想必大家在写论文的时候都会遇到烦恼，小编特意整理了一些《通信业应用论文(精选3篇)》仅供参考，希望能够帮助到大家。摘要：数据挖掘是人工智能、机器学习与数据库技术等多学科相结合的产物，移动通信业是数据挖掘技术当前重要的应用领域之一。本文重点介绍了数据挖掘技术在移动通信业中应用的客户描述、客户分群、与客户流失分析的最新研究方法与进展。
通信业应用论文 篇1：
积分联盟在通信业的应用方案设计
摘 要：随着客户关系管理重要性的增加，各个企业开始推出了各种客户关怀计划，其中，积分计划日渐受到企业管理者的关注。由于积分计划存在着一些固有的缺陷，许多人尝试着去改变它的这种天然的不足，积分联盟就是这样被提出来的。立足于通信业，设计了一个通信运营商与其他行业的企业的积分联盟方案，阐述了积分联盟运营支撑系统的总体框架，包括加盟企业之间如何在积分计划领域合作以及对加盟企业的选择，详细论述了积分联盟系统中的功能模块及积分结算原理。
关键词：积分；联盟； 客户关系管理；通信业
1 从积分计划到积分联盟
当前，通信运营商已面临一个以买方市场为主要特征的市场环境。企业经营者们比以往任何时候都重视客户关系管理，取悦客户的手段层出不穷，诸如各种打折、促销活动等。但这些方法往往欠缺持续性，且极易被竞争者模仿。这种背景下，积分计划产生了。积分计划也是一种取悦客户的方法，是客户在消费了企业产品后获得积分。客户可以利用这些积分换取礼品或购物券。目前很多通信企业都推出了各种形式的积分计划，比较典型的是中国移动面向全球通客户的积分奖励计划以及中国联通面向集团客户与个人大客户的中国联通客户俱乐部计划。
积分计划作为一种客户关系管理的手段，优点是显而易见的。不过在许多企业都推出类似的积分计划以后，单一积分的差异性极易遭到破坏。极端的情况是行业中每个企业都推出积分计划。这样，客户将拥有着太多的积分卡，而每一张积分卡上的积分只能兑换一些可有可无的礼物，客户的满意度可能会因为这种过度的竞争而下降，以致企业的积分计划失去了原来的意义。因此，积分计划的发展遇到了一个很大的瓶颈。为了解决以上的问题，就出现了积分联盟的构想。
积分联盟也是客户关系管理的一种手段，通过对客户消费的回馈来取悦客户，提高客户的忠诚度。但不同于积分计划，积分联盟是一种战略联盟的形式，目前尚处于探索阶段。人们对这种战略联盟的形式有不同的定义和构想，其运营也没有一个统一的模式。抛开它的运营模式，积分联盟可以这样表示：两个以上企业共同推出一种积分计划，消费者在这个积分联盟中各企业的消费可以累积得到一种通用积分，这种通用积分可以在这个联盟中的任何一家企业兑换成商品或购物券。
从消费者的角度来说，消费者在积分联盟中各企业消费时使用同一张通用积分卡来累积积分，所得积分能兑换的奖励更丰富多样。从企业的角度来说，积分联盟节约了企业独立建设积分系统的费用，这部分费用将由各个加盟企业共同分担，即成本分摊。而且，积分联盟所形成的特殊差异化是竞争对手所难以模仿的，尤其是由不同行业的企业所结成的联盟，其竞争对手无论在品牌上还是覆盖范围上，均很难复制积分联盟的成功模式。
2 积分联盟方案设计
随着国内3G的步伐越来越近，一条全新的通信产业价值链正在向纵、横乃至多角度发展形成。通信运营商在目前仍处于此价值链的核心地位。要长久的保持此优势，建立积分联盟是运营商的一个战略方案。运营商所建立的积分联盟不是简单的行业内价值链运作，而是要求运营商与其他行业的优秀企业建立一个具有差异化竞争优势的战略联盟。因此，选择合适的加盟企业是联盟成功的关键。本设计方案是一种较为简单的模式，加盟企业只有两家，一个是中国电信某省的全资子公司，另一个是在该省具有一定规模和影响的连锁零售商。在这个简单模式真正运作成熟后，可以将该积分联盟的规模扩大。
