊和相关的学术论文，以及重要的参考资料，为读者提供了深入学习和研究的路径。这个资料提供了一个全面的视角，不仅涵盖了数据挖掘的理论基础，还提供了实际操作的指导，对于理解数据业务中的客户定位和精准营销策略具有很高的参考价值。