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数据挖掘技术在移动通信客户通话行为分析中的应用研究的中期报告 目前，移动通信网络已经成为人们日常生活中必不可少的一部分。在这个网络中，通话是最为基础的服务之一，而移动通讯客户通话行为分析则是移动通信运营商必不可少的一项业务。客户通话行为分析可以通过对通话时长、通话时间、通话地点等信息的分析，了解客户的需求和行为，为移动通信运营商提供更好的服务。 数据挖掘技术是实现客户通话行为分析的关键技术之一。通过数据挖掘技术，可以从大量的客户通话记录中提取有用的信息，并进行分析。本文将结合移动通信客户通话行为分析的实际应用，研究数据挖掘技术在该领域中的应用。 首先，我们需要对客户通话记录进行数据清洗。客户通话记录中可能存在丢失、重复或错误的信息，需要通过数据清洗技术对其进行处理。在数据清洗中，我们可以使用数据挖掘技术中的聚类算法，将类似的通话记录归为同一类别，并对每一类别中的异常数据进行修正。 接下来，我们需要对客户通话记录中的数据进行特征提取。特征提取是指从原始数据中提取具有代表性的特征，并将其转化为可用于分析的数据。在客户通话行为分析中，我们可以从通话时长、通话时间、通话地点等方面进行特征提取。可以使用数据挖掘中的特征选择算法，来确定哪些特征对客户通话行为的影响更为显著。 在完成特征提取后，我们可以使用数据挖掘中的分类算法，对客户通话行为进行分类。通过将客户通话记录归为不同的类别，可以更好地了解客户的需求和行为，为移动通信运营商提供更好的服务。 最后，我们可以使用数据挖掘中的关联规则算法，来挖掘客户通话记录中的一些隐藏规律。通过关联规则算法，可以发现通话时间、通话地点等方面之间的关联性，并提供更深入的客户行为分析。 综上所述，数据挖掘技术在移动通信客户通话行为分析中发挥着重要的作用。通过数据挖掘技术，可以从大量的客户通话记录中提取有用的信息，并进行分析，为移动通信运营商提供更好的服务。