引 言

隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，人們的生活方式發(fā)生了翻天覆地的變化。越來(lái)越多的人通過(guò)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)處理生活中的各個(gè)方面，如查找資訊、衣食住行、溝通娛樂(lè)、處理工作等 [1]。移動(dòng)業(yè)務(wù)維度多，數(shù)據(jù)量大，關(guān)系復(fù)雜 [2]。GPRS 業(yè)務(wù)是移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商價(jià)值鏈中最重要的組成部分之一，是移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商在移動(dòng)基本業(yè)務(wù)（話音業(yè)務(wù)）的基礎(chǔ)上，針對(duì)市場(chǎng)需求開(kāi)通的可供用戶選擇的智能化業(yè)務(wù)[3]。中國(guó)移動(dòng)在其GPRS 網(wǎng)絡(luò)上推出了彩信、WAP、手機(jī)錢包等一系列移動(dòng)業(yè)務(wù)，市場(chǎng)需求極大且前景廣闊。因此各運(yùn)營(yíng)商都在積極尋找GPRS 業(yè)務(wù)方面的殺手級(jí)策略， 試圖以GPRS業(yè)務(wù)應(yīng)用作為發(fā)展契機(jī)，確立市場(chǎng)地位。

但移動(dòng) GPRS 業(yè)務(wù)市場(chǎng)占有率不高，帶來(lái)的利潤(rùn)相當(dāng)微薄，很多客戶都不了解相關(guān)GPRS 業(yè)務(wù)，導(dǎo)致 GPRS 業(yè)務(wù)的開(kāi)展工作也不到位。所以必須充分利用移動(dòng)的海量數(shù)據(jù)，運(yùn)用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法，挖掘出GPRS 業(yè)務(wù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成有價(jià)值的信息和知識(shí)，更好地向客戶提供 GPRS 服務(wù)， 發(fā)現(xiàn)更多商機(jī)，讓企業(yè)在競(jìng)爭(zhēng)中處于不敗之地。

1 CRISP-DM數(shù)據(jù)挖掘模型

CRISP-DM（Cross Industry Standard Process for Data Mining，CRISP-DM）模型自提出以來(lái)，已逐漸發(fā)展成為指導(dǎo)數(shù)據(jù)挖掘活動(dòng)的標(biāo)準(zhǔn)。CRISP-DM 模型包括商業(yè)理解、數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、建立模型、模型評(píng)估和模型部署 [4]，包含了數(shù)據(jù)挖掘的全過(guò)程。

CRISP-DM 模型如圖 1 所示。CRISP-DM 模型定義了六個(gè)階段來(lái)指導(dǎo)數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程，但該順序并非一成不變，在實(shí)際操作中，根據(jù)每一個(gè)環(huán)節(jié)所產(chǎn)生的結(jié)果來(lái)確認(rèn)要執(zhí)行的階段或特定環(huán)節(jié)，有可能導(dǎo)致循環(huán)往復(fù)的情況出現(xiàn) [5]。數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)以數(shù)據(jù)為中心，循序漸進(jìn)的螺旋式數(shù)據(jù)探索過(guò)程[6]。

商業(yè)理解階段的任務(wù)是明確項(xiàng)目的商業(yè)目標(biāo)。只有對(duì)商業(yè)目標(biāo)充分理解后，才能將有效的商業(yè)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)挖掘解決的問(wèn)題，并最終將結(jié)果轉(zhuǎn)化為商業(yè)解決方案[7]。

數(shù)據(jù)理解階段，首先收集原始數(shù)據(jù)，然后對(duì)數(shù)據(jù)作初步分析 [8]，熟悉數(shù)據(jù)的特征，識(shí)別數(shù)據(jù)的質(zhì)量問(wèn)題，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)中各表之間的聯(lián)系，完成數(shù)據(jù)探索。

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段需要對(duì)表、記錄和屬性等數(shù)據(jù)做選擇、清洗、重建、合并等工作。這一步驟一般需要反復(fù)進(jìn)行，直至篩選出最終的數(shù)據(jù)集[9]。

