数据挖掘是近年来伴随着人工智能和数据库技术发展而出现的一门新兴技术。它的核心功能是从巨大的数据集或数据仓库中获取有用信息，以供企业分析和处理各种复杂的数据关系。随着电信市场竞争的日益加剧，运营商普遍开始向“客户驱动”管理模式转变。最近几年，数据挖掘技术以其强大的数据分析功能被普遍应用到电信运营商客户管理之中。 数据挖据的主要方法 作为一种先进的数据信息处理技术，数据挖掘与传统的数据分析的本质区
转载
2023-09-09 09:45:29
57阅读
hadoop电信用户行为分析参考文献
随着大数据时代的到来，电信行业面临着巨大的用户量和复杂的用户行为模式。如何高效地对这些数据进行处理和分析，成为了电信运营商提升服务质量和增强用户体验的关键。Hadoop作为一个强大的分布式计算框架，能够处理海量数据，因而在电信用户行为分析中被广泛应用。对这一主题进行深入的文献梳理与分析，可以帮助我们更好地理解和应用Hadoop技术。以下将从多个维度分析“ha
_____________________________________________________________
一、国内外研究现状 虽然宽带用户渗透率不断增加，但是有关宽带用户行为的研究论文仍然是凤毛麟角。原因很简单，很难从运营商得到研究所需要的数据，大量的日志数据被认为是敏感数据而不能公开。 目前，在国内的相关研究中，马力、 焦李成等在系统研究Internet的
转载
2024-06-29 19:00:41
3阅读
2基于云计算的系统总体设计方案 2.1系统总体技术架构 本文设计的结合的方式，将大数据...
转载
2023-08-08 11:18:38
225阅读
# 创建 MySQL 的电信用户行为分析数据模型
在现代社会中，电信用户行为分析是一项极其重要的任务，它可以帮助电信公司了解用户需求，优化服务，提高客户满意度。本文将探讨如何创建一个电信用户行为分析数据模型，并提供相应的代码示例。
## 数据模型设计
一个电信用户行为分析数据模型通常涉及多个表。例如，我们可以创建以下几个表：
1. **用户表** (`users`): 存储用户的基本信息。
电信公司CRM数据挖掘应用客户流失分析和交叉销售是数据挖掘在电信行业的主要应用，是电信运营商用来获取利润最直接最有效的手段。 在目前竞争激烈的电信市场中，企业和客户之间的关系是经常变动的，一旦成为电信企业的客户，电信企业就要尽力保持这种客户关系。客户关系的最佳境界体现在3个方面：最长时间地保持这种关系；最多次数地和客户交易；保证每次交易的利润最大化。因此，电信公司需要对已有的客户进行流失分析和交叉
转载
2023-10-03 17:43:28
171阅读
# 电信用户流失分析：使用Python进行数据分析
## 引言
在竞争日益激烈的电信行业，用户流失（Churn）成为了一个重要的关注点。用户流失通常指的是客户停止使用某一服务或产品。在电信行业，如果客户在合同到期后选择不续约或转向竞争对手，便会导致用户流失。因此，分析用户流失的原因并采取有效措施，是电信公司提高用户满意度和市场占有率的关键。
在本文中，我们将使用Python进行电信用户流失分
产品设计流程 一、用户行为分析需要解决3个问题 什么样的用户？用户从何而来？用户来到产品里做了什么？（合适来，何时走） 用户从何而来属于渠道范畴，PC互联网产品与移动互联网产品在推广上存在区别，移动互联网更多的是在应用商店，或者内置到移动终端，甚至是付费推广，国内知名的APP都建立自有的“合作平台”统一管理渠道推广相关问题，所以关于“用户从何而来”应该把此功能放到合作平台上，本
转载
2023-12-30 15:57:43
51阅读
数据挖掘技术从一开始就是面向应用的。在商业应用中最典型的例子就是一家连锁店通过数据挖掘发现了小孩尿布和啤酒之间有着惊人的联系 数 据挖掘技术从一开始就是面向应用的。在商业应用中最典型的例子就是一家连锁店通过数据挖掘发现了小孩尿布和啤酒之间有着惊人的联系。数据挖掘是目前国际上 数据库和信息决策领域的最前沿方向之一，引起了学术界和业界的广泛关注。数据挖掘技术在一些领域内已有成功的应用。但数据
转载
2023-11-06 14:37:15
108阅读
本节的内容是衔接上节数据挖掘宽表处理的部分，上节分析了电信业客户流失问题分析预测的准备工作，这节继续进行探索性分析和建模分析及模型评估，客户流失预测分为流失规则的预测以及流失评分预测。本节的流失规则预测基于决策树算法，流失评分预测基于神经网络算法实现。四、探索性数据分析1、离散型变量1）名义型离散变量使用描述图形进行探索性分析：eg： 手机品牌的分布：s<-summary(chur
转载
2023-11-04 13:21:56
107阅读
