Dữ Liệu Cần Sử Dụng

Một phần của tài liệu (LUẬN VĂN THẠC SĨ) Khám phá tri thức trong dữ liệu không gian dựa trên mật độ (Trang 55 - 58)

III – ÁP DỤNG THỰC TIỄ N:

2- Dữ Liệu Cần Sử Dụng

Chúng ta chắc chắn không thể thực hiện khai phá dữ liệu nếu khơng có dữ liệu về khách hàng nhƣng chúng ta thực sự cần dữ liệu nào? Vì vậy bƣớc tiếp theo để khai phá thông tin là xác định dữ liệu cần thiết để nối kết vấn đề kinh doanh và chúng ta nhận đƣợc thông tin ấy từ đâu?

Đây là những loại dữ liệu thƣờng đã hỏi cho việc xác định mơ hình dự đốn khuấy động trong Cơng ty viễn thơng.

- Đặc điểm chỉ ra sự khuấy động

- Dữ liệu thông tin cá nhân khách hàng

- Dữ liệu hợp đồng, các cuộc gọi góp ý kiến

- Dữ liệu về hóa đơn thu và chi

- Danh bạ khách hàng nhận đƣợc từ dữ liệu chuyên hóa .

- Dữ liệu bổ xung khác

a) Đặc Điểm Chỉ Ra Sự Khuấy Động

Trong mơ hình dự đốn, chúng ta cần nhiều mục tiêu khả thi. Nhiều dự án về những khuấy động có thể đƣợc đƣa ra trong trƣờng hợp này

b) Dữ Liệu Khách Hàng

Dữ liệu khách hàng có thể đƣợc sắp xếp thành 2 nhóm: Nhóm 1: Những thơng tin thuộc về cá nhân khách hàng . Nhóm 2: Những thơng tin liên quan đến hợp đồng

Dữ liệu nhân khẩu học:

Dữ liệu nhân khẩu khách hàng nhƣ tuổi, giới tính, cơng việc v.v… và những thơng tin có đƣợc khi họ đăng ký dịch vụ điện thoại, những thơng tin này rất hữu ích để nhận dạng, diễn tả nhóm khách hàng đặc trƣng. Tuy vậy những thơng tin này thay đổi theo thời gian, do đó cho dù Cơng ty có cố gắng thực hiện những chƣơng trình thu thập dữ liệu khách hàng vẫn không tránh khỏi nhiều thơng tin lỗi thời và thiếu chính xác.

Dữ liệu hợp đồng:

Dữ liệu hợp đồng gồm những dữ liệu liên quan đến hợp đồng nhƣ ngày có hiệu lực, giá trị hợp đồng, phƣơng thức thanh toán, quy định dịch vụ, loại máy mà khách muốn sử dụng.v.v… thông tin đƣợc thu thập vào khoảng trƣớc lúc ký kết hợp đồng. Những thông tin này sẽ thay đổi theo việc thay đổi chính sách của Cơng ty hay đơn thuần là thay đổi theo chủ định của khách hàng. Những thông tin hợp đồng thay đổi có thể là một trong những nhân tố chính đầy ý nghĩa áp dụng vào việc dự đoán khuấy động. Bởi vì vị trí của cơng việc makerting và chính sách khác nhau đối với mỗi Cơng ty, nên khơng có câu trả lời hồn chỉnh nào về nhân tố quan trọng, có ý nghĩa nhất để dự đoán khuấy động.

c) Dữ Liệu Về Cuộc Gọi

Dữ liệu về những cuộc gọi của khách hàng phản ánh cách cƣ xử khác nhau của khách hàng. Dữ liệu này giúp ích cho chúng ta dự đoán thời gian khuấy

động trong tƣơng lai theo khung thời gian, từ đó đi đến sự thỏa thuận trong tƣơng lai. Những thông tin liên quan đến cuộc gọi có thể là nhân tố quyết định việc khuấy động, đƣa ra những cột chuyển hóa. Trong trƣờng hợp này chúng ta sử dụng dữ liệu về những cuộc gọi tính từ 6 tháng trƣớc. Dữ liệu này gồm có : số điện thoại, thời gian cuộc gọi, giá cƣớc cuộc gọi

Dữ liệu về các cuộc gọi này cung cấp 3 nhóm thơng tin :

Tần số của cuộc gọi:

Tần số cuộc gọi cung cấp thông tin về những số máy mà khách hàng thƣờng gọi nhất.

