【摘 要】
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随着电信业用户的增长和多种类型服务的业务推广,使得电信业用户的各种业务行为随之增多,但某些异常情况却造成了电信业收益的负利润问题。本文使用数据挖掘技术对负利润数据
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随着电信业用户的增长和多种类型服务的业务推广,使得电信业用户的各种业务行为随之增多,但某些异常情况却造成了电信业收益的负利润问题。本文使用数据挖掘技术对负利润数据进行提取与分析,进而得到造成负利润的相关特征以便解决负利润相关问题。在挖掘模型建立的过程中,设计了一种针对负利润相关特征的结构化挖掘模型,解决了盲目性挖掘实验带来无价值挖掘结果的问题；在决策树构建的过程中,提出了一种以收益为主要划分标准、以业务特征为次要划分依据的分类规则,实现了对负利润客户构成特征细化的目的。本文最终得到的挖掘结果总结出了样本数据中负利润的构成特征,以及形成负利润的可能成因,为开展精确化营销提供了技术支撑。
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