电信业务数据挖掘详细报告
业务数据分析与报告总结
业务数据分析与报告总结一、背景介绍在过去的一段时间内，我负责了业务数据分析与报告的工作。
通过对相关数据的收集、分析和统计，我对业务发展的趋势、问题与机遇有了更清晰的认识。
以下是我对此次工作的总结与思考。
二、数据收集与整理1. 数据来源本次分析的数据主要来自于公司内部各部门的日常工作数据，包括销售额、用户数、市场反馈等。
同时，我也积极参考了行业报告和市场调研数据，以全面了解业务所处的市场环境。
2. 数据整理与清洗在收集到数据后，我对数据进行了清洗和整理，包括删除异常值、去除重复数据、填补缺失数据等。
通过这一步骤，我保证了数据的准确性和可靠性。
三、数据分析与挖掘1. 统计分析通过对数据进行统计分析，我得出了一些业务发展的关键指标和表现。
例如，销售额的年度变化趋势、不同产品线的销售额占比、用户留存率等。
这些指标帮助我们了解了业务的增长潜力和短板，为下一步的决策提供了依据。
2. 数据挖掘与模型构建除了常规的统计分析，我还尝试了一些数据挖掘的技术和方法。
通过利用机器学习算法和模型构建，我发现了一些隐藏在数据中的规律和趋势。
例如，通过用户行为数据的挖掘，我发现了不同用户群体的购买偏好和消费习惯，为精确营销和产品推荐提供了支持。
四、报告撰写与展示为了将数据分析的结果有效传达给公司管理层和相关部门，我撰写了详细的数据报告。
报告中包括了数据的分析过程、结果的呈现和相关的建议。
通过图表、图像等形式，我将分析结果生动而清晰地呈现出来，在传达信息的同时提供了可操作的指导和建议。
五、反思与展望在这次工作中，我深刻理解了数据在业务决策中的重要性。
通过数据分析，我们能够发现问题、排除猜测、提供可行的解决方案。
然而，在今后的工作中，我还需要不断学习和提高，将数据分析与业务运营更好地结合起来，为公司的发展做出更大的贡献。
总结起来，通过本次业务数据分析与报告的工作，我不仅加深了对业务数据的理解和应用能力，也提升了自己在数据分析和报告撰写方面的技能。
电信行业中的大数据分析与用户挖掘
电信行业中的大数据分析与用户挖掘在电信行业中，大数据分析与用户挖掘扮演着越来越重要的角色。
大数据分析是指通过对海量数据的收集、存储、处理和分析，从中发现隐藏在数据中的价值信息和潜在关系。
而用户挖掘则是通过对用户行为模式和偏好的分析，挖掘出潜在的商机和用户需求。
本文将从大数据的应用实例、技术手段以及对电信行业的影响等方面进行论述。
一、大数据在电信行业的应用实例在电信行业中，大数据分析的应用非常广泛。
从市场营销到风险管理，从网络优化到服务改进，大数据都发挥着重要作用。
以下是几个典型的应用实例：1. 个性化推荐：运营商根据用户的通话记录、上网行为等大数据进行分析，通过智能算法精准推荐适合用户的套餐、增值服务或商品，提升用户的满意度和忠诚度。
2. 资费优化：通过对用户的通话、流量等数据进行分析，运营商可以了解不同用户的使用情况和消费习惯，从而合理制定不同资费策略，实现利润最大化和用户价值的平衡。
3. 故障诊断：运营商可以通过对网络设备、基站等的运行数据进行实时监测和分析，及时发现和解决故障，提高网络稳定性和用户体验。
4. 网络优化：通过对网络流量、用户分布等数据进行分析，运营商可以找出网络瓶颈、高峰期等问题，优化网络资源配置，提高网络的覆盖率和质量。
二、大数据分析的技术手段为了进行有效的大数据分析和用户挖掘，电信行业采用了多种技术手段。
以下是几个常见的技术手段：1. 数据采集与存储：电信运营商通过自己的网络设备、用户终端等方式收集用户的通话记录、上网行为、地理位置等数据，并将其存储在云服务器或大数据平台中，以备后续分析使用。
2. 数据清洗与整合：采集到的原始数据通常存在噪声和重复，需要进行清洗和整合。
清洗可以去除数据中的错误、无效或重复信息，整合则是将来自不同来源、不同格式的数据进行归一化处理，方便后续分析。