2.1 总体框架及主要模块
2．1．1 总体框架
从长远来看，积分联盟支撑系统主要是电信企业CRM（客户关系管理）解决方案的一部分，包括客户服务平台、合作伙伴管理、客户管理、营销分析等，此外也有一部分是结算管理、资源管理的功能。另外还需要从计费账务系统采集客户在各个加盟企业的消费和信用数据。
运营支撑系统对于客户来说是一个“黑匣子”，客户无需知道其中的工作流程，只需关心自己的积分采集和积分兑换情况。整个支撑系统相当于独立出来的一个企业部门，该系统可以为加盟企业提供一些信息，但系统本身并不能从加盟企业的市场部或其他部门获得企业的机密信息，也没必要得到那一类信息，这个系统只需要面向客户，或者说仅仅是两家企业共同的客户服务部门。
积分联盟支撑系统和各个功能模块如图1所示。
2．1．2 客服平台
客户服务平台主要处理与客户的各种交互，接受并处理客户积分卡的申请，接受并处理客户积分在联盟企业的消费（如兑换成话费或余额），接受客户积分查询，接受并处理客户问题、建议或投诉。
（1）客户接触管理。
客户接触管理是积分联盟中很重要的一部分，客户服务、营销分析等工作均需要在此基础上展开。客户接触管理获取从各种渠道（包括网站、呼叫中心、营业厅等）与客户联系的信息，对信息进行管理，提供与客户联系的完整历史记录。客户接触管理还包括主动与客户联系的行动，如向客户寄送宣传材料、沟通信息、活动信息、生日礼物等的过程。
（2）客户定单管理。
客户定单管理接受客户加入积分计划的申请，录入完整的客户资料，通过积分会员卡资源管理模块，生成客户会员卡信息，建立客户与会员卡的关系，并可以通过调用积分计算模块，生成客户的初始积分。通过调用积分兑换模块，为客户提供相应的实物奖品，如电话充值卡，或者直接兑换成话费转入客户指定的计费系统账户中，或者将积分转赠给其他客户。
（3）查询与服务请求。
接受客户查询与服务请求，如积分查询、问题咨询等，通过识别客户查询请求的内容，了解客户联系的原因，并根据具体的请求的原因，进入客户管理、订单管理等功能模块处理。
（4）问题建议投诉。
接受客户对产品或服务的建议与投诉，并协调后续相关环节进行处理，对整个解决过程进行全面跟踪，为客户提供有关投诉解决进展的查询。
2．1．3 客户管理
客户管理是积分联盟的核心功能，基于联盟中两个企业的统一客户视图，完成客户基本资料的管理，以及客户积分评价的采集、计算和兑换等管理功能。
（1）客户信息管理。
与积分联盟相关的客户资料管理主要是客户积分会员卡的管理，以及通过客户参与积分活动获得的一些客户特殊信息的维护。客户积分会员卡管理包括对会员资格的审核、认定、终止，客户会员卡资料与会员积分的管理。
（2）客户评价管理。
积分也是对客户的一种评价。客户评价管理支持积分规则的配置、客户积分的计算和兑换，根据客户积分定期对客户进行定级或升/降级。按一定周期（如一年、一个季度），根据客户的积分情况，对客户积分级别重新划定，做相应的升、降级处理。随着客户积分级别的变化，客户所能享受的级差服务相应的改变。
（3）积分规则管理。