建立模型階段是數(shù)據(jù)挖掘中的一個(gè)重要過(guò)程，需要根據(jù)分析目標(biāo)選出和應(yīng)用合適的模型技術(shù)，調(diào)整最佳模型參數(shù)。最后通過(guò)樣本建立模型對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估。

模型評(píng)估階段旨在徹底評(píng)估模型，對(duì)整個(gè)建模的流程進(jìn)行梳理，確保模型可以完成業(yè)務(wù)目標(biāo)。若發(fā)現(xiàn)有重要業(yè)務(wù)問(wèn)題沒(méi)有考慮周全，甚至還需要返回之前的步驟對(duì)挖掘過(guò)程重新定義[10,11]。

模型部署階段是客戶用建立的模型去解決實(shí)際中遇到的問(wèn)題，并根據(jù)需求進(jìn)行監(jiān)督、維持、產(chǎn)生最終報(bào)表、重新評(píng)估模型等過(guò)程。

2 關(guān)聯(lián)規(guī)則

關(guān)聯(lián)規(guī)則是由R.Agrawal[12] 等人于 1993 年提出的，是數(shù)據(jù)挖掘的重要內(nèi)容之一。它側(cè)重于確定數(shù)據(jù)中不同領(lǐng)域之間的關(guān)系，即從事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)、關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中找出滿足事先給定最小支持度和最小置信度的多個(gè)域之間的依賴關(guān)系。關(guān)聯(lián)規(guī)則強(qiáng)度通過(guò)支持度和置信度度量[13]。支持度為規(guī)則中所有項(xiàng)在事務(wù)中出現(xiàn)的頻度，表示在整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的重要性，置信度規(guī)則中左邊的項(xiàng)（集）的出現(xiàn)暗示右邊的項(xiàng)（集）出現(xiàn)的頻度，反映其可靠程度。只有支持度和置信度均較高的關(guān)聯(lián)規(guī)則才是用戶感興趣的、有用的關(guān)聯(lián)規(guī)則[14]。

關(guān)聯(lián)規(guī)則作為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，主要用來(lái)發(fā)現(xiàn)隱藏在大型數(shù)據(jù)集中令人感興趣的聯(lián)系。沃爾瑪超市對(duì)其顧客的購(gòu)物行為進(jìn)行購(gòu)物分析，發(fā)現(xiàn)了 啤酒和尿布 的關(guān)系。零售業(yè)利用此規(guī)則，幫助他們發(fā)現(xiàn)新的交叉銷售機(jī)會(huì)[15]。除購(gòu)物籃外，關(guān)聯(lián)規(guī)則也可以應(yīng)用到其他領(lǐng)域，如生物信息學(xué)、藥物治療和提高網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)速度等方面。

3 基于 CRISP-DM模型GPRS業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)規(guī)則應(yīng)用分析

將CRISP-DM 模型應(yīng)用于移動(dòng)GPRS 業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)挖掘中， 以移動(dòng)的GPRS 業(yè)務(wù)為分析對(duì)象，運(yùn)用關(guān)聯(lián)規(guī)則Apriori 算法來(lái)挖掘出GPRS 業(yè)務(wù)之間的關(guān)系。GPRS 業(yè)務(wù)挖掘過(guò)程如圖 2 所示。

3.1 商業(yè)理解

根據(jù)移動(dòng) GPRS業(yè)務(wù)使用總流量少，使用人數(shù)不多等問(wèn)題，必須開(kāi)展 GPRS營(yíng)銷策略，推動(dòng)GPRS業(yè)務(wù)的發(fā)展使用。目前，移動(dòng)公司主推手機(jī)視頻、手機(jī)游戲、MobileMarket業(yè)務(wù)和手機(jī)閱讀四項(xiàng)GPRS業(yè)務(wù)，因此要挖掘出客戶特征與這四項(xiàng)業(yè)務(wù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。從而發(fā)現(xiàn)支持 GPRS業(yè)務(wù)交叉銷售的候選業(yè)務(wù)和潛在的客戶群體，對(duì)特定客戶群推薦 GPRS業(yè)務(wù)， 以進(jìn)一步提升客戶保有率和滿意度。

