5G潜在用户识别与消费趋势分析

"这篇数模论文探讨了如何利用大数据挖掘技术来识别移动5G的潜在用户，通过数据预处理、聚类分析、消费趋势判断、逻辑斯蒂回归模型构建等方法，深入研究用户行为特征，预测消费趋势，并识别5G潜在用户群体。" 在论文中，作者首先对5G潜在用户识别问题进行了研究。通过k-means聚类算法，对用户数据进行预处理，去除无消费记录或流量、语音使用异常的用户，并用0填充离散数据的缺失值，使用k最近邻方法处理连续数据的缺失值。接着，利用互信息法筛选出关键指标，包括用户年龄、用户星级、平均消费、平均流量使用量、平均语音使用量、套餐超额情况和用户粘度，用于构建用户画像。 接下来，论文运用这些指标将用户分为五类，分析各类别的5G用户比例和细分市场比例，验证了分类模型的稳定性和可靠性。同时，论文通过消费平均增长率、流量使用平均增长率、语音使用平均增长率、平均套餐超额率和平均流量饱和度等指标，运用熵权法和秩和比法评估消费趋势，发现不同类别用户呈现出弱、中、强三种消费趋势，并预测未来消费趋势变化。 在问题三中，作者使用最小二乘法拟合训练集数据，构建二元逻辑斯蒂回归模型，通过贪心算法优化指标选择，最终得到28个特征，使得模型在检验集上的准确率达到0.8497。模型统计了不同类别用户的5G潜在用户比例，结果显示第五类用户最有可能成为5G潜在用户，而第一类用户的转化趋势最小，其他三类用户均有成为5G潜在用户的潜力，特别是第三类用户比例较高。 总结来说，这篇论文通过一系列数据分析方法，揭示了5G潜在用户的特征和消费行为模式，为移动运营商提供了识别和预测5G用户的有效工具，有助于精准营销和业务决策。