3. 数据分析与挖掘：通过数据分析和挖掘算法，可以发现数据中的规律、关联和异常。
常用的算法包括机器学习、数据挖掘、人工智能等，可以帮助运营商预测用户的需求、识别潜在的欺诈行为等。
电信网络信令数据分析与挖掘
电信网络信令数据分析与挖掘随着互联网的飞速发展，电信网络的数据量越来越庞大，对于运营商而言，如何利用这些数据获得商业价值，已成为了关注的重点。
而信令数据分析与挖掘，可以帮助运营商实现从庞大的数据中挖掘出有用的信息。
一、电信网络信令数据的定义电信网络信令数据是指网络间交换控制信号的数据，可以提供对网络运行的详细分析，包括用户活动、服务状态等信息。
数据内容包括呼叫时间、呼叫方、被呼叫方、呼叫类型、通话时间等信息，这些信息可以用于分析运营商的整体运营状况，以及客户行为等。
二、电信网络信令数据的应用1.客户行为分析通过电信网络信令数据分析，可以推测出用户的行为特征、习惯等信息。
例如可以针对用户呼叫的时间、呼叫频率进行分析，可以了解用户的生活规律，进而推出针对性的营销活动。
又例如，可以利用客户分群技术对用户进行分类，即针对不同的客户群体推出适合的产品和服务，提高业务量和收益。
2.网络优化通过对信令数据的分析，可以发现当前网络架构中存在的问题，并作出修改。
通过对通话记录正在建设的基站的需求进行分析，以优化基站部署和频率规划。
又通过对移动基站信令的记录和分析，解决网络一些用户服务质量的问题。
3.欺骗检测电信网络的欺骗问题是很多电信运营商面临的问题。
通过信令数据分析可以了解用户的行为，检测是否存在欺骗行为。
例如可以通过呼叫次数、呼叫持续时间、呼入呼出记录等方面进行监测。
三、电信网络信令数据分析技术1.可视化分析可视化分析是一种直观且易于理解的数据分析技术。
通过将信令数据转化为图表、表格等形式，可以为决策者提供更为直观的数据表述和洞见。
一些常用的可视化技术包括热力图、漏斗图、柱状图等。
2.机器学习机器学习技术可以使电信运营商对大数据进行自动处理和分析。
它不仅可以发现数据中的模式，还可以用于预测未来的行为趋势。
例如可以使用监督学习算法，来构建模型，预测用户间互相通话的概率。
3.数据挖掘数据挖掘技术是一种将大量数据从中获取隐含的价值并概括新信息的技术。
数据挖掘实验报告结论(3篇)
第1篇一、实验概述本次数据挖掘实验以Apriori算法为核心，通过对GutenBerg和DBLP两个数据集进行关联规则挖掘，旨在探讨数据挖掘技术在知识发现中的应用。
实验过程中，我们遵循数据挖掘的一般流程，包括数据预处理、关联规则挖掘、结果分析和可视化等步骤。
二、实验结果分析1. 数据预处理在实验开始之前，我们对GutenBerg和DBLP数据集进行了预处理，包括数据清洗、数据集成和数据变换等。
通过对数据集的分析，我们发现了以下问题：（1）数据缺失：部分数据集存在缺失值，需要通过插补或删除缺失数据的方法进行处理。
（2）数据不一致：数据集中存在不同格式的数据，需要进行统一处理。
（3）数据噪声：数据集中存在一些异常值，需要通过滤波或聚类等方法进行处理。
2. 关联规则挖掘在数据预处理完成后，我们使用Apriori算法对数据集进行关联规则挖掘。
实验中，我们设置了不同的最小支持度和最小置信度阈值，以挖掘出不同粒度的关联规则。
以下是实验结果分析：（1）GutenBerg数据集在GutenBerg数据集中，我们以句子为篮子粒度，挖掘了林肯演讲集的关联规则。
通过分析挖掘结果，我们发现：- 单词“the”和“of”在句子中频繁出现，表明这两个词在林肯演讲中具有较高的出现频率。
- “and”和“to”等连接词也具有较高的出现频率，说明林肯演讲中句子结构较为复杂。
- 部分单词组合具有较高的置信度，如“war”和“soldier”，表明在林肯演讲中提到“war”时，很可能同时提到“soldier”。
（2）DBLP数据集在DBLP数据集中，我们以作者为单位，挖掘了作者之间的合作关系。
