【摘 要】
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随着移动互联网时代4G业务的发展和竞争的加剧,用户的感知质量越来越成为关注的重点,因而移动客户满意度也成为衡量移动运营商运营质量的主要指标.由于客户满意度与网络质量、资费情况、个人偏好等多种因素相关,而且通过调查问卷或者电话回访获知的方式周期长花费大,因此能够通过科学的方式实现用户满意度评估和预测已经成为运用商提升竞争力的关键所在.本研究运用Python语言对海量历史数据进行统计建模,及时准确的对
【出 处】
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2017信息通信网技术业务发展研讨会
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随着移动互联网时代4G业务的发展和竞争的加剧,用户的感知质量越来越成为关注的重点,因而移动客户满意度也成为衡量移动运营商运营质量的主要指标.由于客户满意度与网络质量、资费情况、个人偏好等多种因素相关,而且通过调查问卷或者电话回访获知的方式周期长花费大,因此能够通过科学的方式实现用户满意度评估和预测已经成为运用商提升竞争力的关键所在.本研究运用Python语言对海量历史数据进行统计建模,及时准确的对移动用户满意度进行评估和预测,以便开展相应的网络优化及客户关怀.
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