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3G时代基于神经网络的移动通信业客户细分研究的中期报告
研究背景：
随着3G时代的到来，移动通信业已成为全球最快速、最为广泛的拓展业务。在这个市场竞争愈发激烈的时代，商家的竞争需求和用户需求愈加迫切，如何更好地了解消费者，将有助于商家更好地进行市场分析和商品营销。
研究目的：
本研究旨在采用神经网络的方法，通过对移动通信服务用户的相关数据进行分析和处理，实现客户细分，弄清不同消费者的需求模式，为商家推广策略的制定提供数据支持和决策依据。
研究方法：
通过收集3G时代以来移动通信业的相关数据，并针对其进行预处理和归一化处理，将数据输入至多层前向神经网络模型，通过模型训练实现对用户进行分析和分类。具体步骤如下：
1.数据收集：从移动通信业的数据库中获取客户信息、各类服务信息、通话记录等相关数据。
2.数据预处理：对数据进行清洗、去噪和填补缺失值等处理。
3.数据归一化处理：将数据值归一化到[0,1]区间内，以避免数据处理过程中数据值过大或过小对神经网络造成的影响。
4.神经网络模型设计：采用多层前向神经网络模型，包括输入层、输出层和多个隐层，将归一化处理过的数据作为神经元的输入，通过网络学习和调整提取出不同用户的特征值，并实现用户的分析和分类。
5.模型训练：将预处理过的数据集分为训练集和验证集，通过误差反向传播算法来训练和优化网络模型，确定模型参数。
6.客户细分：通过模型训练，将未知数据输入已经训练好的神经网络模型中，输出值对应判断出不同类型的客户。
研究结果：
通过实验和分析，本研究获得了一定的成果。在模型训练的过程中，网络结构设立的主要因素是最后输出层的数量，本研究最终选择了8个输出神经元即将用户分为高消费客户、低消费客户、流失客户、优质客户、低价值客户、高价值客户、高忠诚客户、一般客户八类。模型各个指标的训练结果也表明了神经网络模型的有效性和合理性。
结论及建议：
本研究表明，基于神经网络的方法可以有效地实现移动通信业客户的细分，将不同类型的客户进行彻底分析后，针对不同类型的客户推出不同的服务策略和营销活动。建议移动通信业在客户管理的过程中更加注重用户细分，提高用户价值的同时减少用户的流失。