基于数据挖掘技术的客户价值研究与分析
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摘 要
多年信息管理系统的使用，使企业的数据库中存储了大量的客户信息，发现
这些信息背后隐藏的重要知识来进行有效地客户价值管理，是企业发展的重要因
素。数据挖掘技术中的分类与关联分析能够帮助企业进行客户价值分析，创建客
户价值模型，从这些海量数据中找到有价值的知识，从而支持企业做出经营决策。
可见，研究基于数据挖掘技术的客户价值分析对企业而言具有重要意义。
本文首先介绍了客户价值及数据挖掘的相关理论，并且重点研究了分类方法
中的决策树技术。针对典型的ID3算法多值偏向及计算复杂的缺点，提出了基于属
性敏感度的决策树分类算法，利用属性敏感度来选择分裂属性，对ID3算法进行了
改进。
之后，论文针对现阶段国内彩铃业务发展过程中面临的用户活跃度不高，用
户流失严重等问题，对业务中的客户进行了不同角度的客户价值分析。根据不同
的业务目标确定了客户获取、客户保留、交叉销售及个性化推荐四个挖掘主题，
选择改进的决策树算法及关联规则算法对彩铃业务中的客户进行了有效分类和产
品之间的关联分析，为不同的挖掘主题建立模型，从中得到有用的规则。这些规
则可以为企业提供有效的决策支持，帮助企业提升该业务的客户数量、下载量及
收入，解决上述的业务问题，促使业务健康持续发展。
最后，以彩铃业务中客户价值分析为基础，设计了客户价值挖掘系统。详细
阐述了系统结构及挖掘模块中各个子模块的设计，并以客户识别子模块的实现为
例进行演示。
关键词：数据挖掘 客户价值 决策树 属性敏感度 客户分类
ABSTRACT
According to using information management system for many years, enterprise’s
database stores a large mount of customer information. To find the important knowledge
hidden behind these information and conduct effective customer value management
becomes an important factor in enterprise development. Data mining technology in
classification and correlation analysis can help enterprise to carry out customer value
analysis and create models, find valuable knowledge from these information and then
support enterprise make some management decisions. Therefore, it’s very important for
enterprises to research customer value analysis based on data mining technology.
First, the paper introduces the customer value and relevance theory of data mining,
focus on the research of decision tree technology in classification methods. According
to the weakness of ID3 algorithm for multi-value bias and computational complexity,
we propose an improved decision tree classification algorithm which is based on the
sensitivity of attributes. It can use the sensitivity of attributes to choose split attribute.
Then, according to the problems such as lower customer activity and serious loss of
customer which the domestic CRBT faced with during the stage of development, the
paper analyzes customer value from different perspectives. According to the different
business objectives, we determine four mining subjects including customer acquisition,
customer retention, cross-selling and personalized recommendation. We use improved
decision tree algorithm to classify the customers, use correlation rules algorithm to
analyze the correlation among products, build models for different mining subject, and
get the useful rules at last. These rules can provide effective decision-making support
for enterprises, and help companies to increase the number of customers, ring
downloads and revenue, so that the business can develop healthily and continually.
Finally, the paper designs the customer value mining systems which is based on
customer value analysis for CRBT, expounds the system structure and design the each
sub-module of minding model, demonstrates the customer identification sub-module as
an example.