包括对积分来源的配置，如来自于电信消费还是商家消费；积分类型的配置，如分为消费积分、在网积分、信用积分和奖励积分等；积分计算周期、计算指标和计算规则的配置，如电信公司的数据业务消费1元积2分，在加盟零售商处消费1元积1分等；积分级别的配置，根据一定的积分分值范围将客户分为不同的级别，如钻石卡、金卡、银卡、普通客户；积分兑换规则的配置，如多少积分兑换多少元话费或上网卡，多少积分可以兑换多少零售商的购物券等，兑换项目既需要客户努力才能获得，又有多层次的服务给客户带来短期回馈，不断增加客户的离去成本；积分使用有效期的配置，限定一段时间产生的积分的使用有效期，过期积分作废或按一定比例转入下一积分有效期。科学合理的积分规则是联盟各方实现共赢和有效控制成本的保证，同时，规则也不是一成不变的，应该根据积分执行跟踪评估情况适时进行调整，使各方的利益都能够兼顾。
（4）积分兑换管理。
首先是积分采集，根据配置的积分指标，从电信企业内部业务支撑系统或合作商家系统、终端采集积分所需的指标值，比如从计费账务系统采集客户消费的通信费用数据，作为积分计算的依据。根据配置的积分计算规则以及采集的积分指标值，进行积分计算。积分计算后，形成客户新的累积积分和可用积分。积分可以按一定的周期或者实时采集、计算，比如电信消费指标可按账务周期采集、计算，合作商家购物消费指标可实时采集、计算。然后才是积分兑换管理，当客户提出积分兑换申请时，根据积分兑换规则，通过客户接触管理，为客户兑现相应的奖品或商品，同时扣减相应的积分值，生成客户积分兑换记录。
2．1．4 积分结算管理
包括结算规则的配置，按一定的结算周期生成联盟中两家企业结算的数据，通过合作伙伴结算管理与商家进行结算。
（1）结算规则管理。
配置电信公司与零售商进行结算的周期和结算规则。比如在结算周期内，客户使用电信公司的积分兑换了零售商的商品，电信企业按一个积分多少金额支付给商家；或者零售商按一个积分多少费用支付给电信公司等等。
（2）结算处理及对账。
依据结算规则，在结算周期到期时，进行结算的处理，产生结算报表或对账单，电信公司和加盟零售商据此进行结算，具体的结算原理见2.2.2节。
（3）积分采集计算。
积分的来源是联盟中的两家企业，但必须分清楚哪些积分是来自电信公司，哪些是来自零售商，对这个问题的解决主要是积分卡的设计，通用积分卡具有存储积分并能区分积分来源的功能。另外系统根据积分计算规则以及采集的积分指标值，计算出客户的积分。
2．1．5 营销分析
对客户的发展情况进行跟踪分析，通过积分卡对客户的消费行为进行跟踪分析，对积分联盟的成效进行跟踪分析。
（1）客户分析。
对客户所持通用积分卡的发展状况、发展趋势及影响因素进行全面深入的分析，为下一步市场营销提供依据，并对客户的积分获得和兑换情况进行分析。
（2）客户洞察。
客户洞察是通过数据挖掘的手段分析客户数据，以充分理解客户行为背后的动机和驱动因素，为市场营销提供决策支持。积分联盟为获取客户资料和客户消费行为提供了一种便捷而低成本的途径，当客户积极参与积分活动时，会主动将相关信息传递给联盟中各企业。而客户在不同行业加盟商家的消费记录都会在客户积分卡上记录，这样联盟中各企业通过积分卡就可以获得客户准确的消费行为信息，从而有效分析客户的消费习惯，从而制定针对性很强的市场营销策略。
（3）成效分析。
对积分联盟开展后所产生的成本及效果的分析。
Ⅰ成本分析，即是否在成本测算和控制范围之内。成本包括积分奖励成本、积分联盟管理维护成本、营销成本、合作伙伴管理成本和其他成本（宣传、人力等）。
Ⅱ效果分析，即分析联盟中各加盟企业的收入同比增加还是减少，客户流失率同比增高还是降低，客户尤其是参与积分的客户ARPU值（每个用户平均收入）是增高还是降低等等。成效分析是联盟中各加盟企业独自计算，不进行共享，企业可以根据分析的结果决定是否继续留在通用积分联盟中。
2．1．6 积分卡资源管理
