基干logistic回归模型大数据精准营销应用.doc

基于logistic回归模型的大数据精准营销应用 　　摘 要：随着移动互联网的发展，电信运营商的传统语音和短信收入快速下降，同时流量价值也不断向云端结合的OTT服务商转移，挤压运营商收入增长空间。文章通过研究电信运营商大数据能力优势及精准营销需求，基于logistic回归模型，提出了电信运营商流量经营的大数据精准营销应用，有效提升客户的满意度，快速提高运营商效益 关键词：logistic回归模型；大数据应用；运营商；流量经营 随着移动互联网的发展，流量已成为客户的核心需求，能否顺利从以“话务量”为中心的经营转向“流量经营”转型，能否通过流量经营提升公司的价值，已成为运营商战略转型的关键。移动互联网时代的流量经营与语音和宽带业务的经营有很大不同：客户使用的终端多样性，流量承载的内容性丰富，客户流量使用行为的数据的复杂性，仅通过传统的“暴力营销”极易引起客户的反感和投诉。基于logistic回归模型的大数据精准营销应用将有效解决提升客户满意度及运营商效益提升问题 1 基于logistic回归模型的大数据精准营销应用的解决方案 1.1 基本思路 根据用户的特征，判别哪些是诱发用户订购流量包的因素，使用logistic回归分析出其影响权重，从而预测哪些用户是潜在的订购用户 1.2 logistic模型 根据样本数据可以通过最似然估计法计算出模型参数 1.3 抽取数据 抽取五大类11子项数据作为分析颗粒度 1.4 数据描述 本模型使用部分流量包订购数据，它有94455个样本观测，每个观测包括12个变量： 用户号码（phone）、使用流量（current_flow）、套餐类型（taocan_type）、终端类型（os）、用户类型（utype）、订购状态（order）、套餐消耗比（main_rate）、日均使用流量（avg_day_flow）、闲时消耗比（free_rate）、活跃度（day_log_count）、APP个数（client_count）和潜力值（big_client_pv） 1.4.1 观测样本套餐划分情况： 3G套餐包括A/B/C/iPhone/wopai，占比为36%；2G套餐根据流量分为流量卡（占比28%）和非流量卡（占比35%） 1.4.2 观测样本终端情况 Android操作系统用户占比达51%，iOS操作系统用户占比为9% 1.4.3观测样本流量使用情况 把观测样本用户使用流量划分成8个区间，对流量需求旺盛用户开展流量包营销非常必要。（图3） 1.4.4 观测样本流量饱和度情况 极大部分用户都出现了流量超套行为，占一半用户以上，进行合适的流量包推送很在必要。（图4） 2 基于logistic回归模型的大数据精准营销应用的模型建立 2.1 数据 随机抽取80%的数据（75564条）建立一个logistic模型，再用余下20%的数据（18891条）进行预测 2.2 方法 多元logistic模型，使用stepwise选择变量 2.3 变量 涉及多个分类变量-用户类型、终端类型和套餐类型，设置哑变量处理，并设置相应的参照水平-3G用户、Andriod终端和A套餐 2.4 影响因素参数估计 2.4.1 整体显著性检验 假设：H0：b1=b2=…=bn=0；H1：b1，b2，…bn不全为0 检验的结果如下所示：从表4中可以看到p-value