2.1 研究背景及意义2017年6月19日，工信部的数据显示，1-5月，我国电信业务总量完成8862亿元，同比增长50.4%；电信业务收入完成5349亿元，同比增长5.8%。在电信业务收入方面，2017年1-5月，三家基础电信企业实现移动通信业务收入3079亿元，同比增长4.9%，占电信业务收入的72.5%。实现固定通信业务收入1470亿元，同比增长8%，在电信业务收入中占27.5%，
转载
2024-01-13 20:12:32
75阅读
Hadoop集群简介两个集群逻辑上分离，物理上连在一起，两个集群都是标准的主从架构集群HDFS集群主角色：NameNode从角色：DataNode主角色辅助角色：SecondDaryNameNodeYARN集群主角色：RessourceManager从角色：NodeManager两个集群之间没有依赖，互不影响MapReduce是计算框架的组件，代码层面的软件，不存在集群这一说法Hadoop集群=Y
转载
2023-09-20 10:39:29
198阅读
电信用户数据分析
在当今数字化时代，电信行业面临着海量用户数据的产生和利用。有效分析这些数据，不仅可以帮助运营商提高服务质量，还能提供个性化的用户体验。根据2023年的行业报告，电信运营商的用户数据每天增长约5%。因此，如何高效进行“电信用户数据分析”便成为了行业亟待解决的问题。
### 背景描述
随着移动互联网的迅速发展，电信用户的数据量呈几何级数增长。从2020年至今，电信业已经累计处理
评价用户忠诚度 用户忠诚度由
4
个指标
——
用户访问频率、最近访问时间、平均停留时间和平均浏览页面数决定，这
4
个指标没有明显的类别划分，并且可以认为是在同一层次上的相互独立的指标，所以只需要构建
2
层的模型：
我们需要计算底层每个指标对用户忠诚度的影响权重，只
# Hadoop网站用户行为分析指导
在当前大数据时代，用户行为分析变得越来越重要。Hadoop作为一个强大的分布式计算平台，通过分析网站用户的行为，为企业提供决策支持和用户体验提升的依据。本文将为刚入行的小白开发者详细讲解如何实现Hadoop网站用户行为分析的过程中所需的步骤和代码。
## 整体流程
首先，我们来看整个分析过程的基本步骤。我们可以将其分为以下几个部分：
| 步骤序号 |
要实现数据库存储用户资料，首先要建立一个数据库文件，并建立对应的表来存储对应的用户资料
我们先建立一个简单的数据库，里面只存储了用户的用户名和密码。
我们用python里自带的sqlite3来建立一个数据库
新建一个python文件:create_sql.py
代码:----------------------------------------------------------------#c
转载
2023-06-16 10:12:35
45阅读
## 电信用户流失分析Python数据预处理指导
在进行电信用户流失分析之前，首先需要对数据进行预处理，以确保数据的准确性和完整性。下面我们将详细介绍电信用户流失分析的流程，并逐步展示每一步需要的代码。
### 流程概述
在数据预处理过程中，我们通常遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|----------
将装有该字典的Excel表导入到python中import pandas as pd
dict_name=pd.read_excel('F:\\python\\电信用户数据\\电信用户数据的字典.xlsx')
dict_name.columns=['name','解释']1.导入模块和数据# 模块
import pandas as pd
import nump
转载
2023-11-23 13:47:30
66阅读
文章目录1. 项目背景及目的1.1 项目背景1.2 项目目的2. 理解数据3. 数据预处理3.1 字段调整3.2 数据清洗3.2.1 空值3.2.2 重复值3.2.3 异常值4. 数据分析4.1 人4.1.1 获客情况（PV、UV、PV/UV)4.1.2 留存情况（留存率、跳失率）4.1.3 行为情况（时间序列、用户转化率、行为路径）4.1.4 用户定位（ RFM模型）4.2 货4.2.1 商品
转载
2023-12-09 20:57:44
206阅读
前言
最近有一些需求，就是需要在hadoop集群中实现多用户管理，因此在网上搜了很多的资料。其中有一种方法感觉还是比较可行，链接：http://cn.soulmachine.me/blog/20140206/大概方式是：先新建一个用户test1，然后把hadoop的安装目录复制一份copy到这个用户test1的目录下，再赋一下权限，然后这个用户就可以向集群提交程序了。后来经过一些列的尝试
转载
2023-07-12 14:53:41
149阅读