对客户积分会员卡资源的管理，包括积分卡编号管理、积分卡制作管理、积分卡库存管理以及客户积分卡的换卡、挂失处理，还包括积分卡的功能更新等。通用积分卡资源管理与一般的企业会员卡的管理无异，积分卡的制作外包给专门的公司去做，两家企业都拥有发卡的权利，所发的卡是完全一样的。对于客户来说相当于同一个公司在办理积分卡业务。
2．2 通用积分卡的设计及结算原理
2．2．1 通用积分卡的设计
积分联盟运营支撑系统的核心是通用积分卡及其功能设计，本方案中的通用积分卡是两个加盟企业共有的，通过这张积分卡实现对客户的通用积分服务。
联盟中的两家企业共同发行同一种通用积分卡，客户在办理通用积分卡时只需要出示身份证，并留下联系方式，以便有什么优惠活动的时候及时得到通知。通用积分卡对应着用户的基本信息，如姓名、性别和证件号码等。发卡的两家企业为每个用户分配一个卡号，为了方便起见，客户在使用积分卡时不需要输入密码，直接将积分卡放在刷卡处，就可以获得积分或者兑换奖品，这也是考虑到用户获得的积分通常不同于大笔的资金，对安全性的要求不会太高，另外一点就是方便，使用时很节省时间。积分卡的设计是接触性卡，用户在必须持卡才能获得积分或兑换奖品。
2．2．2 通用积分的结算原理
通用积分卡的一个核心功能是存储积分的同时可以记录积分的来源和流程，积分的流程正是两家企业之间进行结算的依据，也是整个积分联盟与其客户进行结算的依据。具体的积分流程原理如图2所示。
从图2可以看出，积分的来源包括两部分：其一是客户在电信公司获得的积分，其二是用户在零售商获得的积分。可兑换的奖品也包括两大部分，其一是电信公司的产品，有话费、上网费等，其二是零售商提供的购物券和奖品，这个购物券只适用于在该零售商处购买物品。积分1和积分2可以和在一起使用，这两种积分在客户看来只是同一种积分，因为只有联盟中的两家企业才能分辨出它们的来源和积分兑换路径。
积分兑换路径分为四种，分别为图2所示。其中路径（1）和路径（2）不参与到两家企业的积分结算之中，路径（3）和路径（4）涉及到积分结算问题，是这两家企业的进行积分结算的依据，根据周期性结算的结果然后进行相互补贴。
原理这样概括：
（1）两种积分在消费后获得；
（2）积分的来源被记录；
（3）两种积分都存储在同一张卡上并且可以被区分开来；
（4）两种积分的流程被严格记录；
（5）客户可以只将某一个企业的积分兑换为奖品（相当于单一积分）。
企业1积分X+企业2积分Y兑换企业1奖励或企业2奖励，可兑换的积分必须被分成几个区间，例如：
500个积分X——相应的奖励；
500个积分Y——相应的奖励；
500个积分X+500个积分Y——相应的奖励；
1000个积分X+500个积分Y——相应的奖励；
1000个积分X+1000个积分Y——相应的奖励；
1500个积分X+1000个积分Y——相应的奖励；
1500个积分X+1500个积分Y——相应的奖励；
如果积分联盟扩展为3个企业；就可以表示成这样：
积分X+积分Y+积分Z——相应的积分，依次类推。
“相应的奖励”分为两大类：1.电信公司的话费或上网费，2.零售商的购物券或其提供的其它奖品。这两类回馈与积分之间存在着交叉，如图2积分流程示意图的路径（3）和路径（4）。电信公司可以根据路径（3）计算出要对零售商补贴的数额，同理，零售商也根据路径（4）计算出要对电信公司补贴的数额，两者数额之差就是补贴较多的一方对另一方的最终补贴数额。这种结算是按一定周期进行的，两家企业的结算周期可以是一个月也可以是一个季度或者一年。
参考文献
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［7］高斌．通信经济学［M］．北京：人民邮电出版社．2004.
