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移動通信用戶數(shù)據(jù)挖掘分析論文
摘要：科學(xué)技術(shù)的發(fā)展促進(jìn)了移動通信行業(yè)發(fā)展迅速，運(yùn)營商的網(wǎng)絡(luò)建設(shè)規(guī)模逐漸完善，移動通信用戶數(shù)量逐漸增多。在網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行維護(hù)中，運(yùn)營商積累了大量的數(shù)據(jù)信息，里面記錄著用戶的行為信息，加大對數(shù)據(jù)庫中有用信息的挖掘，是當(dāng)前移動通信行業(yè)需要迫切解決的問題，對促進(jìn)移動通信行業(yè)的發(fā)展具有重要作用。
關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；移動通信；用戶行為；應(yīng)用
一、移動通信用戶行為分析方法
在移動通信的角度對用戶行為進(jìn)行分析時，需要對數(shù)據(jù)源進(jìn)行確定分析，不能憑空去捏造數(shù)據(jù)，需要建立在數(shù)據(jù)源的基礎(chǔ)上，擁有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)支撐，能夠確保分析結(jié)果具有較強(qiáng)的說服力。我們在運(yùn)用移動通信設(shè)備進(jìn)行通話時，常會出現(xiàn)一方能聽到聲音，另一方不能聽到聲音的現(xiàn)象，該種情況會對用戶的感知造成較大的影響，產(chǎn)生通話故障。從信令流程上對用戶行為進(jìn)行分析時，由于通話已經(jīng)建立，但是沒有在網(wǎng)絡(luò)和用戶之間建立信令交互，導(dǎo)致無法正確判斷產(chǎn)生單通的原因，并且數(shù)據(jù)的采集、存儲工作也存在較大的難度，在有正常信令數(shù)據(jù)的情況下，沒有用戶面數(shù)據(jù)，需要結(jié)合用戶的行為進(jìn)行定位。大多數(shù)移動通信用戶對于出現(xiàn)的單通情況，會選擇掛掉電話重新?lián)芴�，該�?xiàng)行為屬于異常的用戶行為，由于一次通話的時間較長，兩次通話的時間較短，對用戶的該種行為進(jìn)行分析時，該種方法不具有適用性，導(dǎo)致不同的用戶行為之間存在著一定的差異性[1]。
二、移動通信用戶行為的數(shù)值模型及其應(yīng)用
（一）用聚類分析方法做好數(shù)據(jù)的預(yù)處理工作。用戶行為數(shù)值模型在建立前，需要做好樣本數(shù)據(jù)的收集和整理工作，將原始數(shù)據(jù)作為模型建立的樣本，運(yùn)用聚類分析方法做好數(shù)據(jù)的預(yù)處理工作，確保原始數(shù)據(jù)操作的平均化，為數(shù)值模型的構(gòu)建提供基礎(chǔ)。同時，還需要充分考慮樣本點(diǎn)的權(quán)重問題，運(yùn)用聚類分析方法進(jìn)行數(shù)據(jù)源壓縮，數(shù)據(jù)分析結(jié)果顯示不同的聚類點(diǎn)中包含的聚類樣本數(shù)量存在一定的差異。在不考慮聚類頻數(shù)的情況下，用戶群體的聚類中心會導(dǎo)致整個曲線出現(xiàn)較大的偏差，需要按照權(quán)重進(jìn)行樣本點(diǎn)壓縮。（二）用戶行為建模需要建立在擬合分析的基礎(chǔ)上。通過對數(shù)值結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步的研究和分析，是數(shù)據(jù)挖掘中的一項(xiàng)重要工作內(nèi)容，通過分析的過程，能夠找到數(shù)據(jù)存在的規(guī)律，得到相關(guān)的規(guī)律經(jīng)驗(yàn)公式，明確系統(tǒng)參數(shù)與輸入輸出參數(shù)之間的關(guān)系，明確樣本點(diǎn)變量值，通過分析的過程得出數(shù)據(jù)樣本聯(lián)系函數(shù)線，將這一過程稱為擬合。所得出的擬合曲線參數(shù)值具有準(zhǔn)確性特點(diǎn)，能夠清晰的反映出語音流量的數(shù)量關(guān)系[2]。（三）用戶行為數(shù)值模型。用戶曲線的流量截距是區(qū)分用戶群的重要指標(biāo)，如果一個用戶的基準(zhǔn)流量較小，說明具有較大的發(fā)展空間。當(dāng)前市場上大多數(shù)運(yùn)營商套餐主要是采用套餐內(nèi)產(chǎn)品加上超出部分進(jìn)行收費(fèi)的定價方式，價位不同，里面含有的套餐種類不同。客戶選擇何種套餐，與自身的使用需求有較大關(guān)系，在傳統(tǒng)的移動設(shè)備中，用戶消費(fèi)量最高的是語音通話，而隨著多媒體行業(yè)的逐漸完善和發(fā)展，用戶的主要消費(fèi)內(nèi)容為流量，展現(xiàn)出了用戶消費(fèi)行為的前衛(wèi)性，用戶流量比重隨之增加。（四）用戶群分布趨勢。在對用戶群的分布趨勢進(jìn)行研究，需要建立在所有用戶群重心點(diǎn)相同權(quán)值的基礎(chǔ)上。通過研究分析可知，用戶的流量消費(fèi)還沒有養(yǎng)成好的習(xí)慣，移動互聯(lián)網(wǎng)的普及率較低，中等的基準(zhǔn)流量用戶群使用人數(shù)最多，高流量基準(zhǔn)和低流量基準(zhǔn)用戶群使用數(shù)量較少。需要將語音和數(shù)據(jù)兩種業(yè)務(wù)有機(jī)的統(tǒng)一起來，將其作為總業(yè)務(wù)量，明確語音和數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)所占的比值，明確兩者之間的換算關(guān)系。需要運(yùn)用等價值曲線，對用戶的等級進(jìn)行量化式分級，結(jié)合用戶的業(yè)務(wù)總量來判斷用戶的價值級別，對整體用戶的價值貢獻(xiàn)進(jìn)行分析，如果用戶的價值貢獻(xiàn)增長越快，則代表用戶的成長性將越好。
隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，通信行業(yè)用戶的數(shù)量呈現(xiàn)出飛速增長的趨勢，提升了數(shù)據(jù)信息的傳輸速率，豐富了用戶的行為�；ヂ�(lián)網(wǎng)時代，用戶的需求也在不斷革新，更加重視語音通信質(zhì)量，對數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的訴求不斷提升，希望能夠在任何地點(diǎn)，都能夠保持順暢的通話，用戶的使用需求日益多元化。因此，需要加大對數(shù)據(jù)資源的挖掘力度，優(yōu)化數(shù)據(jù)資源流程，運(yùn)用聚類分析方法進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，將用戶行為建模建立在擬合分析的基礎(chǔ)上，對用戶群的分布趨勢進(jìn)行合理有效分析，明確用戶出現(xiàn)的各項(xiàng)行為。
參考文獻(xiàn)：
[1]胡燕清,周進(jìn)艷,徐孝娜.數(shù)據(jù)挖掘在移動用戶行為分析系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].現(xiàn)代電信科技,2013,Z1:86-89.
[2]顧震強(qiáng).移動網(wǎng)絡(luò)的用戶行為及用戶價值區(qū)域特征的分析研究[J].移動通信,2016,05:15-19.
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