实验结果表明：- 部分作者之间存在较强的合作关系，如同一研究领域内的作者。
- 部分作者在多个研究领域均有合作关系，表明他们在不同领域具有一定的学术影响力。
3. 结果分析和可视化为了更好地展示实验结果，我们对挖掘出的关联规则进行了可视化处理。
通过可视化，我们可以直观地看出以下信息：（1）频繁项集的分布情况：通过柱状图展示频繁项集的分布情况，便于分析不同项集的出现频率。
电信业发展状况调研报告
电信业发展状况调研报告这是一篇某市电信行业发展经济状况调研报告，汇报内容比较全面，值得大家借鉴一、电信业发展的现状几年来，通过电信业几个公司的积极工作，我市电信业发展较快，各电信业运营公司坚持以新理念促进信息网络建设，切实抓好各项信息技术的推广和逐步推广应用，建立健全工作机制和体制，充实不断提高人才队伍建设，以信息化催生现代化，有力经济发展地促进了全市经济社会各项事业的发展。
截止到目前，我市共有移动业务用户235.7万户，宽网业务用户11.6万户，固话业务用户86.66万户，移动分公司和联通分公司不断完善农业产业网络覆盖，使网络覆盖水平迅速提高，达致了省级景点和乡镇县市区信号的覆盖率达到100%。
固定电话达至已基本实现村村通。
目前网通分公司投资项目1.1亿元正在整修进行光缆替换电缆的升级改造，城乡届时广大农村地区将形成通信网络无缝覆盖式服务。
到2020年——2021年底电子政务工程已延伸到全市各县、市、区。
目前，我市电信业的发展速度和其他行业市场比是快的，经济运营严峻形势是比较好的，领导和全市人民群众对他们的工作是满意的。
下面我把各公司的大致情况分别介绍一下。
二、存在的问题我市的电信业及信息化事业总体来说，发展水平在全国、全省比还较落后。
有许多风险因素制约发展壮大着我市信息化发展，这些因素是：全区一是我市综合评价实力比较薄弱、政府对信息网络基础建设在资金支持不够。
电子政务在县、区一级刚刚起步，在乡镇一级还没有开展起来，还有许多教育工作要做。
二是有一些单位和对个人对信息化隐含工作在认识上还存在差距，习惯于传统其他工作方法，不成熟现代高科技手段。
比如有一些规模以上企业至今还没有建立自己的网站，个别的企业甚至连自己的网页都没有。
没有三是由于社会经济发展不平衡，信息对经济社会的推动作用没有充分发挥，特别是农村地区，重要信息基础设施利用率较低，许多信息资源不能做出利用。
四是信息网络建设缺乏统一规划，电信资源不能有效的整合利用，需要我们认真总结、梳理一下。
电信增值业务的数据分析与挖掘
电信增值业务的数据分析与挖掘近年来，电信行业发展迅速，增值业务成为了运营商提高收入和用户体验的重要手段。
然而，随着用户需求的多样化和市场竞争的激烈化，如何通过数据的分析与挖掘来精准预测用户需求、优化增值业务已成为电信运营商亟需解决的问题。
本文将围绕电信增值业务的数据分析与挖掘展开讨论，探索其在业务发展中的潜力与应用。
一、电信增值业务数据的收集与整理数据分析与挖掘的前提是有可靠的数据来源。
电信运营商作为数据的拥有者，需要建立健全的数据采集渠道和隐私保护机制，确保数据的高质量和安全性。
一方面，可以通过用户注册信息、账单数据、业务使用记录等多渠道收集用户的个人信息和通信行为数据；另一方面，可以与合作伙伴共享数据，如位置信息、社交媒体数据等，以实现更全面、多样化的数据分析与挖掘。
二、基于数据的用户画像与需求分析用户画像是电信运营商了解用户需求的重要工具，它通过对用户的基本信息、行为偏好、社交关系等多个维度进行分析，形成用户的全貌。
运营商可以通过用户画像，更准确地判断用户对电信增值业务的需求，为用户提供个性化的增值服务。
数据分析与挖掘技术可以通过对大量用户数据的挖掘，识别用户的特征和行为规律，从而洞察用户的潜在需求，实现用户需求的精准匹配。
三、增值业务市场的竞争情况分析电信增值业务市场竞争激烈，分析市场情况对电信运营商来说至关重要。
