1、本文以電信客戶為研究目標。針對客戶的多樣化、層次化、個性化的需求，大眾化營銷已經(jīng)失去了其優(yōu)勢，基于客戶信息、客戶價值和行為，深入數(shù)據(jù)分析的洞察力營銷、精確化營銷的理念逐漸被各大電信運營商所接受，并渴望通過從數(shù)據(jù)中挖掘價值來減少營銷成本、提高營銷效益。本文使用數(shù)據(jù)挖掘領域的各種算法對電信客戶群進行分群，發(fā)現(xiàn)其中的戰(zhàn)略客戶群，并對其進行特征刻畫。 本文首先介紹了研究背景、研究目的，并對本次數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)源進行分析，然后設計出數(shù)據(jù)挖掘

2、所需要的寬表，分析寬表中存在的問題，并介紹了如何使用SQL語句創(chuàng)建所需的寬表。 在第四章首先對數(shù)據(jù)進行初步挖掘，發(fā)現(xiàn)一些比較淺顯的特征，對電信客戶有一個比較初步和直觀的了解。進而確定深入挖掘時所需使用的各個行為變量和價值變量，并篩選出不用于分群用于特征刻畫的變量。 在第五章、第六章、第七章分別介紹了K均值聚類，支持向量機模型，隱馬爾可夫模型的相關理論知識，并將三種算法應用于客戶分群，在其中利用支持向量機庫LIBSVM和隱