3.2 數(shù)據(jù)理解

確定了數(shù)據(jù)挖掘需要解決的問(wèn)題后，首先收集原始數(shù)據(jù)， 充分熟悉各表中的屬性內(nèi)容和各表之間的關(guān)系與結(jié)構(gòu)，確定數(shù)據(jù)支持?jǐn)?shù)學(xué)建模的可行性。

本文從移動(dòng)數(shù)據(jù)庫(kù)部分?jǐn)?shù)據(jù)表中抽取如下數(shù)據(jù)信息：

(1) 個(gè)人信息表 ：客戶姓名、手機(jī)號(hào)、客戶屬性、性別、出生日期、聯(lián)系地址、證件號(hào)碼、開(kāi)戶日期、地區(qū)編號(hào)、付費(fèi)方式、銷戶日期等。

(2) 話單數(shù)據(jù)表 ：手機(jī)號(hào)、呼叫類型、對(duì)方號(hào)碼、通話開(kāi)始時(shí)間、通話時(shí)長(zhǎng)、地區(qū)號(hào)、對(duì)方所在區(qū)號(hào)、漫游類型、長(zhǎng) 途類型、長(zhǎng)途分組、IP 電話類型、業(yè)務(wù)類型等。

（3）賬單信息 ：手機(jī)號(hào)、賬單開(kāi)始日期、結(jié)束日期、賬單 總金額、月租費(fèi)、月租功能費(fèi)、滯納金、最后付費(fèi)日期、銷賬日期、 積分情況等。

（4）GPRS 業(yè) 務(wù)： 終 端 管 理（DM）、 快 訊（DCD）、 widget 平臺(tái)、手機(jī)報(bào)、航信通、手機(jī)錢包、手機(jī)視頻業(yè)務(wù)、 12530WAP 門戶、彩信相冊(cè) WAP 訪問(wèn)、音樂(lè)隨身聽(tīng)、中央音 樂(lè)平臺(tái)全曲下載平臺(tái)、手機(jī)醫(yī)療、手機(jī)閱讀、掌上營(yíng)業(yè)廳、手 機(jī)電視 MBBMS、網(wǎng)信平臺(tái)試點(diǎn)、手機(jī)飛信 WAP 網(wǎng)站、飛信、 WAP 統(tǒng)一門戶、號(hào)簿管家、條碼識(shí)別、Mobile Market 業(yè)務(wù)、 車 e 行及手機(jī)導(dǎo)航、游戲業(yè)務(wù)。

移動(dòng)數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)表紛繁復(fù)雜，而且很多屬性都不是挖 掘目標(biāo)所需要的。根據(jù) GPRS 業(yè)務(wù)挖掘目標(biāo)，深入分析了移動(dòng) 數(shù)據(jù)庫(kù)中與此次挖掘相關(guān)的 18 張表，最終在 11張表中完成屬 性探索，確定了 10 個(gè)與此次挖掘主題相關(guān)的屬性集。

{ 客戶品牌（attr_name），客戶年齡（age），在網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)（tenure）， 性別（sex），三個(gè)月平均消費(fèi)額（all_charge），三個(gè)月平均數(shù)據(jù) 業(yè)務(wù)費(fèi)（data_charge），手機(jī)視頻（flash），手機(jī)閱讀（reader）， 手機(jī)游戲（game），Mobile Market 業(yè)務(wù) }

用戶品牌中“1”代表全球通品牌“，2”代表神州行品牌“，3” 代表動(dòng)感地帶品牌。入網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)單位為月。

上述確定的 10 個(gè)屬性中的 6 個(gè)客戶特征屬性與客戶是否 使用 GPRS 業(yè)務(wù)密切相關(guān)，這 6 個(gè)屬性的信息基本可以描述 一類客戶群的特征。因此選取這 6 個(gè)屬性作為分析 GPRS 客 戶特征的關(guān)鍵屬性。