Key word: Data Mining, Customer Value, Decision Tree,Attribute Sensitivity,
Customer Classification
目 录
中文摘要
ABSTRACT
第一章 绪论 .....................................................................................................................1
§1.1 论文研究的背景及意义 ....................................................................................1
§1.2 国内外研究现状 ................................................................................................2
§1.3 论文研究的内容 ................................................................................................3
§1.4 论文的组织结构 ................................................................................................4
第二章 客户价值理论与数据挖掘概述 .........................................................................5
§2.1 客户价值理论 ....................................................................................................5
§2.1.1 正确理解客户 .........................................................................................5
§2.1.2 客户价值评价 .........................................................................................8
§2.1.3 客户分类理论 .......................................................................................11
§2.2 数据挖掘技术概述 .........................................................................................14
§2.2.1 数据挖掘的概念 ...................................................................................14
§2.2.2 数据挖掘的功能 ...................................................................................15
§2.2.3 数据挖掘的方法 ...................................................................................16
§2.2.4 数据挖掘的过程模型 ...........................................................................17
§2.3 数据挖掘技术在客户价值方面的应用 .........................................................19
§2.4 本章小结 ..........................................................................................................20
第三章 数据挖掘中的分类方法 ...................................................................................21
§3.1 分类的基本概念与步骤 .................................................................................21
§3.2 数据挖掘中的分类方法 .................................................................................21
§3.2.1 基于距离的分类 ...................................................................................22
§3.2.2 决策树分类 ...........................................................................................22
§3.2.3 贝叶斯分类 ...........................................................................................23
§3.2.4 规则归纳 ...............................................................................................24
§3.3 决策树分类方法 .............................................................................................24
§3.3.1 决策树基本算法概述 ...........................................................................24