数据分析与挖掘可以对市场竞争对手和用户需求进行深入分析，了解竞争对手的优势和劣势，把握市场趋势，为运营商提供决策参考。
例如，通过对用户数据的挖掘，发现用户对某一特定增值业务的需求较高，运营商可以及时推出相应服务，占据市场先机。
四、电信增值业务的用户满意度分析用户满意度是衡量增值业务质量和用户体验的关键指标。
通过对用户的反馈数据、评价数据和行为数据进行整理和分析，电信运营商可以了解用户对不同增值业务的满意度，并发现用户不满意的原因和问题。
同时，通过数据挖掘技术，可以寻找用户满意度与其他因素的关联性，为提升用户满意度提供科学的依据。
业务数据分析与报告
业务数据分析与报告工作总结1. 背景介绍在过去的一段时间里，我在公司担任业务数据分析与报告的岗位。
通过对公司业务数据的深入分析和精准报告的撰写，我为公司的决策提供了有力支持，并且取得了一定的成绩。
以下是我在这一职位上的工作总结。
2. 数据分析作为业务数据分析师，我的主要职责是收集、整理和分析公司的业务数据。
在过去的几个月里，我通过使用数据分析软件和技术，对公司的销售、市场份额、客户满意度等关键指标进行了全面分析。
通过使用统计方法和数据挖掘技术，我能够发现隐藏在海量数据背后的规律和趋势。
这些分析结果为公司决策提供了重要依据。
在数据分析过程中，我注重数据的准确性和可靠性，并且保持着高度的专业背景。
3. 报告撰写作为数据分析师，我承担了撰写业务数据报告的任务。
在报告撰写过程中，我注重清晰和精准的语言，以确保读者能够理解和理解所提供的数据结果。
报告内容包括对数据分析结果的详细解释和推断，以及对可能的影响和行动建议的提供。
同时，我还通过图表、表格等可视化手段展示数据，使报告更加直观和易于理解。
我还注重报告的逻辑和结构，以确保报告的连贯性和可读性。
4. 实际应用通过对业务数据的分析和报告，我为公司的决策提供了有力支持。
例如，在最近的一次市场推广活动中，我通过对历史数据的分析，发现了该活动的潜在风险和机会。
我在报告中详细解释了这些结果，并提出了相应的行动建议。
这些信息对公司的决策起到了重要的作用，并为公司避免了潜在的损失。
5. 个人成长与反思在过去的工作中，我通过学习和实践不断提高自己的数据分析和报告撰写能力。
我不仅学习了相关的统计学和数据分析技术，还积极参与行业内的培训和学习活动，与同行交流经验和技巧。
同时，我也认真听取了同事和领导的意见和建议，并积极改进我的工作方式和方法。
通过这些努力，我在数据分析和报告撰写方面有了明显的进步。
6. 未来发展方向在未来的发展中，我希望能够进一步提升自己的业务数据分析能力。
数据挖掘行业分析报告
数据挖掘行业分析报告数据挖掘行业分析报告一、定义数据挖掘是从大量数据中自动或半自动地提取出有价值的信息和知识的过程。
数据挖掘主要包括数据预处理、模型选择和实现、模型评价与优化、模型应用等科学技术方法和实践技能。
二、分类特点数据挖掘领域可分为文本挖掘、时间序列挖掘、关联规则挖掘、分类与聚类、预测与模型构建、概念和知识发现、异常检测以及实体提取等。
数据挖掘具有以下特点：1. 大数据量：数据挖掘所采用的数据集通常需要具备较大的规模，以更好地揭示数据内在的规律和模式。
2. 多样性：数据挖掘领域应用的数据类型多种多样，可以是数值型、文本型、图像型等多种形式。
3. 高维度：数据挖掘的数据集可能会有成千上万维数据，这就需要选择合适的数据存储方式。
4. 多源性：数据挖掘涉及的数据可能来自多个来源，这就需要数据获取、数据清洗、数据集成等技术。
5. 预处理：数据挖掘的实践中通常需要进行“识别、选择、清洗、转换、集成”等多个环节的预处理工作。
6. 自动性：数据挖掘领域依赖计算机技术，因此，技术本身应该具有自动性和智能性。
三、产业链数据挖掘的产业链包括数据提供商、数据服务商、数据分析和解决方案提供商、数据仓库和商业智能提供商等。
其中数据服务商主要是收集和分类数据等基础服务，数据分析和解决方案提供商基于数据仓库和商业智能提供更多的分析工具。