作者：刘钰碧
通信业应用论文 篇2：
数据挖掘在移动通信业中应用研究综述
摘要：数据挖掘是人工智能、机器学习与数据库技术等多学科相结合的产物，移动通信业是数据挖掘技术当前重要的应用领域之一。本文重点介绍了数据挖掘技术在移动通信业中应用的客户描述、客户分群、与客户流失分析的最新研究方法与进展。
关键词：数据挖掘；移动通信；客户流失
Survey of Application Based on Data Mining in the Mobile Communication
LI Xin
(School of Statistics and Applied Mathematics, AUFE, Bengbu 233030, China)
Key words: data mining; mobile telecommunication; customer churn
1 引言
21世纪，人类迈入了“信息爆炸时代”。人们利用信息技术生产和搜集数据的能力大幅度提高，数以万计的数据库在政府办公、科学研究、工程开发、商业管理中得到应用，并且这种趋势仍将持续并进一步发展下去。因此一个新的问题出现了：在这个信息爆炸的时代，人们每天要面对无数的信息量。数据挖掘（Data Mining）就应运而生了。数据挖掘就是从大量的、模糊的、部分的、有噪声的、随机的数据中，提取隐藏在其中的、事先不了解而又有用的信息和知识的过程。发现的知识可以用于信息管理、决策选择、查询优化、过程控制等。因此数据挖掘是一门广义交叉学科，它汇聚了不同领域的研究者，尤其是数据库、数理统计、可视化、人工智能等过方面。移动通信业是数据挖掘技术当前重要的应用领域之一，例如通过决策树的分类预测技术，可以在销售活动中根据商品或服务的描述特性，帮助企业理解给定销售活动的影响，并帮助企业设计出在未来更有效果的销售活动。同时还可以利用决策树分析模型的诱导分析，通过客户相关信息对比发现客户流失的一些特征，从而筛选出与流失相关的显著指标，对于企业发展和保留客户都有很大的意义。
2 数据挖掘概述
2.1 数据挖掘的任务
数据挖掘的任务是从数据集中发现有价值的模式。模式按功能分主要有两大类：描述型模式和预测型模式。针对不同的实际问题，数据挖掘的任务主要有关联分析、分类、聚类分析、概念描述、孤立点分析、时间序列等。
关联分析：关联分析的目的是为了挖掘出隐藏在数据之间的满足一定条件的依赖性关系。关联分析的主要对象是事务数据库，典型的应用是购物篮分析。
分类：分类是从历史数据中选出类标记已知的训练数据集，通过数据表现出来的特性，为每一类数据找到一个类别的准确描述，并用这种描述来构造模型，以便用模型预测类标记未知的数据。
聚类分析：聚类是根据数据对象的不同特征，将其分组成为多个不同数据类的过程，使得同一类中的数据彼此相似，不同类中的数据差别较大。聚类通常作为数据挖掘的第一步。
概念描述：概念描述是描述性数据挖掘中最基本类型，通过数据的特征化和区分描述来提供一类数据的概况，或与对比类相区别。特征描述是对目标类数据一般特征的简洁汇总，描述了该类所有记录的共性。区分是将目标类与一个或多个对比对象的一般特征进行比较，来描述类之间的差异。
孤立点分析：孤立点是数据集合中，远远偏离其他数据对象、与数据的一般模型不一致的比例较小的数据对象。在大部分数据挖掘算法中为使孤立点的影响最小化，通常将孤立点作为噪声或异常数据而舍弃。但在某些场合，检查孤立点的存在有非常重要的意义，使我们能发现一些真实而又出乎意料的知识。