§3.3.2 ID3 算法 ................................................................................................ 25
§3.3.3 算法改进策略 .......................................................................................27
§3.3.4 ID3 算法的改进 .................................................................................... 28
§3.4 本章小结 ..........................................................................................................30
第四章 彩铃业务中的客户价值分析与挖掘 ...............................................................31
§4.1 国内彩铃业务的发展及现状 .........................................................................31
§4.2 面向客户获取的挖掘主题 .............................................................................32
§4.2.1 客户识别 ................................................................................................32
§4.2.2 彩铃业务中的客户获取 ........................................................................33
§4.2.3 客户获取模型 ........................................................................................34
§4.3 面向客户保留的挖掘主题 .............................................................................34
§4.3.1 客户保留 ................................................................................................34
§4.3.2 彩铃业务中的客户保留 ........................................................................35
§4.3.3 客户保留模型 ........................................................................................35
§4.4 面向交叉销售的挖掘主题 .............................................................................42
§4.4.1 交叉销售 ................................................................................................42
§4.4.2 针对彩铃业务的交叉销售 ...................................................................43
§4.4.3 交叉销售模型 ........................................................................................44
§4.5 面向个性化推荐的挖掘主题 ..........................................................................47
§4.5.1 个性化服务 ...........................................................................................47
§4.5.2 彩铃业务中的个性化推荐 ...................................................................48
§4.5.3 个性化推荐模型设计 ...........................................................................48
§4.6 不同挖掘主题的比较分析 .............................................................................49
§4.7 本章小结 ..........................................................................................................50
第五章 客户价值挖掘系统设计 ...................................................................................51
§5.1 系统框架 ..........................................................................................................51
§5.2 挖掘模块设计 .................................................................................................54
§5.2.1 客户角度挖掘模块 ................................................................................54
