数据仓库与数据挖掘案例分析.pdfVIP

补充：结合电信领域的特点，通过一个应用实例来说明数据仓库的具体实施。

第一阶段：项目的需求和目标分析

一．主题划分

电信公司

分公司

网管营业计费账务核算客户市场营

中心厅中心中心中心中心销部门

记获登管收

管记形

录取记理集

理录成

电信注册/计费/投诉/代销、市场竞

支付

网络变更账务咨询分销商争信息

消形

登费成形

记成

客户

图1一个简单的电信企业模型

在电信企业中，现有的业务数据库系统一般包括客户服务DB、网管DB、计费

DB、账务DB、市场信息DB、营销信息DB等。

通常按照电信公司的业务需求可能将其主题域划分为：

1．客户发展：主要是对客户群体进行分类后，从不同的角度展现公司提供服

务的客户数量情况。可以按照客户本身的自然属性（如年龄、入网时间、受教育

程度等）、客户的扩展属性（如信用度、客户价值、流失概率、挽留价值等）等

不同的角度进行划分。

2．收益分析：主要是通过不同的角度对电信企业的收益情况进行分析。收益

分析的角度可以按照客户的自然属性和扩展属性划分，也可以按照电信公司的业

务运营进行划分，还可以按照机构设置、地理角度对收益进行划分。

3．呼叫特征分析：分析不同类型客户在呼叫上具有的特征。具体的衡量指标

包括很多，例如：把呼叫分成长呼叫、中呼叫、短呼叫。

4．业务发展：主要是对电信公司提供的各种业务的使用客户人数、客户特征、

收益金额进行比较，以发现具有潜力的业务或者为开展能够吸引更多客户的新业

务提供指导。

5．营销管理：主要是对各电信营业厅、电信分销商、代销商的经营状况进行

分析。

6．市场竞争：主要是对电信运营商的竞争对手的客户发展、收益、业务运营

等多方面的信息进行收集并分析，从而为本企业提供市场竞争的策略。其中涉及

的数据主要是外部数据和非格式化数据。

7．服务质量：主要包括发现客户投诉、咨询的焦点，发现公司内部在运营上

存在的问题等。

8．网络优化管理：分析如何有优化网络的配置、如何更好的对网络进行管理

等问题。

二．电信领域常见的数据挖掘层次的问题

1．客户群体划分：客户群具有两个金字塔（占总客户数10%的大客户的消

费金额占了总客户消费金额的70%）。对客户群体进行合理的划分，有利于公司

了解一下信息：

公司的主要客户群体的情况；

主要客户群体的呼叫特征行为；

主要客户群体对业务的需求；

大客户群体的呼叫特征行为；

大客户群体对业务的需求；

在对客户进行合理划分的基础上，可以针对不同客户群体的特点采用不同的

策略，对其消费行为进行合理的引导。（可以采用聚类或分类的方法）

2．客户流失划分：挽留一个老客户比争取一个新客户付出的代价要小得多。

3．客户欺诈分析：主要针对可能出现的客户恶意欠费问题进行分析。