四、发展历程数据挖掘是在数据库技术和数据仓库建设的基础上发展起来的。
20世纪80年代后期，数据挖掘领域得到了迅速发展，出现了一批数据挖掘工具和算法，如决策树、神经网络等。
五、行业政策文件及其主要内容1. 《中华人民共和国网络安全法》该法规定网络运营者应当采取技术措施和其他必要措施保护个人信息，禁止非法获取、泄露、出售或者提供个人信息。
2. 《中华人民共和国大数据发展行动纲要》该行动纲要旨在加快我国大数据领域的发展和应用，包括建立大数据政策法规体系、完善数据安全保护体系、健全数据资源利用公共服务体系、推进产业发展和应用创新等。
数据挖掘实例实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景随着大数据时代的到来，数据挖掘技术逐渐成为各个行业的重要工具。
数据挖掘是指从大量数据中提取有价值的信息和知识的过程。
本实验旨在通过数据挖掘技术，对某个具体领域的数据进行挖掘，分析数据中的规律和趋势，为相关决策提供支持。
二、实验目标1. 熟悉数据挖掘的基本流程，包括数据预处理、特征选择、模型选择、模型训练和模型评估等步骤。
2. 掌握常用的数据挖掘算法，如决策树、支持向量机、聚类、关联规则等。
3. 应用数据挖掘技术解决实际问题，提高数据分析和处理能力。
4. 实验结束后，提交一份完整的实验报告，包括实验过程、结果分析及总结。
三、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3. 数据挖掘库：pandas、numpy、scikit-learn、matplotlib四、实验数据本实验选取了某电商平台用户购买行为数据作为实验数据。
数据包括用户ID、商品ID、购买时间、价格、商品类别、用户年龄、性别、职业等。
五、实验步骤1. 数据预处理（1）数据清洗：剔除缺失值、异常值等无效数据。
（2）数据转换：将分类变量转换为数值变量，如年龄、性别等。
（3）数据归一化：将不同特征的范围统一到相同的尺度，便于模型训练。
2. 特征选择（1）相关性分析：计算特征之间的相关系数，剔除冗余特征。
（2）信息增益：根据特征的信息增益选择特征。
3. 模型选择（1）决策树：采用CART决策树算法。
（2）支持向量机：采用线性核函数。
（3）聚类：采用K-Means算法。
（4）关联规则：采用Apriori算法。
4. 模型训练使用训练集对各个模型进行训练。
5. 模型评估使用测试集对各个模型进行评估，比较不同模型的性能。
六、实验结果与分析1. 数据预处理经过数据清洗，剔除缺失值和异常值后，剩余数据量为10000条。
2. 特征选择通过相关性分析和信息增益，选取以下特征：用户ID、商品ID、购买时间、价格、商品类别、用户年龄、性别、职业。
电信行业用户行为数据分析报告
电信行业用户行为数据分析报告1. 概述电信行业一直以来都是数据收集和分析的重要领域之一。
本报告旨在利用电信行业的用户行为数据，深入分析和解读用户在通讯领域的行为和趋势，为相关公司和决策者提供有价值的信息和见解。
2. 数据来源和方法本报告的数据来源主要包括电信运营商的用户行为记录、用户调研数据以及市场研究报告。
采用的分析方法包括数据挖掘、统计分析和机器学习等技术手段，旨在从大数据中提取有意义的信息。
3. 用户通信习惯分析通过对用户通信数据的分析，我们可以了解用户的通信习惯和喜好。
例如，我们可以分析用户的通话时长、短信使用情况、上网流量消耗等指标，从中获取用户的通信偏好和使用习惯。
4. 用户网络行为分析随着智能手机和移动互联网的普及，用户越来越多地利用移动网络进行各种活动。
通过分析用户的网络行为，我们可以了解用户的上网偏好和应用使用情况。
例如，我们可以分析用户的上网时间分布、常访问的网站和应用、在线购物行为等。
5. 用户地理位置分析用户的地理位置信息对于电信运营商和相关企业来说具有重要价值。
