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数据挖掘在 VIP 用户行为分析中的研究和应用
李大伟，勾学荣
北京邮电大学网络教育学院，北京（100876）

摘 要：随着移动通信市场竞争的日益激烈，VIP 用户越来越成为竞争各方的争夺焦点。如
何吸引并留住最有价值的 VIP 用户和发展潜在 VIP 用户，已经成为电信运营商竞争的关键。
在本文中我们采用数据挖掘的方法对 VIP 用户的现网数据进行分析，找出 VIP 用户行为特征，
提出合适的算法和模型，为业务提供方制定 VIP 用户营销策略提供依据。
关键词：数据挖掘；用户行为分析；决策树；时间序列

1．引言
目前，随着移动通信市场竞争的日益激烈，VIP 用户越来越成为竞争各方的争夺焦点，
通过改善 VIP 用户的关系，通过正确的渠道，正确的时间，正确地服务，提升 VIP 用户价
值，以便从业务驱动转化为客户驱动，从而增加企业利润，成为运营者的首选考虑。以此为
出发点，如何为 VIP 用户提供满意的服务和满足 VIP 用户的需求也成为针对 VIP 用户服务
的两个方面。
围绕两个方面的服务，如何通过对 VIP 用户行为的分析、预测，达到采取个性化服务
影响 VIP 用户的行为；如何加强对现有 VIP 用户的个性化服务，提升 VIP 用户的忠诚度和
满意度；如何引导潜在价值用户的消费行为，使其尽快成为 VIP 用户，成为亟待解决的三
个问题。
本课题正是以此为出发点，在某一地区现网数据基础上通过数据挖掘方法，以分析 VIP
用户行为为主题，围绕 VIP 用户服务和待解决的三个问题为目的，数据挖掘的算法模型为
方法，为业务提供方制定 VIP 用户决策提供支撑。在本课题中主要从 VIP 客户互动业务定
制，各级别用户每日业务收益预测，各级别用户每月收益预测三个方面进行数据挖掘。涉及
到的数据挖掘算法主要为决策树算法，时间为序列算法。
2．数据挖掘及算法介绍
数据挖掘[1]：是指从大量数据中提取隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息和规律的
过程。数据挖掘(Data Mining)是一种决策支持过程，它通过对大量业务数据进行抽取、转换、
分析和其他模型化处理, 从中提取辅助商业决策的关键性数据，做出归纳性的推理，从中挖
掘出潜在的模式，为管理层提供决策支持，帮助企业的决