时间序列分析：时间序列是按时间顺序取得的一系列观测值，由这些观测值组成的数据库为时序数据库。
2.2 数据挖掘使用的主要技术和方法
统计学：统计学方法主要在于从抽样分析中提取未知数学模型。在数据挖掘中经常会涉及到统计过程。
决策树：决策树是一种重要的分类预测模型。通过分类的方法找出可以描述区分数据类或概念的模型，使得未知对象能够被模型预测和标记。当被预测的值是数值时，称为预测。
人工神经网络：人工神经网络从结构上模拟生物神经网络，通过训练水平学习非线性预测模型。
遗传算法：遗传算法是一种优化技术，它利用生物进化的一系列概念经行问题的搜索，最终达到优化的目的。
粗集：粗集是一种处理含糊不确定的问题的新型数学工具，它具有较强的数学基础、方
法简单、针对性较强和计量小等优点。
2.3 数据挖掘过程
定义业务：从业务角度来理解数据挖掘的目标和要求再转化为数据挖掘问题。
设计数据模型：建立数据库或数据仓库。
分析数据挖掘：建立数据集市。
建立模型：选取数据挖掘工具提供的算法并应用于准备好的数据，选取相应参数生成模型。
评估、解释和应用模型：对模型进行比较评估、生成一个相对最优模型、并对此模型用业务语言加以解释并应用到业务活动中。
3 应用研究
3.1 客户描述
客户描述类信息主要是用来理解客户的基本属性的信息，这类信息主要来自于客户的登记信息，以及通过企业的运营管理系统收集到的客户基本信息。
客户资料：客户资料包括了客户的姓名、通信地址、联系邮编、出生日期、性别等客户在移动开户时登记的信息。
客户账单：客户账单包括了某一月内该客户的分项消费合计如本地费、长话费、漫游费、短信费等。
网内、网间通话情况：移动的客户与其他移动客户的通话称为网内通话。移动的客户与联通、电信通话称为网间通话。这其中都包括了本地通话的费用、时长、次数，长途通话的费用、时长、次数，漫游的费用、时长、费用等等。由于客户通话的时段也是业务部关心的内容，所以还需要对用户通话的时段按工作时间和休息时间进行分析。
短信网内、网间使用情况：移动客户与其它移动客户的短信通信称为网内短信，与联通、电信的短信称为网间短信，需要分析使用次数和费用。
其他使用情况：包括彩铃、GPRS、IP 电话使用情况以及套餐使用以及变更情况。
3.2 客户分群
客户分群是指按照一定的标准将企业的现有客户划分为不同的客户群的行为。正确的客户细分能够有效的降低成本，同时获得更强、更有利可图的市场渗透。同属一个细分群的消费者彼此相似，而隶属于不同细分群的消费者是被视为不同的。比如那些带来最多盈利的客户和带来最少盈利的客户都有自己的分群。同一分群中的消费者可有多种理由而被称为相似，他们可能在居住地域上相似，在收入上相似，或者是他们的思考、行为方式相似。理解不同消费者群体的偏好、购物态度、价格观念是市场营销成功的关键，明智的商家和营销人员会根据不同城市的不同消费群体；以及不同的产品生命周期的阶段，有效地规划市场策略。
利用数据挖掘中的分类和聚类方法对客户通话行为进行分析，从而得出客户在消费习惯、生活方式、社会联系等方面的特征。按不同特征划分客户群，针对不同客户群的特征，运营商可以进行不同的市场营销活动和客户服务。在客户群划分中典型的应用就是针对某一客户群的消费特征进行某种移动业务的营销。
客户分群的方式有多种，不同的产品、不同的地区以及不同的时间段都应有不同的细分市场的方法，常见的方法如下。
地理细分：地理细分是把市场细分成不同的地理单位，例如国家、地区、州、县、城市和地段。
