1、隨著電信行業(yè)的高速發(fā)展，各運(yùn)營商之間的競爭也愈加激烈，而客戶資源的爭奪是競爭中最為重要的環(huán)節(jié)。在這種背景下，通過分析所掌握客戶海量信息，進(jìn)行客戶細(xì)分已經(jīng)成為企業(yè)實(shí)施營銷戰(zhàn)略最為迫切和首要的任務(wù)。通過對大量的客戶進(jìn)行細(xì)分，可以劃分相似消費(fèi)群體，了解不同客戶群體的消費(fèi)特性，從而對市場結(jié)構(gòu)有宏觀的把握。因此客戶細(xì)分已經(jīng)成為電信企業(yè)市場營銷策略制定，品牌推薦系統(tǒng)，新套餐研發(fā)的基礎(chǔ)。 與此同時(shí)，熵理論在物理領(lǐng)域中得到長遠(yuǎn)的發(fā)展，而其在信息

2、技術(shù)領(lǐng)域中的應(yīng)用成果信息熵開始在管理科學(xué)，數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域中發(fā)揮作用，成為度量系統(tǒng)不確定程度，復(fù)雜度的一個(gè)有力工具；聚類分析技術(shù)不斷完善和進(jìn)步，從單純的硬劃分轉(zhuǎn)向更能反映自然屬性的軟劃分，其中基于目標(biāo)函數(shù)的模糊聚類算法研究正成為當(dāng)前的熱點(diǎn)，并通過計(jì)算機(jī)的高速運(yùn)算能力廣泛的應(yīng)用于客戶細(xì)分領(lǐng)域。 本文提出了基于信息熵和K均值算法混合迭代模糊聚類的客戶細(xì)分模型，解決了模糊聚類的原型初始化參數(shù)問題。首先對客戶細(xì)分理論的研究現(xiàn)狀和發(fā)展進(jìn)行了