3.3 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備主要在建模前完成對(duì)數(shù)據(jù)的清洗和預(yù)處理工作，它在數(shù)據(jù)挖掘中起著至關(guān)重要的作用，因?yàn)閿?shù)據(jù)的質(zhì)量直接影響最終數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果。本次挖掘從移動(dòng)數(shù)據(jù)庫(kù)中抽取 1，2，3 月份的數(shù)據(jù)，并以 3 月份的數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)，把 3 月份的數(shù)據(jù)作為樣本集，1，2，3 月份的數(shù)據(jù)作為母本，對(duì)比樣本集中各屬性的分布與母本的分布，確定分布相一致，最終將 3 月份的數(shù)據(jù)作為本次關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的基本數(shù)據(jù)。但直接抽取的原始數(shù)據(jù)通常是不完整、有噪聲和冗余的，不適合直接用來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，所以需要對(duì)這些數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理。主要完成以下幾方面的處理：

(1) 缺失值處理。例如客戶年齡，因?yàn)楹芏嗫蛻粼谵k理業(yè)務(wù)時(shí)不愿意透露自己的年齡，經(jīng)常隨意填寫或者不填。但移動(dòng)辦理業(yè)務(wù)必須提供自己的身份證號(hào)碼，所以通過(guò)客戶的身份證號(hào)碼使用SQL 語(yǔ)句修正客戶的年齡屬性，這樣客戶年齡屬性的正確率就可以提升到百分之八九十左右?？蛻舻男詣e屬性也可以通過(guò)客戶的身份證號(hào)碼來(lái)修正。對(duì)于屬性較為重要但含有較多缺失值的數(shù)據(jù)，可通過(guò)已知數(shù)據(jù)精確計(jì)算或用通過(guò)統(tǒng)計(jì)得到的數(shù)據(jù)替換當(dāng)前丟失的數(shù)據(jù)，均值替代缺失值 ；當(dāng)屬性不重要且含有很多缺失值時(shí)，忽略該屬性 ；當(dāng)屬性有少量缺失值時(shí)可以刪除帶有缺失值的記錄。

(2) 異常值處理。異常值為重復(fù)記錄，不正確的屬性值。應(yīng)直接刪除停機(jī)客戶、通話時(shí)長(zhǎng)為負(fù)值的記錄。

(3) 數(shù)據(jù)簡(jiǎn)約處理。由于原始數(shù)據(jù)缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)和定義，所以存在大量冗余屬性，冗余屬性是指一個(gè)屬性可以從其他屬性中推演出來(lái)。例如入網(wǎng)時(shí)間和在網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)，顯然在網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)可以通過(guò)入網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)推算出來(lái)。

(4) 衍生屬性處理。在數(shù)據(jù)理解階段選取的 10個(gè)字段中，產(chǎn)生 2 個(gè)衍生變量，即三個(gè)月平均消費(fèi)額，三個(gè)月平均數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)費(fèi)。

(5) 數(shù)據(jù)集成處理。將數(shù)據(jù)庫(kù)中多個(gè)數(shù)據(jù)表中的數(shù)據(jù)進(jìn)行合并處理，整合存放到一個(gè)一致的數(shù)據(jù)表中。

由于移動(dòng)公司一個(gè)月提取的數(shù)據(jù)量有 31 萬(wàn)左右，數(shù)據(jù)量過(guò)于龐大，從算法的效率考慮，采用隨機(jī)采樣原則。最終確定了一個(gè)含有 10 維 8 000 條記錄的數(shù)據(jù)集，10 維屬性即為圖 3所確定的屬性。部分?jǐn)?shù)據(jù)集如圖 3所示。

圖 3 移動(dòng)原始數(shù)據(jù)集

3.4 建立模型

數(shù)據(jù)挖掘建模就是從歷史數(shù)據(jù)和結(jié)果中找出深層的關(guān)系和規(guī)律。使用數(shù)據(jù)挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則Apriori 算法對(duì)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段產(chǎn)生的對(duì)象數(shù)據(jù)集進(jìn)行挖掘。

針對(duì)手機(jī)視頻，手機(jī)閱讀，Mobile Market業(yè)務(wù)和游戲業(yè)務(wù)，設(shè)定最小支持度 min_sup=10%，最小置信度 min_conf=50%， 運(yùn)用Apriori 算法挖掘這四種業(yè)務(wù)之間的關(guān)聯(lián)性。最終得到的部分挖掘結(jié)果如表 1 所列。