Chất lượng cuộc gọi:

Chất lƣợng cuộc gọi cung cấp thơng tin rằng cuộc gọi của khách hàng có gặp trục trặc nào khơng? Số lƣợng những cuộc gọi thành công, Cuộc gọi bị ngắt giữa chừng, cuộc gọi hỏng là ví dụ dữ liệu chất lƣợng cuộc gọi.

Chất lƣợng cuộc gọi là nhân tố có ý nghĩa đối với việc dự đoán khuấy động.

Mẫu cuộc gọi:

Mẫu cuộc gọi diễn tả cƣ xử khách hàng đối với khung thời gian nào đó hay loại cuộc gọi nhất định. Số lƣợng cuộc gọi trong khung thời gian cố định, ví dụ nhƣ cuộc gọi vào ban đêm, cuộc gọi xuyên Quốc gia.

d) Dữ Liệu Thu Chi

Dữ liệu thu chi nhƣ số lƣợng hóa đơn thu thập của khách hàng, số lƣợng hóa đơn thanh tốn. loại thơng tin này đƣợc nhận xét là rất quan trọng trong vấn đề khuấy động không tự nguyện.

e) Danh Bạ Chuyên Hóa Từ Dữ Liệu Cuộc Gọi Cần Thiết Chỉ Thị

Một danh bạ tra cứu đƣợc chun hóa tốt ( cịn đƣợc gọi là chìa khóa chỉ thị hay vật chỉ thị biểu diễn), mang lại những kinh nghiệm thƣơng mại thực tế đã đƣợc kiểm nghiệm vào dữ liệu, mặt khác danh sách của khách hàng có thể đƣợc làm phong phú với dữ liệu chuyên hóa từ dữ liệu chi tiết.

Sau đây là những ví dụ về danh bạ chuyên hóa trong đời sống có thể quan trọng với những mẫu dự đoán khuấy động.

Danh bạ chất lượng cuộc gọi

- Xu hƣớng thay đổi danh bạ

- Danh dách khách hàng phân theo lĩnh vực họat động

- Danh bạ điện thoại di động

f) Dữ Liệu Bổ Sung

Có thể có những nhân tố chính mà bộ phận dự đốn khuấy động trong Cơng ty cho là quan trọng dựa trên kinh nghiệm họat động của họ, ví dụ nhƣ, dữ liệu thu thập về khách hàng, thông tin cạnh tranh (với công ty khác). Dữ liệu thu thập về khách hàng cho biết hiện họ có hài lịng với dịch vụ của chúng ta hay không. Thông tin cạnh tranh giúp nhận ra họat động của Công ty khác khuấy động khách hàng của chúng ta.

g) Cấu trúc Dữ Liệu Cho Dự Đoán Khuấy Động

No Variable name Description

1 Churn Whether customer left the company after the time lag

2 Age Age

3 Gender Gender

4 Job Job

5 Agent Office where phone was initially activated

6 Handset_type Handset model type

7 New_handset Current handset is new or not

8 Priceplan Price plan

9 Pay_method Payment method

10 Status Customer’s current status of contract (active,temporarily not

used and so forth)

11 Grade Customer grade(gold, silver, bronze and so forth)

12 Contract_exp When the contract expires

13 Tenure How many month passed since activation

14 Suspen_before Number of times phone was suspended in recent 6 month

15 Discon_before Number of times phone was disconnected in recent 6 month

16 Handset_ch Number of times handset model changed

17 Pay_method_ch Number of times payment method changed

18 Priceplan_ch Number of times priceplan changed

19 Svc_call Number of services related to the call such as call forward, call

waiting

20 Svc_info Number of services related to the information such as SMS

21 Svc_data Number of services related to the data

22 Svc_discount Number of services related to discount plan

23 Svc_free Number of free services

24 Svc_nonfree Number of non free services

Một phần của tài liệu (LUẬN VĂN THẠC SĨ) Khám phá tri thức trong dữ liệu không gian dựa trên mật độ (Trang 55 - 58)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(85 trang)