电信企业客户细分研究：KMeans算法的应用与改进

"KMeans算法在电信企业客户细分中的应用研究" KMeans算法是一种常见的无监督机器学习算法，常用于数据聚类。在电信企业中，它可以帮助识别不同类型的客户群体，以便实施更精准的市场营销策略。这篇硕士学位论文由龚成芳撰写，探讨了KMeans如何在电信客户细分中发挥作用，特别是在湖北某电信公司的客户群体分析中。 论文首先指出，随着电信市场竞争加剧和客户需求的多元化，客户细分变得至关重要。客户细分能够帮助电信企业提供个性化的产品和服务，更好地满足不同客户群体的需求，同时也能为产品的市场定位提供依据。在这个过程中，作者选取了湖北某电信公司的小灵通用户作为研究对象，因为小灵通业务有其独特的特性和用户行为模式。 在数据处理阶段，论文提到从电信计费系统中抽取了大约6000个样本，进行了数据预处理，包括处理缺失值、异常值以及对数据进行标准化。这些步骤是数据分析前必不可少的数据清洗过程，确保后续的分析能够基于准确且一致的数据集。 接着，论文使用了经典的KMeans算法进行聚类分析。由于原始KMeans算法在选择初始中心点时可能存在随机性和不稳定性，作者对其进行了改进，特别是优化了聚类中心的选择方法。这有助于提高聚类的质量和效率。此外，还利用统计分析软件SPSS进行聚类分析，并通过判别分析验证聚类结果的准确性，以找到最佳的客户分类。 最终，通过对聚类结果的解读和评估，论文提出了针对不同客户群的营销策略建议。研究表明，应用KMeans算法进行客户细分的结果具有合理性和实用性，对于电信企业制定资费套餐和其他营销决策具有重要的参考价值。 关键词涉及：聚类分析、客户细分、KMeans算法和SPSS软件。这些关键词揭示了论文研究的核心内容和技术工具，强调了数据分析在电信行业的应用及其对企业决策的重要性。