數據挖掘是近年來隨著人工智能和數據庫技術的發展而出現的壹門新技術。其核心功能是從龐大的數據集或數據倉庫中獲取有用的信息，供企業分析和處理各種復雜的數據關系。隨著電信市場競爭的日益加劇，運營商普遍開始向“客戶驅動”的管理模式轉變。近年來，數據挖掘技術憑借其強大的數據分析功能，在電信運營商的客戶管理中得到了廣泛的應用。
數據挖掘的主要方法
作為壹種先進的數據信息處理技術，數據挖掘與傳統數據分析的本質區別在於，它是壹個數據關系的探索過程，在大多數情況下是在沒有任何假設和前提條件下完成的。數據挖掘有很多不同的方法供用戶從不同的緯度綜合分析數據。
(1)相關分析和回歸分析。相關性分析主要分析變量之間的密切關系；回歸分析主要基於觀測數據與既定變量之間的適當依賴關系。相關分析和回歸分析都反映了數據變量之間有價值的相關性或相關性，因此可以統稱為相關分析。
(2)時間序列分析。時間序列分析類似於相關性分析，目的是挖掘數據之間的內在聯系，但不同的是，時間序列分析側重於數據在時間序列上的因果關系，與相關性分析中的平行關系分析不同。
(3)分類和預測分析。分類和預測用於提取描述重要數據類別的模型，並使用該模型來判斷新的觀察值或預測未來的數據趨勢。
(4)聚類分析。聚類分析是將數據對象按照壹定的特征分成多個類或簇。同壹聚類中的對象之間有很高的相似性，但不同聚類之間的差異要大得多。在這個過程中，聚類分析在某種程度上是分類和預測的逆過程。
數據挖掘的應用
目前，電信運營商面臨著激烈的市場競爭，對客戶的爭奪愈演愈烈。每個企業都有客戶流失的問題。傳統上，留住壹個客戶的成本是65438+贏得壹個新客戶成本的0/5。特別是對於剩余客戶市場日益稀疏的通信市場，減少客戶流失意味著用更少的成本減少利潤的損失，這壹點已經被運營商廣泛接受。但問題在於，面對海量的客戶數據，運營商如何提取有效信息來判斷客戶流失的情況或趨勢。在這裏，數據挖掘提供的數據探索能力得到了充分的發揮。下面簡單介紹壹下數據挖掘在客戶流失分析和管理中的應用過程。
(1)定義主題客戶流失分析中的主題應包括流失客戶的特征；現有客戶的流失概率是多少(包括不同客戶細分的流失程度)；哪些因素造成了客戶的流失等。主題是數據挖掘的主要目標，決定了後續過程中數據挖掘的主要方向，所以定義要非常明確。
(2)數據選擇。數據選擇是數據挖掘的前提，主要是確定數據字段的集合，因為不是所有的客戶信息都會對客戶流失產生影響，要盡可能降低數據的復雜度，挖掘出高度的關聯性。但考慮到後期客戶流失的多維度分析，要盡可能保證客戶信息的完整性。所以要把客戶有價值的信息分開收集，剔除壹些冗余數據，減少數據噪音。需要註意的是，在客戶流失分析中，從數據倉庫中收集數據的主要目的是考察客戶信息的變化情況，因此設置數據收集間隔尤為重要。如果催收時間過長，判斷損失時客戶可能已經流失；如果采集時間太緊或者實時采集，需要考慮運營商現有系統的支持能力。
(3)分析數據。分析數據主要是對提取的數據進行分析，找到對預測輸出影響最大的數據字段，決定是否需要定義導出字段。在分析數據時，需要謹慎選擇參與與預測相關的流失客戶數據的建模，以便有效地建立模型。分析數據的過程還應該包括數據清洗和數據預處理。數據清洗和預處理是建模前的數據準備工作，主要包括數據采樣、數據轉換和缺陷數據處理。數據采樣是根據預定的數據進行采樣，選擇樣本而不是處理整體，以降低系統的處理能力。另外，樣本壹般分為建模樣本和測試樣本，壹部分用於建模，另壹部分用於模型的修改和測試。數據轉換是為了保證數據的質量和可用性。例如，壹些數據挖掘模型需要對連續數據進行離散化和規範化。有時，丟失的數據可以由以後專門選擇的數據挖掘模型來處理。
(4)建模。分析數據，並使用各種數據挖掘技術和方法從眾多備選模型中找出最佳模型。在初始階段，模型的擬合度可能不高，需要反復更換模型，直到找到最合適的模型來描述數據，並從中找到規律。模型的建立通常由數據分析專家與業務專家合作完成。常用的損失分析模型主要有決策樹、貝葉斯網絡和神經網絡。
(5)模型的評價和檢驗。模型建立後，壹般需要通過訓練集的測試，才能考慮下壹步的應用。常規的驗證方法是輸入壹些歷史流失客戶數據，運行這個模型進行判斷，比較數據挖掘的結果與已知歷史結果的差異。客戶流失判斷壹般有兩種錯誤結果。壹種是棄真錯誤，即原來的歷史客戶有流失傾向並且已經流失，但模型無法準確預測客戶流失傾向；二是存在虛假誤差，即原用戶並沒有流失傾向，而是被模型判斷為有流失傾向。
(6)應用模型。從前面的工作可以得出壹些簡單的結論，比如溝通費用越少，客戶越容易流失，欠款頻率越高，客戶越容易流失。此外，數據挖掘人員還要配合業務專家，根據數據挖掘分析，找出流失的原因，找出潛在的規律，預測未來的客戶流失，指導業務行為。
損失分析中應註意的問題
與其他行業的客戶流失分析相比，電信行業的特點是客戶基礎龐大，所以在壹些問題的處理上要更加註意。
(1)過采樣。從實際情況來看，國內電信企業的月客戶流失率壹般在1% ~ 3%左右。如果直接采用某個模型(如決策樹、人工神經網絡)，模型可能會因為數據概率太小而失效。因此，我們需要增加流失客戶在總樣本中的比例，但這種過抽樣必須謹慎，並充分考慮其負面影響。
(2)模型的有效性。在實際應用過程中，除了上述兩類錯誤，數據挖掘還可能出現判斷客戶有流失傾向，但當數據回到客服前臺時，客戶已經流失的情況。原因可能是不同業務部門之間協調時間過長或數據收集間隔時間過長，使得損失判斷和預警失去了原本的意義。
(3)模型的後損分析。數據挖掘在客戶流失管理中的重要應用不僅應該包括客戶流失的預警，還應該包括客戶流失後的問題分析。根據不同的客戶信息緯度，找到最容易流失的客戶群體，配合業務部門人員，輔以相關調查，努力找到客戶流失的癥結所在。但這部分往往因為過於註重挖掘模型本身的擬合程度而忽略了引流管理的實際價值。
隨著電信行業競爭的日益加劇，客戶維系和客戶價值開發將成為電信企業關註的焦點，而技術的不斷進步將為深入的數據挖掘提供更多的支持，也必然會越來越多地應用到運營商的客戶關系管理中。