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《北京邮电大学》 2009年
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WAP日志挖掘的研究及应用

庞然  
【摘要】: 随着无线数据业务从“蛮荒期”向“精耕期”转变,电信运营商对电信产品市场不断规范,如何对产品进行精确营销成了提高SP(Service Provider)收入的重要方法。通过数据挖掘技术可以获得大量潜在知识,反映产品运营过程中的潜在规律,为产品营销策划提供客观的科学依据,大大提高营销的针对性,最终实现产品收益的增加。 本论文以日志数据基础,运用数据挖掘的分析方法实现了从日志到营销建议的全过程,主要包括:WAP(Wireless Application Protocol)日志ETL(Extraction,Transformation and Loading)过程、挖掘目的的确定、营销变量的选择、挖掘模型的建立、挖掘结果的解析和营销方案的制定等。 WAP日志记录了用户使用WAP产品的行为,由于其格式复杂,营销人员很难直接对日志文件开展分析工作,所以需要引入营销变量作为技术人员与营销人员之间的数据接口。技术人员按照营销变量的功能进行数据的抽取,而营销人员专注于以营销变量为基础的精确营销模型构建,有效提高WAP日志挖掘工作的整体效率。 在建立精确营销模型的过程中,分别应用了数据挖掘中的聚类、决策树、时间序列、线性回归分析、关联性分析、神经网络等相关技术。利用聚类算法实现对产品运营的地域、用户群分类,提高了分类的客观性;利用决策树对分类结果进行解析,以逻辑关系的方式解释机器聚类的思路,大大提高机器分类的可读性;利用时间序列、线性回归分析进行产品相关指标的预测,对服务器承载能力的技术评估工作提供了重要的依据;利用神经网络模型对WAP产品的高活跃用户进行特征学习,并通过学习后结果对其它用户进行潜在活跃用户的预测。 本论文建立起一套基于不同地域的制定差异化营销,对产品关键指标预测,对用户群进行分类及预测潜在用户的方法。有效提高运营人员对使用产品用户的掌控能力。努力探索一条适合SP(服务提供商)的精确营销之路。
【学位授予单位】:北京邮电大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:TP311.13

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