通过分析用户的地理位置数据，我们可以了解用户的活动范围和地理分布，为相关企业提供定位服务、区域营销等方面的参考依据。
6. 用户忠诚度和流失分析用户忠诚度和流失分析是电信行业非常关注的话题。
通过分析用户行为数据，我们可以了解用户的忠诚度指标，如长期用户占比、重复购买率等。
同时，还可以分析用户的流失原因，以便采取相应的措施来提高用户留存率。
7. 用户需求预测和个性化推荐通过深入挖掘用户行为数据，我们可以预测用户的需求和购买意向，为相关企业提供个性化的产品和服务推荐。
例如，通过分析用户的通信和网络行为，我们可以预测用户的未来需求，为运营商提供精准的套餐和增值服务推荐。
8. 数据隐私与安全保护在进行用户行为数据分析时，必须注意保护用户的隐私和数据安全。
相关企业需要遵守相关法律法规，并采取必要的技术手段来保护用户数据的安全性和隐私性。
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进一步动荡的用户群 渠道因利益驱使引起用户转网
渠道成本上升 渠道利用运营商之间的竞争提出新要求
... 陷入 僵局
公司价值贬值
渠道终端影响力提高
更低的 ARPU
“不断降低的新用户质量
平均ARPU值下降
动荡的用户 用户价格敏感度提高，部分用
群基础
户群在利益趋势下频繁转网
电信业务数据挖掘详细报告
虚增放号与不稳定的用户群体进一步增大了销售成本
客户百分比
非通讯优惠
如果通讯优惠和非通讯优惠只可以二选其一...
通讯优惠
全球通话费 200 RMB 以下
全球通话费 201-600 RMB
全球通话费 600 RMB 以上
神州行话费 200 RMB 以上
346
766
439
224
电信业务数据挖掘详细报告
全球最佳管理实践提示：现阶段是数据挖掘应用的关键时期
议题
移动通信行业营销热点话题回顾
规模型发展向规模效益型发展转变 运营商深陷“价格漩涡” 虚增放号增大销售成本 用户离网严重营销收入与利润 攻守平衡成为移动营销转型的关键 新业务推广仍需努力 客户服务与客户期望有差距
数据挖掘模型与案例选讲 数据挖掘项目工作方法
电信业务数据挖掘详细报告
移动通信市场竞争迫使移动由规模型发展向规模效益型发展转型
客户服务与客户期望有差距，深层次理解用户需求成为关键
项目
送鲜花和月饼 赠订报纸 组织节日旅游 发展俱乐部客户 大客户年会 白金客户音乐会 赠送年历和笔记本
获得服务 的人数 100,000 24,045
280 32,730
100 300 23,000
占总优惠成本比 例(%) 47% 46% 2% 2% 1% 1% 1%
的形势下更显重要 • 可以帮助营销活动的方方面面
建立策略, 赢得目标人群
• 是驱动因素(为什么有这种要 求)
• 为消费者人格背景提供更完 整的信息
• 为广告渠道策划提供思路
如果不结合其他信息就用 处不大
对产品/服务的具体方向往 往不能给出明确的方向
知道品牌X牙膏主要俏于南
举例 方, 购买者是教育程度高
客户数 （万）
离网率（1）
估计离网 估计离网对税前 对收入的影响 利润的影响 （人民币亿元）（人民币亿元）
>600
958
47
18%
4.9
3.2
300-600
415
136
19%
6.4
3.8
200-300
244
141
19%
3.9
1.9
<200
112
447
26%
7.8
0.7
平均：23%
23.0 亿
9.6 亿
电信业务数据挖掘详细 报告
2020/11/28
电信业务数据挖掘详细报告
华院分析公司简介
提供面向市场营销、风险管理和决策支持的数据分析应用咨询和软件 解决方案
专著于电信和金融行业的数据挖掘解决方案 为客户提供以下建模解决方案
• 客户行为细分模型 • 客户离网预警模型 • 客户综合价值评估模型 • 交叉销售模型 • 客户信用评估模型 • 欺诈行为预警模型 • …….