§5.2.2 销售角度挖掘模块 ................................................................................57
§5.3 挖掘模块实现 ..................................................................................................59
§5.4 本章小结 ..........................................................................................................66
第六章 总结与展望 .......................................................................................................67
参考文献 .........................................................................................................................68
在读期间公开发表的论文和承担科研项目及取得成果.................................................... 72
致 谢 ...............................................................................................................................73
第一章 绪论
1
第一章 绪论
§1.1 论文研究的背景及意义
现代企业面临越来越激励的竞争环境，企业对提高自身的核心竞争力有了强
烈的需求，于是企业的核心经营理念开始从“以产品为中心”转向“以客户为中
心”；同时信息技术的发展为企业实现这种市场理念提供了强大的技术保障，促成
了客户关系管理(CRM)[1][2]的产生和发展。
客户关系管理的核心是客户价值管理[3]。一般而言，客户价值[4]包括两个方面
的价值：一是客户对于企业的价值，二是企业为客户所提供的价值。前者是指从
企业角度出发，根据客户消费行为和消费特征等变量所测度出的客户能够为企业
创造出的价值，它是企业进行客户细分的重要标准。后者是从客户角度出发，对
于企业提供的产品和服务，客户基于自身的价值评价标准而识别出的价值。客户
价值管理是建立在客户价值研究的基础上的，是为了最大化企业的价值回报。关
于对客户价值的衡量有不同的方面，例如：客户利润，即以客户所支付的价格与
企业所付出的服务成本作为评价指标，定性度量客户价值，把客户细分为不同的
客户群，对于不同的客户群实行不同的服务，以节约成本。客户忠诚度，以客户
对于企业或产品的忠诚度作为评价指标，实施最好的忠诚计划已获得更大的客户
份额。当然还包括其他一些衡量参量，例如客户的口碑效应等。
传统的信息系统产生了大量的、各方面的客户信息，这些信息仅局限于表面
的记载，缺少深层次的分析。运用数据挖掘技术能够发现海量数据中的规则和知
识，可以为企业决策提供有效的建议和指导。从商业角度，数据挖掘[1]被认为是一
种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽
取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。
目前，数据挖掘已经成功地用于大型数据仓库的知识挖掘，它被广泛应用于
市场营销、银行业、生产销售、零售业、制造业、保险业、国家安全部门、医药
业、电信业等，通过挖掘获取有价值的知识，以此来辅助决策。但是对于客户价
值的挖掘主要集中于对于客户当前价值的度量和预测，忽略了部分潜在客户对于
企业所能带来的间接利润及未来价值，这部分的损失对于企业而言往往是巨大的。
因此，对于企业而言，选择真正的客户是企业发展的前提和起点，“以客户为
中心”的最终目的是企业自身利润的最大化。企业需要进一步对真正客户的价值
基于数据挖掘技术的客户价值研究与分析
2
进行挖掘，不仅要挖掘现实客户的当前价值，也要挖掘潜在客户所能为企业带来
的间接价值及利润。只有通过不同的衡量对客户价值进行挖掘，企业才可以发现
大量数据中隐含的，事先未知的，潜在的有用的知识，才能对客户进行全面有效
的分类，并帮助企业做出各种决策：调整经营策略、目标定位、操作效能和测量
评估等方面的相关问题，从而更加充分地满足客户的需求，实现“以客户为中心”
的理念和目标。因此，在客户价值分析的基础上运用相关理论、技术对客户价值
挖掘进行研究，对企业的经营活动是具有一定的理论和实践意义的。本文就是以
移动彩铃业务为例，深入分析客户价值并从不同角度进行客户价值挖掘，找到有
用的规则，来帮助企业发展良好的客户关系，提升业务的销售额，增加企业利润。
§1.2 国内外研究现状
数据挖掘[5][6][7][8]是一个多学科交叉研究领域，它融合了数据库技术、人工智
能、机器学习、统计学及数据可视化等最新技术的研究成果。从本质上说，数据
挖掘是一种新的商业信息处理技术。从决策、分析和预测等高级商业目的看，原
始数据只是未被开采的矿山，需要挖掘和提炼才能获得对商业目的有用的规律性
知识。所以，数据挖掘就是按企业的既定业务目标，对大量的企业数据进行深层
次分析以揭示隐藏的、未知的规律性并将其模式化，从而支持商业决策活动。
在数据挖掘中，关联规则[9][10]是比较重要的一种模式，也是知识模式最活跃的
分支之一。关联规则中最经典的是 Apriori 算法[11][12]，以及对此算法的一些改进算
法[11][13][14][15]。现在，许多新的方法被提出以扩充关联规则数据挖掘，包括序列模
式挖掘[16]，空间关联规则挖掘[17][18]，有环关联规则挖掘等。
分类[11]在数据挖掘中是一项非常重要的任务，其目的是：分析输入数据，通
过在训练集中的数据表现出来的特性，为每一个类找到一种准确的描述或者模型。
目前，分类方法[11]被归结为基于距离的分类方法，决策树分类方法[19]，贝叶斯分
类方法和规则归纳方法四种。经典算法有 ID3 算法，
C4.5 算法，
EM 算法及 AQ 算
法。分类技术及其算法也是本文研究的一个重点问题。
聚类[11]是数据挖掘中另一个非常重要的研究课题，广泛应用于各个领域。目
前，国外己经提出了多种算法，如：
K-中心点算法 PAM[20]、
BIRTH 算法[21]，
DBSCAN
