随着现代科技的飞速发展,我国电信市场呈现日益激烈的竞争格局,客户需求的电信业务和服务呈现多样化和差异化趋势,这要求运营商必须对客户消费行为进行深入分析,通过精确识别和细分客户并提供相应服务,才能有效提升客户满意度与忠诚度,增强企业的竞争力。在当前的运营活动中,电信运营商获取和保存了海量的客户数据,但往往对电信客户数据的挖掘和应用不够深入,难以实现从客户数据到企业收益的转变。基于此,本文以实际电信客户数据为基础,联系企业经营活动,提出基于客户洞察的电信数据挖掘模及其新型两阶段聚类分析方法,实现对电信客户的深入分析和挖掘,为电信企业的科学决策提供依据。本文主要针对电信客户数据的相关特征,以客户洞察、顾客关系管理、数据挖掘等相关理论和研究方法为基础,构建相应的数据网络分析模型,并运用新型两阶段聚类分析方法进行处理和分析,主要内容如下:综合客户洞察相关理论和数据挖掘技术,针对电信客户数据的特点构建合理的数据网络模型:(1)收集中国移动公司电信客户数据,充分理解和分析电信客户数据特征,并通过对客户数据进行数据清洗、数据转化和属性选择等相关工作,构建更加准确且便于理解的数据网络模型。(2)结合一种新型图论聚类方法QCM算法在聚类过程中可生成较小层次树、聚类结果允许模糊聚类的优点,以及Ward方法在确定聚类数目上的相关特性,提出一种新型两阶段聚类分析方法,运用该方法开展基于客户洞察的电信数据挖掘研究。第一阶段利用SPSS软件工具运用Ward法进行统计分析,根据不同聚类数目下集聚系数的增量顺序来确定最合理的聚类数目;第二阶段选用第一阶段统计分析得到的聚类数目,并运用新型图论聚类方法QCM算法进行更深层次的聚类分析和挖掘,得到更为合理的电信客户聚类结果。(3)运用新型两阶段聚类算法对电信客户数据进行聚类处理和分析,实现对电信客户的科学合理聚类,针对不同电信客户群体提出相关策略和建议,有利于开展充分而精确的客户洞察工作,也为电信企业提供科学有效的策略指导和决策支持。