零售和电信行业的数据挖掘
数据挖掘在从大量大数据中分离出有用数据方面发挥着重要作用。通过分析模式和特性，它使我们能够找到数据集之间的关系。当未经处理的原始数据被处理成有用的信息时，它可以用于促进我们日常生活中所依赖的许多领域的增长。
本文展示了数据挖掘在零售和电信行业中的作用。
数据挖掘在零售业中的作用
在充满活力和快速增长的零售行业中，商品的消费量与日俱增，这反过来又增加了收集和使用的数据。零售业包括通过零售商向客户销售商品。它涵盖了从街道上的当地摊位到城市的大型购物中心。例如：指定区域内的杂货店老板会在售后几个月内了解他们的客户详细信息。当他注意到客户的需求时，很容易提高销售额。大型零售行业也是如此。他们收集客户对产品的反应、时区、他们的位置、购物车历史等。品牌和产品的偏好有助于公司创建有针对性的广告以增加销售额和利润。
了解客户：
如果零售商不知道他们的客户是谁，那么销售的目的是什么？肯定需要了解他们的客户。它首先用各种因素分析它们。找到客户了解该零售平台的来源将有助于增强零售商的广告以吸引全新的人群。通过找到他们经常购买的日子可以帮助打折销售或在节日期间特别提振。他们在每个订单上花费的时间可以为我们提供有用的统计数据来促进增长。花在订单上的金额可以帮助零售商将客户群分为高薪订单、中薪订单和低薪订单组。这将增加目标客户或帮助根据价格推出定制套餐。通过了解语言和支付方式偏好，零售商可以提供满足客户所需的服务。与客户建立良好的业务关系可以获得信任和忠诚度，从而为零售商带来快速的利润。在他们的公司中留住客户将有助于他们抵御类似其他公司之间的竞争。
RFM 值：
RFM 代表新近度、频率、货币价值。新近度只不过是客户购买的最近或最近的时间。频率是购买发生的频率，货币价值是客户在购买上花费的金额。 RFM 可以通过让老客户和潜在客户对满意的结果感到满意来吸引他们，从而大幅提高盈利能力。它还可以帮助拉回倾向于减少购买的尾随客户。 RFM 得分越高，销售额增长越快。 RFM 还可以防止向参与的客户发送请求，并有助于为低订购客户实施新的营销技术。 RFM 有助于确定创新的解决方案。
基于市场的分析：
基于市场的分析是一种用于研究和分析客户的购物顺序以增加收入/销售额的技术。这是通过了解特定客户的购物历史、经常购买的商品、组合使用的商品来分析特定客户的数据集来完成的。
一个很好的例子是零售商向客户发行的会员卡。从客户的角度来看，需要该卡来跟踪未来的折扣、激励标准细节和交易历史。但是，如果我们从零售商的角度来看这张会员卡，基于市场的分析应用程序将在内部分层以收集有关交易的详细信息。
这种分析可以通过数据科学技术或各种算法来实现。这甚至可以在没有技术技能的情况下实现。 Microsoft Excel 平台用于分析客户购买、经常购买或经常分组的项目。可以使用为不同事务指定的 ID 来组织电子表格。该分析有助于为客户推荐可能与他们当前购买的产品完美匹配的产品，从而导致交叉销售和提高利润。它还有助于跟踪每月或每年的购买率。它显示了零售商提供所需报价以吸引目标产品的正确客户的正确时间。
强大的销售活动：
现在的一切都需要广告。因为为产品做广告有助于人们了解它的存在、用途和特点。它将产品从仓库带到现实世界。如果它必须吸引合适的客户，就必须分析数据。这是零售商执行的正确的销售或市场活动呼吁。营销活动必须以正确的计划启动，否则可能会因过度投资于无针对性的广告而导致公司流失。销售活动取决于客户的时间、地点和偏好。开展活动的平台在吸引合适的客户方面也发挥着重要作用。它需要定期分析特定平台在特定时间发生的销售及其相关数据。社交或网络平台的流量会给我们是否喜欢竞选的产品。零售商可以根据之前的统计数据对活动进行更改，从而快速增加销售利润并防止超支。了解客户利润和公司利润可以提高广告系列的使用率。每个活动的销售数量也可以指导零售商是否投资。通过有效处理数据，可以将试错法转换为经过良好转换的方法。多渠道销售活动还有助于分析购买情况并增加收入、利润和客户数量。
数据挖掘在电信行业中的作用
在高度发展和竞争激烈的环境中，电信行业在处理庞大的客户、网络和呼叫数据集方面发挥着重要作用。为了在这样的环境中蓬勃发展，电信行业必须找到一种轻松处理数据的方法。数据挖掘是增强业务和解决该行业问题的首选。主要函数包括欺诈呼叫识别和发现网络中的缺陷以隔离故障。数据挖掘还可以增强有效的营销技术。无论如何，这个行业在处理数据挖掘中的逻辑和时间方面面临挑战，这需要预见电信数据的稀有性以实时检测网络故障或买家欺诈行为。
通话明细数据：
