移动通信用户数据挖掘分析论文(优秀3篇)

遍及山河分享2014-09-03 08:26:17 次阅读

移动通信用户数据挖掘分析论文篇一

随着移动通信技术的快速发展和普及，移动通信用户数据的积累和存储量呈现出爆炸性增长的趋势。这些海量的用户数据蕴含着丰富的信息和价值，通过数据挖掘分析，可以帮助移动通信运营商更好地了解用户行为、调整运营策略，提供个性化的服务，提高用户满意度和运营效益。

首先，数据挖掘可以帮助移动通信运营商分析用户行为。通过对用户通话记录、短信记录、上网记录等数据的挖掘分析，可以了解用户的通信偏好、社交圈子、上网习惯等信息。例如，可以发现某些用户在特定时间段内通话时长较长，可能是商务用户或者学生用户，而某些用户更倾向于使用短信而非语音通话，可能是喜欢保留文字记录的用户。基于这些分析结果，移动通信运营商可以针对性地推出不同的套餐和服务，满足不同用户的需求，提高用户黏性。

其次，数据挖掘可以帮助移动通信运营商预测用户流失。通过分析用户的使用习惯、通话时长、上网流量等数据，可以建立用户流失的预测模型。例如，当用户的通话时长和上网流量骤减，或者用户长时间不活跃，可能意味着用户对运营商的服务不满意，有流失的风险。通过及时发现这些信号，并采取相应的措施，如提供优惠活动、个性化推荐等，可以有效降低用户的流失率，提高用户忠诚度。

最后，数据挖掘还可以帮助移动通信运营商进行市场细分。通过对用户数据的挖掘分析，可以得出不同用户群体的特征和需求。例如，某些用户更倾向于使用社交类应用，某些用户更关注流量套餐的性价比，而某些用户则更注重通话质量。基于这些特征和需求，运营商可以将用户划分为不同的市场细分，推出相应的产品和服务，提高市场占有率和竞争力。

综上所述，移动通信用户数据挖掘分析是提高移动通信运营商竞争力和用户满意度的重要手段。通过对用户行为的分析、流失的预测和市场的细分，运营商可以更好地了解用户需求，提供个性化的服务，实现共赢的局面。

移动通信用户数据挖掘分析论文篇二

随着移动通信用户数量的不断增长，移动通信运营商面临着海量的用户数据。这些数据中蕴含着大量的信息和价值，通过数据挖掘分析，可以帮助运营商更好地理解用户需求、改进产品和服务，提高用户满意度和运营效益。

首先，数据挖掘可以帮助移动通信运营商进行用户画像。通过对用户的通话记录、短信记录、上网记录等数据进行挖掘分析，可以了解用户的年龄、性别、职业、兴趣爱好等信息。例如，通过分析用户的通话时间和地点，可以推测用户的工作地点和居住地，从而为用户提供更准确的服务和推荐。通过对用户的上网记录和搜索关键词的分析，可以了解用户的兴趣爱好，从而在广告投放和内容推荐上更加精准。

其次，数据挖掘可以帮助移动通信运营商进行用户行为分析。通过分析用户的通话时长、上网流量、短信使用量等数据，可以了解用户的使用习惯和偏好。例如，可以发现某些用户在特定时间段内通话时长较长，可能是商务用户或者学生用户，而某些用户更倾向于使用短信而非语音通话，可能是喜欢保留文字记录的用户。基于这些分析结果，运营商可以提供更合适的套餐和增值服务，提高用户满意度和黏性。

最后，数据挖掘可以帮助移动通信运营商进行市场竞争分析。通过对用户数据的挖掘分析，可以了解用户的偏好、使用习惯以及对竞争对手的评价。通过比较不同运营商的用户群体特征和满意度，可以找出自身的优势和劣势，并制定相应的竞争策略。例如，如果发现用户对通话质量非常敏感，运营商可以加大网络建设和优化，提供更稳定和高质量的通信服务。

综上所述，移动通信用户数据挖掘分析对于运营商来说具有重要的意义。通过用户画像、用户行为分析和市场竞争分析，运营商可以更好地了解用户需求，提供个性化的服务，提高用户满意度和运营效益。数据挖掘分析将成为移动通信运营商的重要工具和竞争优势。