從挖掘結(jié)果中可以發(fā)現(xiàn)GPRS 業(yè)務(wù)之間有趣的關(guān)聯(lián)關(guān)系， 同時(shí)使用手機(jī)視頻和手機(jī)閱讀的客戶占總客戶的 18%，同時(shí)使用這兩種業(yè)務(wù)的客戶占使用手機(jī)視頻客戶的 85%。由此說(shuō)明， 手機(jī)視頻業(yè)務(wù)和手機(jī)閱讀業(yè)務(wù)之間的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度比較大，喜歡手機(jī)視頻業(yè)務(wù)的客戶也比較喜歡手機(jī)閱讀業(yè)務(wù)。

3.5 評(píng)估模型

模型結(jié)果產(chǎn)生后，要對(duì)模型結(jié)果反映的數(shù)據(jù)關(guān)系進(jìn)行科學(xué)的分析與評(píng)估，為此對(duì)上述關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘得到的模型進(jìn)行全面評(píng)估。采用 4 月份的數(shù)據(jù)來(lái)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?，若檢驗(yàn)后得到一致的挖掘結(jié)果，則說(shuō)明建立的模型得到的結(jié)果符合實(shí)際客觀規(guī)律。在此基礎(chǔ)上，由移動(dòng)領(lǐng)域的專家對(duì)該模型的有效性進(jìn)行了評(píng)價(jià)，證明該模型具有很好的可行性。

3.6 模型發(fā)布

建立的數(shù)學(xué)模型不僅要通過(guò)指定樣本檢驗(yàn)，還要通過(guò)應(yīng)用問(wèn)題的結(jié)果評(píng)估，即將模型應(yīng)用到實(shí)踐活動(dòng)中，對(duì)模型的挖掘結(jié)果展開(kāi)應(yīng)用，從而有效促進(jìn)解決實(shí)際問(wèn)題的決策工作。

通過(guò)分析可以看出，基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的GPRS 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘主要是從業(yè)務(wù)角度發(fā)現(xiàn)各業(yè)務(wù)之間的關(guān)系。通過(guò)挖掘結(jié)果發(fā)現(xiàn)潛在的高交叉GPRS 業(yè)務(wù)，將模型挖掘結(jié)果導(dǎo)出為報(bào)表文件，幫助營(yíng)銷策劃人員開(kāi)展精準(zhǔn)營(yíng)銷活動(dòng)。

可以開(kāi)展的營(yíng)銷策略：

(1) 短信電話營(yíng)銷。根據(jù)挖掘結(jié)果向已開(kāi)通某一業(yè)務(wù)的客戶主動(dòng)推薦另一種關(guān)聯(lián)強(qiáng)度比較高的業(yè)務(wù)，引導(dǎo)其開(kāi)通相關(guān)聯(lián)的業(yè)務(wù)。

(2) 業(yè)務(wù)捆綁銷售。根據(jù)挖掘結(jié)果、業(yè)務(wù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，設(shè)計(jì)出相應(yīng)的業(yè)務(wù)捆綁銷售套餐，從而促進(jìn)業(yè)務(wù)的開(kāi)展使用。

4 結(jié) 語(yǔ)

本文使用CRISP-DM 模型進(jìn)行 GPRS 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘，證明了方法的可行性和實(shí)用性，并得到了GPRS 業(yè)務(wù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，對(duì)營(yíng)銷實(shí)踐和營(yíng)銷策劃起到重要的指導(dǎo)和輔助決策作用。該挖掘結(jié)果模型已應(yīng)用于某移動(dòng)公司的GPRS 業(yè)務(wù)營(yíng)銷。實(shí)際應(yīng)用表明，該挖掘結(jié)果具有較好的實(shí)用性，推動(dòng)了市場(chǎng)GPRS業(yè)務(wù)的需求與發(fā)展，對(duì)移動(dòng)領(lǐng)域的發(fā)展具有較為重要的現(xiàn)實(shí)意義。