每当在电信网络中开始通话时，都会记录通话的详细信息。它发生的日期和时间，通话的持续时间以及结束的时间。由于呼叫的所有数据都是实时收集的，因此可以使用数据挖掘技术对其进行处理。但是我们应该将数据与客户级别分离，而不是从孤立的单个电话级别中分离出来。因此，通过有效地提取数据，可以找到客户呼叫模式。
一些有助于找到模式的数据是
- 平均通话时长
- 通话发生的时间（白天/夜间）
- 工作日平均通话次数
- 使用不同区号生成的呼叫
- 每天产生的呼叫等。
通过感知正确的客户呼叫细节，可以促进业务增长。如果客户在白班工作时间内拨打更多电话，这将使他们成为商业公司的一部分。如果夜间通话率很高，它可能仅用于住宅或家庭用途。由于区号的频繁变化，人们可以将业务呼叫分开，因为人们呼叫住宅目的可能会在一段时间内呼叫有限的区号。但晚上收集的数据无法准确说明客户属于商业公司还是住宅公司。
客户资料：
谈到电信行业，将会有大量的客户。该客户数据库可用于数据挖掘过程中的任何进一步查询。例如，当遇到客户欺诈案件时，这些客户详细信息将有助于通过客户数据库中的详细信息（例如姓名、地址）来识别此人。追踪它们并解决问题将很容易。该数据集也可以从外部资源中提取，因为这些信息大多是常见的。它还包括为订阅选择的计划、正确的付款历史。通过使用这个数据集，我们可以提升电信行业的增长。
网络数据：
由于在电信网络中使用了成熟的复杂设备，系统的每个部分都有可能产生错误和消息。这会导致处理大量的网络数据。如果系统导致任何网络故障隔离，则必须按顺序对这些数据进行分离、分组和存储。这确保了网络系统任何部分的错误或状态消息都会到达技术专家那里。所以，他们可以纠正它。由于数据库庞大，当产生大量状态或错误消息时，手动解决问题变得困难。因此，可以自动化一些错误和消息集以减少压力。有条理的数据挖掘方法可以有效地管理网络系统，从而增强功能。
准备和聚类数据：
即使原始数据是在数据挖掘中处理的，它也必须以易于理解和正确排列的格式进行处理。而且，在电信行业处理庞大的数据库，这是一个重要的需求。首先，必须识别冲突和相反的数据以避免不一致。确保删除不需要的数据字段堆空间。必须通过查找数据集之间的关系来组织和映射数据以避免冗余。
可以通过数据挖掘领域的算法对相似数据进行聚类或分组。它可以帮助分析呼叫模式或客户行为模式等模式。通过分析它们之间的相似性来制作频率组。通过这样做，可以轻松理解数据，从而轻松操作和使用。
客户资料：
电信行业处理大量客户详细信息。它从呼叫数据开始观察客户的模式，以分析客户以预测未来趋势。通过了解客户模式，公司可以决定提供给客户的促销方式。如果呼叫范围在一个区号内。在这方面进行的促销将获得一批客户。这可以有效地将促销技术货币化并阻止公司投资于单个订户，但它可以吸引一群有正确计划的人。当监控客户的通话记录或详细信息时，就会出现隐私问题。
电信行业面临的重大问题之一是客户流失。这也可以说是公司失去客户的客户流失率。在这种情况下，客户离开并切换到另一家电信公司。如果一家公司的客户流失率很高，则该公司将遭受严重的收入和利润损失，从而导致其增长下降。这个问题可以通过数据挖掘技术来解决，以收集客户的模式并对其进行分析。公司提供的奖励优惠吸引了其他公司的常规用户。通过分析数据，可以通过订阅历史、他们选择的计划等行为有效地预测客户流失。在从付费客户那里收集数据的同时，也可以收集接收方或非客户的数据，但有一系列限制。
欺诈识别：
欺诈是电信行业的一个关键问题，它会导致收入损失并导致客户关系恶化。涉及的两个主要欺诈活动是订阅盗窃和叠加欺诈。订阅欺诈涉及主要从 KYC（了解您的客户）文件中收集客户的详细信息，例如姓名、地址和身份证明详细信息。需要这些详细信息才能通过身份验证批准注册电信服务，但没有任何类型的意图使用该帐户为使用服务付费。一些犯罪者不仅停止非法使用服务，而且通过将语音流量从本地协议转移到国际协议来进行绕过欺诈，这会给电信公司造成破坏性损失。在叠加欺诈中，它始于合法帐户和合法活动，但进一步导致其他人而非帐户持有人非法使用服务的重叠或强加活动。但是通过收集账户持有人的行为模式，如果发现嫌疑人参与了叠加的欺诈活动，它将导致立即采取行动，例如阻止或停用账户用户。这将防止对公司造成进一步的损害。
这些欺诈活动可以通过使用数据挖掘技术来收集客户的信息并将他们的行为模式化（如前面所说的呼叫详细信息）来减少欺诈活动。当实时执行数据检测时，可以轻松识别欺诈行为。这也可以通过将可疑呼叫行为的帐户与一般欺诈概况进行比较来完成。如果呼叫模式与一般欺诈的呼叫模式匹配，则可以检测到它们。与在单个用户级别收集数据不同，从客户级别收集数据可以增强这种欺诈检测过程。有时错误的欺诈分类可能会给公司造成损失。因此，他们必须知道放弃虚假电话和阻止嫌疑人使用合法账户进行欺诈活动的相对代价。正确使用数据挖掘将有助于准确地处理这个问题。