算法[6]等。国内对聚类算法的研究也取得了不少有意义的成果，如杨燕等对蚁群算
法进行改进，提出了一种多蚁群聚类组合算法 MAccA[22]；马帅等提出一种基于参
考点和密度的快速聚类算法[23]；谢立宏等提出了一种无距离函数聚类方法[24]等。
近年来，数据挖掘已经被应用到 CRM 实践中，成为解决商业分析问题的典范。
第一章 绪论
3
国内外的一些先进技术有，B.Padmanabhan 和A.Tuzhilin 对基于 Web 的CRM (eCRM)
中的数据挖掘优化问题进行了总结，提出最大化客户生命周期价值(LTV),采用数据
挖掘和优化的整合技术解决客户交互方法，以提高数据分析能力[25][26]。Alis O.F
提出采用决策树、神经网络和径向基函数等方法进行客户细分和客户关系的评价
[27]。IBM Almaden 研究中心的 Rakesh Agrawal 等提出的 Apriori 算法[11][12]经常用于
超级市场的购物篮分析中。目前许多学者对决策树算法在 CRM 中的应用也进行了
深入的研究，经常采用的算法包括 CART,，CHAID，ID3，C4.5 等[6][8][11]，根据客
户的一些自然属性和个性需求等进行多维的组合型分析，快速地给出符合条件的
客户名单和数量[28]。聚类分析也被广泛的应用在 CRM 数据分析的研究中，如客户
忠诚度[1][2][3]分析等，应用较多的是 K-Means 聚类方法。另外，现在已有不少数据
挖掘的原型系统、实用化系统和开发工具出现，广泛应用在 CRM 中的市场销售预
测、金融投资、社会保险等领域。例如 Rogia 大学的 KDD-R 己被用于电信工业的
市场分析；Lock Head Martin 公司的 AI 中心开发的 Recon 系统用来辅助预测某种
股票的趋势或推断是否可能出现异常变化等[29]。
应用现代技术对客户进行细分研究是当前研究的热点。国外有不少研究者，
如Jaesoo Kim 等研究了神经网络在旅游客户细分中的应用[30]，A.vellido 等研究了
神经网络在网上客户细分的应用[31]。国内的郭蕴华等提出了基于模糊聚类分析的
客户分类算法[32]，陈伯成等提出的自组织映射神经网络在客户分类中的应用研究
[33]，王晓国的基于 C4.5 算法的客户分类[34]等。目前对客户分类的情况还有待于发
展，无论是分类算法还是与 CRM 系统的整合都需要在理论和实践上进一步研究。
§1.3 论文研究的内容
本文在阐述数据挖掘与客户价值理论及方法的基础上，结合客户价值研究现
状以及数据挖掘的特点，探讨了基于数据挖掘技术的客户价值分析与研究。研究
中发现，在客户价值管理中，决策树技术是一种应用非常广泛的数据挖掘技术，
它可以用于客户分类、客户流失、客户响应等商业问题的知识发现。所以，本课
题将研究的重点放在决策树算法的研究及其在客户价值分析中的应用。本文以某
移动公司的彩铃业务为具体应用实例，针对不同的业务目标，从不同的客户价值
角度进行分析，利用分类方法对客户进行分类以及关联规则对产品进行关联分析，
建立模型，从而达到客户识别、客户保留、交叉销售及个性化推荐等商业目标。
本论文研究的主要内容有：
1．对数据挖掘中的关联规则，分类方法，聚类分析等技术进行了学习与研究。
基于数据挖掘技术的客户价值研究与分析
4
2．重点学习了客户关系管理中的客户价值理论，研究了在客户价值分析中实
施数据挖掘技术的方法与步骤。
3．深入研究了决策树分类中的 ID3 算法，分析了该算法的优缺点。该算法只
能处理离散的属性值，信息增益度量存在多值偏向问题，以及在计算属性的信息
熵时，公式复杂、计算量大、复杂度高，当数据量很大的时候很耗费硬件资源，
计算花费的时间较长。本文针对以上缺点对 ID3 算法进行了改进，提出了基于属
性敏感度的决策树分类算法。
4．研究了国内移动彩铃业务的发展现状，对该业务中的客户价值进行分析，
按照业务目标选定客户价值参量，利用改进的分类算法及关联规则对客户数据及
其他相关数据进行挖掘，构建模型。设计了客户价值挖掘系统。
5．提出结论，对论文做出总结，指明下一步的工作。
§1.4 论文的组织结构
本文分为六章内容：
第一章介绍了本文研究的背景和意义，数据挖掘技术的发展现状以及在客户
关系管理以及客户价值分析中的应用现状，提出了论文的主要研究内容。
第二章介绍客户价值的基本理论，包括客户及客户价值的定义，客户价值分
析，客户分类等相关概念。同时介绍了数据挖掘理论，包括数据挖掘的概念、数
据挖掘功能、数据挖掘的过程等，以及数据挖掘技术在客户价值管理中的应用。
第三章系统研究了数据挖掘中的分类算法，重点分析了决策树算法，针对算
法在计算基于属性的信息熵时复杂及多值偏向的缺点，提出了新的启发式方法，
对原有算法进行了改进。
第四章分析了国内彩铃业务发展的不同阶段以及现阶段面临的问题。在文献
研究的基础上重点研究了彩铃业务中客户价值的分析与挖掘。并根据某移动公司
内部的相关数据，针对四个业务目标，分别阐述了面向客户获取的挖掘主题，面
向客户保留的挖掘主题，面向交叉销售的挖掘主题和面向个性化推荐的挖掘主题。
根据这些挖掘主题，按照客户价值分析中实施数据挖掘的方法与步骤，分别采用
相关的数据挖掘技术对其进行建模，从中找到有用的知识，为业务发展提供决策。
第五章以第四章中的分析研究作为基础，设计了客户价值挖掘系统，构建了
系统框架，并对系统中每一层次进行了详细描述，重点阐述了数据挖掘模型中的
模块设计，及相应的挖掘过程。以客户识别子模块实现为例进行操作演示。
第六章对本文的主要工作及成果进行阐述，介绍了今后的研究方向和内容。
摘要：
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摘要多年信息管理系统的使用，使企业的数据库中存储了大量的客户信息，发现这些信息背后隐藏的重要知识来进行有效地客户价值管理，是企业发展的重要因素。数据挖掘技术中的分类与关联分析能够帮助企业进行客户价值分析，创建客户价值模型，从这些海量数据中找到有价值的知识，从而支持企业做出经营决策。可见，研究基于数据挖掘技术的客户价值分析对企业而言具有重要意义。本文首先介绍了客户价值及数据挖掘的相关理论，并且重点研究了分类方法中的决策树技术。针对典型的ID3算法多值偏向及计算复杂的缺点，提出了基于属性敏感度的决策树分类算法，利用属性敏感度来选择分裂属性，对ID3算法进行了改进。之后，论文针对现阶段国内彩铃业务发...
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作者：牛悦
分类：高等教育资料
价格：15积分
属性：75 页
大小：990.19KB
格式：PDF
时间：2024-11-19