人口细分：人口细分是指根据各种变量，例如年龄、性别、家庭人口、家庭生命周期、收入、职业、教育、宗教、种族、国籍等，把客户分割成不同的群体。
心理细分：心理细分是指按社会阶层、生活方式和个性特征等把消费者分成不同的群体。
行为细分：行为细分是指按照购买者对产品的了解程度、态度、使用以及反应，把购买者分成不同的群体。
根据顾客从产品中追求不同利益分类，是一种有效的客户细分方法，即利益分群。利益分群需要寻找人们在产品中寻找的主要利益，寻找每种利益的人的类型，以及提供各种利益的主要品牌。
用户状况分群将客户分成产品的非用户、以前的用户、潜在的用户、初次用户和经常用户。对潜在用户和经常用户应采用不同的营销手段。
使用率分群将客户分成偶尔、一般和经常使用者。经常使用者只是市场中的一小部分，但在购买量中却占了很大的百分比。
3.3 客户流失分析
3.3.1 客户流失种类及控制方法
自然流失：这种类型的用户流失不是人为因素造成的，比如用户工作地点发生变化。自然流失所占的比例很小。企业可以通过广泛建立实体营业厅，或者提供网上服务等电子渠道的方式，让用户在任何地方、任何时候都能方便快捷地使用企业的产品和服务，减少自然流失的发生。
恶意流失：恶意流失是指一些用户为了逃避某些费用而产生的流失，比如用户在拖欠了大额通信费用后而离开这家电信运营商，选择其他电信运营商提供的服务，从而达到不交费用的目的。企业可以通过用户信誉管理制度和欺诈监测来防止用户的恶意流失行为。
竞争流失：由于企业竟争对手的影响而造成的流失称为竞争流失。市场上的竟争突出表现在价格战和服务战上。在当前日益激烈的市场竞争中，企业首先要考虑的是保留住自己现有的用户，在此基础上再去吸引和争取新的用户。通过市场竞争分析，包括市场占有率分析、竞争对手发展情况分析、供应商行为分析、合作商行为分析等，可以防止部分流失的发生。市场占有率分析使市场人员能够了解不同时间段内、不同业务品牌的产品或服务的市场占有率情况，了解市场中最有价值产品或服务，了解不同产品的主要竞争对手是谁，从而为市场经营提供指导。从竞争对手用户发展情况、竞争对手用户话费收入情况、竞争对手用户呼叫行为、竟争对手营销策略、竟争对手服务质量五个方面，对竞争对手发展情况进行分析预测。
过失流失：上述3种情况之外的用户流失称为过失流失。这些流失都是由于企业自身工作中的过失引起用户的不满意而造成的，防止过失流失主要通过加强企业管理、加强员工素质以及增加对员工的业务培训等方法解决。
3.3.2 建立客户流失模型
客户描述的确立：一般客户描述分为客户的基本数据、行为数据和客户价值，他们提供了客户的基本特征，并为客户流失模型的分析和建立提供数据源。数据仓库中客户数据的属性种类繁多，很多可能与我们要进行的分类或预测任务相关性不大，因此使用相关分析删除学习过程中不相关或冗余的属性非常必要。若不删除这些不相关或冗余属性将可能减慢和误导学习步骤。正常情况下，用在相关分析上和从“压缩的”特性子集学习的时间，应小于在原来的数据集合上学习所花的时间。因此，这种分析可以帮助提高决策树的有效性和可伸缩性。
建立模型：假设客户的行为在年度上不存在强的季节性，即客户的行为特征和流失影响变量不会因为处于一年中的不同月份(季度)而发生较大变化根据对业务的理解，因此选择客户描述中的客户资料、客户账单、网内和网间通话情况、短信网内和网间使用情况等变量。通过以上分析处理过程，我们可以看到客户流失预测使用的变量众多，数据复杂。根据各种算法的特点，选择算法结构和推理过程都比较好的决策树进行建模。
