电信用户智能分析推送方法及系统的制作方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及数据处理、数据分析技术领域。
【背景技术】
[0002]数据处理是对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输。数据处理的基本目的是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。数据处理是系统工程和自动控制的基本环节，贯穿于社会生产和社会生活的各个领域。
[0003]数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
[0004]典型的数据分析包含以下三个步骤:①探索性数据分析:当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式。②模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。③推断分析:通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。不断修正模型。
[0005]数据分析行业，在国外的发展已经非常成熟，每年有上千亿美元的市场份额。在我国，数据分析工作正在被逐渐的受到重视，逐渐被应用于生产生活当中。根据市场调查，国内常用的分析方法有:描述性统计(包括集中趋势分析、频数分析、数据的分布、数据离散程度分析等)、回归分析、主成分分析与因子分析、判别分析、聚类分析、时间序列分析等分析方法。
[0006]近年来，随着移动通信行业的高速发展，其竞争日趋白热化，各大通讯运营商面临投资边际效益递减、增量不增收的尴尬局面。电信企业除了积极寻求创新外，还亟须引导“消费升级”，使用户逐步向高端转化。通过挖掘存量市场，对自身资源、用户进行整合分析，有针对性地向用户提供更具个性化的产品和服务，来提升企业竞争力。为了达到这一目的，各电信运营商均加强了数据分析和应用方面的投入，建设数据采集、分析以及应用系统，但是存在不少问题:拥有众多基础平台管理数据，导致数据凌乱分散，客户及营销资源管理混舌L;没有科学的客户行为分析手段，无法确定目标客户群体，只能盲目地普遍营销，成功率低；没有完善的管理系统，无法有效记录营销执行情况，不能为考核管理工作提供数据支撑，也无法对进一步精细化营销提供参考依据。
【发明内容】
[0007]为了解决现有技术中的问题，本发明提供了一种电信用户智能分析推送方法，包括如下步骤:
[0008]A.原始数据获取；
[0009]B.数据过滤清洗，模型建立；
[0010]C.根据模型生成信息推送目标用户；
[0011]D.针对目标用户执行信息推送，记录推送结果数据；
[0012]E.根据执行结果数据，修正分析模型。
[0013]作为本发明的进一步改进，数据提取来源平台包括电信运营商多项基础平台:计费系统、CRM系统、0DS/EDW系统、ISMP平台、客户系统、短/彩信网关、WAP网关、GSN网关坐寸ο
[0014]作为本发明的进一步改进，在所述步骤B中，模型建立前，根据电信运营商自有规贝IJ，执行剔除无效数据，数据规范化处理。
[0015]作为本发明的进一步改进，在所述步骤B中，模型建立的参数包括用户自然属性、社会属性、电信运营商消费属性等，可以根据需求灵活选择配置。
[0016]作为本发明的进一步改进，在所述步骤B中，根据各项参数与用户接受推送信息的相关系数，生成数据分析模型。
[0017]作为本发明的进一步改进，在所述步骤C中，结合电信运营商营销活动特性，通过模型分析得出目标用户。
[0018]作为本发明的进一步改进，在所述步骤D中，对营销结果数据的有效性进行验证。
[0019]作为本发明的进一步改进，在所述步骤E中，根据营销结果数据，对模型参数的相关系数进行调整。
[0020]本发明还提供了一种电信营销目标用户的智能分析推送管理系统，包括:
[0021]数据提取单元，用于从多个系统获取原始数据，剔除无效数据。
[0022]模型建立单元，用于选择模型参数，生成分析模型。
[0023]数据分析单元，用于根据营销活动性质，通过分析模型输出目标用户数据。
[0024]模型修正单元，用于分析营销执行结果数据，根据营销执行结果数据修正分析模型。
[0025]本发明的有益效果是:针对电信运营商销售业务的需求，采用数据挖掘分析技术，建立数据仓库，搭建数据分析处理平台，对目标客户群体进行分析后执行营销工作，简化操作流程、营销流程，达到精细化营销的目的。促进销售业务发展，提高销售工作效率，加强管理。同时统一、规范用户资料，统一营销资源。
【附图说明】
[0026]图1是本发明的电信用户智能分析推送方法流程图。
[0027]图2是本发明的电信用户智能分析推送系统原理框图。
【具体实施方式】
[0028]如图1所示，本发明公开了一种电信用户智能分析推送方法，包括如下步骤:在步骤SI中，从电信运营商各基础数据平台接口自动获取最新数据，剔除无效数据；在步骤S2中，调节营销参数相关系数，生成数据分析模型；在步骤S3中，根据营销活动特性，利用数据分析模型得到目标用户；在步骤S4中，将输出的目标用户数据提交至营销活动资源池；在步骤S5中，对资源池里的用户执行营销工作，记录执行结果，保留有效数据；在步骤S6中，利用营销结果数据，调节模型参数，修正模型。
[0029]在步骤SI中，原始数据提取来源平台包括电信运营商多项基础平台，包括:计费系统、CRM系统、0DS/EDW系统、ISMP平台、客户系统、短/彩信网关、WAP网关、GSN网关等。原始获取的数据包含重复、错误、过期等多种无效数据，需要提前进行处理过滤。
[0030]在步骤S2中，模型建立的参数包括用户自然属性、社会属性、电信运营商消费属性等多项参数。在一个营销任务中，各参数的相关系数各不相同。而同一个参数，在不同的营销任务中，参数相关性也会发生变化。本过程的核心算法，采用朴素贝叶斯分类方法。利用原始数据，分析得出各项参数对于用户对某类营销任务接受程度的相关系数，进一步搭建出数据分析模型。
[0031]在步骤S3中，针对某一具体营销任务，结