移动通信用户数据挖掘分析论文篇三

移动通信用户数据挖掘分析论文

　　摘要：科学技术的发展促进了移动通信行业发展迅速，运营商的网络建设规模逐渐完善，移动通信用户数量逐渐增多。在网络运行维护中，运营商积累了大量的数据信息，里面记录着用户的行为信息，加大对数据库中有用信息的挖掘，是当前移动通信行业需要迫切解决的问题，对促进移动通信行业的发展具有重要作用。

　　关键词：数据挖掘；移动通信；用户行为；应用

　　一、移动通信用户行为分析方法

　　在移动通信的角度对用户行为进行分析时，需要对数据源进行确定分析，不能凭空去捏造数据，需要建立在数据源的基础上，拥有强大的数据支撑，能够确保分析结果具有较强的说服力。我们在运用移动通信设备进行通话时，常会出现一方能听到声音，另一方不能听到声音的现象，该种情况会对用户的感知造成较大的影响，产生通话故障。从信令流程上对用户行为进行分析时，由于通话已经建立，但是没有在网络和用户之间建立信令交互，导致无法正确判断产生单通的原因，并且数据的采集、存储工作也存在较大的难度，在有正常信令数据的情况下，没有用户面数据，需要结合用户的行为进行定位。大多数移动通信用户对于出现的单通情况，会选择挂掉电话重新拨号，该项行为属于异常的用户行为，由于一次通话的时间较长，两次通话的时间较短，对用户的该种行为进行分析时，该种方法不具有适用性，导致不同的用户行为之间存在着一定的差异性[1]。

　　二、移动通信用户行为的数值模型及其应用

　　（一）用聚类分析方法做好数据的预处理工作。用户行为数值模型在建立前，需要做好样本数据的收集和整理工作，将原始数据作为模型建立的样本，运用聚类分析方法做好数据的预处理工作，确保原始数据操作的平均化，为数值模型的构建提供基础。同时，还需要充分考虑样本点的权重问题，运用聚类分析方法进行数据源压缩，数据分析结果显示不同的聚类点中包含的聚类样本数量存在一定的差异。在不考虑聚类频数的情况下，用户群体的聚类中心会导致整个曲线出现较大的偏差，需要按照权重进行样本点压缩。（二）用户行为建模需要建立在拟合分析的基础上。通过对数值结果进行进一步的研究和分析，是数据挖掘中的一项重要工作内容，通过分析的过程，能够找到数据存在的规律，得到相关的规律经验公式，明确系统参数与输入输出参数之间的关系，明确样本点变量值，通过分析的.过程得出数据样本联系函数线，将这一过程称为拟合。所得出的拟合曲线参数值具有准确性特点，能够清晰的反映出语音流量的数量关系[2]。（三）用户行为数值模型。用户曲线的流量截距是区分用户群的重要指标，如果一个用户的基准流量较小，说明具有较大的发展空间。当前市场上大多数运营商套餐主要是采用套餐内产品加上超出部分进行收费的定价方式，价位不同，里面含有的套餐种类不同。客户选择何种套餐，与自身的使用需求有较大关系，在传统的移动设备中，用户消费量最高的是语音通话，而随着多媒体行业的逐渐完善和发展，用户的主要消费内容为流量，展现出了用户消费行为的前卫性，用户流量比重随之增加。（四）用户群分布趋势。在对用户群的分布趋势进行研究，需要建立在所有用户群重心点相同权值的基础上。通过研究分析可知，用户的流量消费还没有养成好的习惯，移动互联网的普及率较低，中等的基准流量用户群使用人数最多，高流量基准和低流量基准用户群使用数量较少。需要将语音和数据两种业务有机的统一起来，将其作为总业务量，明确语音和数据业务所占的比值，明确两者之间的换算关系。需要运用等价值曲线，对用户的等级进行量化式分级，结合用户的业务总量来判断用户的价值级别，对整体用户的价值贡献进行分析，如果用户的价值贡献增长越快，则代表用户的成长性将越好。

　　随着科学技术的发展，通信行业用户的数量呈现出飞速增长的趋势，提升了数据信息的传输速率，丰富了用户的行为。互联网时代，用户的需求也在不断革新，更加重视语音通信质量，对数据业务的诉求不断提升，希望能够在任何地点，都能够保持顺畅的通话，用户的使用需求日益多元化。因此，需要加大对数据资源的挖掘力度，优化数据资源流程，运用聚类