某分公司2002年1-9月活动用户数变化情况
累计放号与净增用户对比
金卡神州行 联通G网
全球通
1
2
3
4
5
6
7
8
9
有效放 号率 21.7% 累计
放号
净增 用户
移动
有效放
号率
累计
9.6%
放号
净增 用户
联通
电信业务数据挖掘详细报告
客户离网正严重影响着中移动的收入与利润
平均ARPU ARPU群 （人民币元）
起步阶段
1
(第一/第二代移动通讯)
客户
营销 客服 计费 IT/管理 基础设施
•满满足大众市场的基本需求 简单的产品/服务 无差别化的服务
成长/差别化阶段
2
(第二代移动通讯)
新游戏规则阶段
3
(第三代移动通讯)
企业客户
个人客户
企业客户
个人客户
企业客户营销 个人客户营销
客服
计费
IT/管理
基础设施
基于数据挖掘技术
电信业务数据挖掘详细报告
攻守之间的平衡成为移动营销转型的关键
ARPU
平均ARPU指标
100%
客户保留成本：新客户获取成本
93% 1
59%
：
5
电信业务数据挖掘详细报告
新业务种类繁多，仍需努力推广
某省新业务普及率抽样调查
新业务收入及其占业务收入的比重
新业务比重与国际运营商比较
中国移动新业务种类繁多
电信业务数据挖掘详细报告
提供差别化的服务 不同的定价模型 不同的信用政策 交叉销售新业务 流失用户预警 开始注重企业用户
相同的计费与客服系统 相同的IT系统
营销 客服 计费 管理
IT
接入
营销 客服 计费 管理
IT
完全分离的组织各自拥有计费功能 自有的IT系统 各自的管理机构 渠道体系分离
电信业务数据挖掘详细报告
中国移动集团结合国内外实际情况提出数据挖掘营销应用规划
电信业务数据挖掘详细报告
华院分析为客户提供数据挖掘整体解决方案 模型构建
软件开发 应用咨询
电信业务数据挖掘详细报告
华院分析团队介绍
电信业务数据挖掘详细报告
在中国移动集团内部的主要工作介绍
参与中移动数据挖掘规划
为各省运营商提供DM培训
参与规范编写的唯一DM公司
1/3试点工作与最多客户经验
电信业务数据挖掘详细报告
客户信用评分模型 价格敏感度模型
客户流失倾向 预警模型
客户行为细分模型
客户价值 评估模型
交叉销售模型 营销效果预测模型
电信业务数据挖掘详细报告
议题
移动通信行业营销热点话题回顾 数据挖掘模型与案例选讲
客户行为细分模型及案例选讲 客户离网预警模型及案例选讲 客户交叉销售模型与案例简介 客户信用评分模型与案例简介 客户综合价值模型与案例简介
的女性
知道品牌X牙膏使用者在寻 找具有防止牙龋有效手段 的产品优惠
知道品牌X的消费者非常关 心自已和家人的健康, 具 有责任心强的品质
联通份额持续攀升
小灵通来势汹汹
存量市场争夺凸显
MOU潜力有限
MOU
电信业务数据挖掘详细报告
价格战与渠道的唯利是图导致移动公司深陷“价格漩涡”
竞争对手的发展导致 竞争升级
超越竞争，摆脱 “价格旋涡”
更低的毛利 诱发新一轮价格战
提高市场 费用，频繁促销
通过“价格战” 竞争夺取市场份额
盈利能力 降低
降价应对
数据挖掘项目工作方法
电信业务数据挖掘详细报告
三类用户细分方法介绍
以地理位置,人口特征为基准的 细分市场
以需求为基准分市场
好处
• 易于辩认 • 易于集中媒介沟通渠道 • 易于组织分销
描述性的因素, 不足以预
问题 测其未来购买行为
对行为的预测性提高
• 是驱动因素(好处是什么?) • 在市场日趋成熟复杂和多样化