模型评估：客户流失模型要从两方面来评估。一是预测命中率：用来描述模型的精确度，是预测流失中实际流失的比例。二是预测覆盖率：预测覆盖率用来描述模型普遍实适用性，是实际流失中预测正确的比例。在实际应用中，这两项指标实际上决定了决策者应该对哪些特定客户采取措施来降低流失率。
结果分析：模型的类别分为两大类。一是流失；二是不流失。其中流失根据情况不同又分为主动流失和被动流失。而不流失的客户特征不需分析。只分析主动流失和被动流失客户的特征即可。另外预测的模型是有时效性的。根据移动通信业的经验，三个月内用户一般不会改变消费习惯。所以每个月都应使用新数据进行建模，并与原模型进行比较。在适当的时候（例如三个月）用新模型替换旧模型。
客户流失预测：客户流失预测主要解决两个主要任务。一是发现客户中流失可能性大、价值高的群体，作为目标客户群体进行预防和控制。二是跟踪和发现客户流失趋势，及早采取预防和控制措施。
4 结束语
客户资源是移动通信企业的生命，在激烈的竞争中，运营商要争取新客户越来越困难，而且其成本非常高。所以保持自己的客户不流失是企业制胜的关键因素。但是对于运营商而言，客户流失的情况几乎每天都会发生。运用数据挖掘技术能综合分析影响客户流失的各种因素，建立客户流失的预测模型，用该模型去衡量每一个客户，找出其中最有可能流失的群体，然后采取有针对性的措施避免他们的流失。本文基于数据挖掘的移动通讯业客户的综述，充分地发挥了数据挖掘技术面对海量数据的强大优势。能够帮助移动通信企业深入理解客户，得到更加准确的客户模型，从而改进营销决策和客户服务，具有十分重要的应用价值。
参考文献：
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[4] 顾桂芳,李文元.数据挖掘在移动通信业客户关系管理中的应用研究[J].科技管理研究,2007,27(2):38-40.
作者：李 鑫
通信业应用论文 篇3：
工业和信息通信业管理会计推广应用联盟成立
本报讯 记者马利亚报道：12月5日，工业和信息通信业管理会计推广应用联盟成立大会在京召开。工业和信息化部党组成员、总工程师张峰出席并讲话。
张峰指出，加强企业的资源配置力、持续创新力和价值创造力，是实现工业和信息通信业高质量发展，建设现代化经济体系的基础。推进工信领域管理会计应用，要重点抓好以下工作。一是营造氛围，凝聚共识。围绕工業和信息通信业重点领域，加强政策协同、理念传播和社会宣传，凝聚各方共识，引领行业管理会计潮流，大力营造管理会计推广应用环境，孕育优秀的管理会计文化，推动企业管理创新和降本增效。二是创新引领、协同推进。眹盟要探索创新发展机制和模式，搭建“产学研用服”跨界平台。工信部财务司要加强管理会计工作的业务指导，相关司局要加大支持力度。各地方工信主管部门、各行业协会要协同推进管理会计推广应用有关工作。三是聚焦重点，深化应用。要研究推动工信领域管理会计政策制定，推进规划编制和标准规范建设，加强管理会计案例库建设，加快管理会计发展水平评估研究，提升企业管理会计信息化水平，强化有效支撑管理会计应用的高端软件研发，搭建公共、普惠的应用平台，培养管理会计复合型人才。积极参与国际合作交流，不断拓展管理会计全球视野。
工业和信息通信业管理会计推广应用联盟是在工信部财务司及财政部会计司指导支持下，由企事业单位自愿发起的工作性非营利组织，主要业务包括开展政策研究、研制标准和规范、搭建交流平台、开展咨询服务、提供专业工具、开展人才培训。
作者：马利亚