WAP日志挖掘的研究及應(yīng)用.pdf

1、隨著無(wú)線數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)從“蠻荒期”向“精耕期”轉(zhuǎn)變，電信運(yùn)營(yíng)商對(duì)電信產(chǎn)品市場(chǎng)不斷規(guī)范，如何對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行精確營(yíng)銷成了提高SP(Service Provider)收入的重要方法。通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以獲得大量潛在知識(shí)，反映產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)過(guò)程中的潛在規(guī)律，為產(chǎn)品營(yíng)銷策劃提供客觀的科學(xué)依據(jù)，大大提高營(yíng)銷的針對(duì)性，最終實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品收益的增加。 本論文以日志數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘的分析方法實(shí)現(xiàn)了從日志到營(yíng)銷建議的全過(guò)程，主要包括：WAP(Wireless Ap

2、plication Protocol)日志ETL(Extraction，Transformation and Loading)過(guò)程、挖掘目的的確定、營(yíng)銷變量的選擇、挖掘模型的建立、挖掘結(jié)果的解析和營(yíng)銷方案的制定等。 WAP日志記錄了用戶使用WAP產(chǎn)品的行為，由于其格式復(fù)雜，營(yíng)銷人員很難直接對(duì)日志文件開(kāi)展分析工作，所以需要引入營(yíng)銷變量作為技術(shù)人員與營(yíng)銷人員之間的數(shù)據(jù)接口。技術(shù)人員按照營(yíng)銷變量的功能進(jìn)行數(shù)據(jù)的抽取，而營(yíng)銷人員專注于

3、以營(yíng)銷變量為基礎(chǔ)的精確營(yíng)銷模型構(gòu)建，有效提高WAP日志挖掘工作的整體效率。 在建立精確營(yíng)銷模型的過(guò)程中，分別應(yīng)用了數(shù)據(jù)控掘中的聚類、決策樹(shù)、時(shí)間序列、線性回歸分析、關(guān)聯(lián)性分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等相關(guān)技術(shù)。利用聚類算法實(shí)現(xiàn)對(duì)產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)的地域、用戶群分類，提高了分類的客觀性；利用決策樹(shù)對(duì)分類結(jié)果進(jìn)行解析，以邏輯關(guān)系的方式解釋機(jī)器聚類的思路，大大提高機(jī)器分類的可讀性；利用時(shí)間序列、線性回歸分析進(jìn)行產(chǎn)品相關(guān)指標(biāo)的預(yù)測(cè)，對(duì)服務(wù)器承載能力的技術(shù)評(píng)估工