Luận Văn Thạc Sĩ: Phân Tích Dữ Liệu Thuê Bao Di Động Hướng Đến Dự Đoán Rời Mạng Viễn Thông

Luận văn thạc sĩ VNU UET phân tích dữ liệu thuê bao di động nhằm dự báo tình trạng rời mạng viễn thông, cung cấp cái nhìn sâu sắc về xu hướng.

• Tác giả: Nguyễn Thị Như Ngọc
• Người hướng dẫn: TS. Phan Xuân Hiếu
• Trường học: Trường Đại học Công nghệ - Đại học Quốc gia Hà Nội
• Chuyên ngành: Công nghệ thông tin
• Đề tài: Phân Tích Dữ Liệu Thuê Bao Di Động Hướng Đến Dự Đoán Thuê Bao Rời Mạng Viễn Thông
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sỹ
• Năm xuất bản: 2014
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• LỜI CAM ĐOAN
• 1. DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT
• 2. DANH MỤC HÌNH ẢNH
• 3. DANH MỤC BẢNG BIỂU
• MỞ ĐẦU
• 4. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ THUÊ BAO RỜI MẠNG
• 4.1. Thị trường thông tin di động Việt Nam
• 4.2. Khái niệm “churn”
• 4.3. Phân loại “churn”
• 4.4. Các nghiên cứu liên quan
• 4.5. Mục tiêu và phạm vi đề tài

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Phân Tích Dữ Liệu Thuê Bao Di Động

Phân tích dữ liệu thuê bao di động là một lĩnh vực quan trọng trong ngành viễn thông. Nó không chỉ giúp các nhà cung cấp dịch vụ hiểu rõ hơn về hành vi của khách hàng mà còn hỗ trợ trong việc dự đoán các xu hướng rời mạng. Việc khai thác dữ liệu từ các thuê bao di động cho phép các nhà mạng đưa ra các chiến lược kinh doanh hiệu quả hơn, từ đó nâng cao khả năng giữ chân khách hàng.

1.1. Ứng Dụng Của Phân Tích Dữ Liệu Trong Viễn Thông

Phân tích dữ liệu trong viễn thông giúp nhận diện các hành vi của người dùng, từ đó đưa ra các quyết định kinh doanh chính xác. Các nhà mạng có thể sử dụng dữ liệu để tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng và phát triển các dịch vụ mới.

1.2. Tầm Quan Trọng Của Dự Đoán Rời Mạng

Dự đoán rời mạng là một yếu tố quan trọng trong việc giữ chân khách hàng. Bằng cách phân tích dữ liệu, các nhà mạng có thể xác định được những khách hàng có nguy cơ rời mạng cao và thực hiện các biện pháp can thiệp kịp thời.

II. Vấn Đề Thách Thức Trong Phân Tích Dữ Liệu Thuê Bao Di Động

Thị trường viễn thông hiện nay đang đối mặt với nhiều thách thức, đặc biệt là trong việc giữ chân khách hàng. Tỷ lệ rời mạng ngày càng cao, và các nhà cung cấp dịch vụ cần phải tìm ra nguyên nhân và giải pháp hiệu quả. Việc phân tích dữ liệu không chỉ giúp nhận diện vấn đề mà còn cung cấp các giải pháp khả thi.

2.1. Nguyên Nhân Khách Hàng Rời Mạng

Có nhiều nguyên nhân dẫn đến việc khách hàng rời mạng, bao gồm chất lượng dịch vụ kém, giá cước cao và thiếu các chương trình khuyến mãi hấp dẫn. Việc hiểu rõ nguyên nhân này là rất quan trọng để các nhà mạng có thể cải thiện dịch vụ.

2.2. Tác Động Của Cạnh Tranh Đến Thị Trường

Cạnh tranh giữa các nhà cung cấp dịch vụ viễn thông ngày càng gay gắt. Điều này không chỉ ảnh hưởng đến doanh thu mà còn làm tăng tỷ lệ rời mạng. Các nhà mạng cần phải có chiến lược rõ ràng để giữ chân khách hàng trong bối cảnh này.

III. Phương Pháp Phân Tích Dữ Liệu Thuê Bao Di Động Hiệu Quả

Để phân tích dữ liệu thuê bao di động một cách hiệu quả, các nhà mạng cần áp dụng các phương pháp hiện đại như khai phá dữ liệu và học máy. Những phương pháp này giúp phát hiện các mẫu hành vi của khách hàng và dự đoán khả năng rời mạng.

3.1. Khai Phá Dữ Liệu Trong Viễn Thông

Khai phá dữ liệu là quá trình tìm kiếm thông tin hữu ích từ các tập dữ liệu lớn. Trong ngành viễn thông, nó giúp nhận diện các hành vi của khách hàng và dự đoán xu hướng rời mạng.

3.2. Sử Dụng Mô Hình Dự Đoán Hiện Đại

Các mô hình dự đoán như cây quyết định, SVM và mạng nơ-ron có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu thuê bao. Những mô hình này giúp cải thiện độ chính xác trong việc dự đoán khách hàng rời mạng.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Phân Tích Dữ Liệu Trong Ngành Viễn Thông

Phân tích dữ liệu thuê bao di động không chỉ dừng lại ở việc dự đoán rời mạng mà còn có nhiều ứng dụng khác trong ngành viễn thông. Các nhà mạng có thể sử dụng dữ liệu để tối ưu hóa dịch vụ và nâng cao trải nghiệm khách hàng.

4.1. Tối Ưu Hóa Trải Nghiệm Khách Hàng

Bằng cách phân tích dữ liệu, các nhà mạng có thể hiểu rõ hơn về nhu cầu và mong muốn của khách hàng, từ đó cải thiện dịch vụ và tăng cường sự hài lòng của khách hàng.

4.2. Phát Triển Dịch Vụ Mới

Phân tích dữ liệu cũng giúp các nhà mạng phát hiện ra các xu hướng mới trong thị trường, từ đó phát triển các dịch vụ mới phù hợp với nhu cầu của khách hàng.

V. Kết Luận Về Phân Tích Dữ Liệu Thuê Bao Di Động

Phân tích dữ liệu thuê bao di động là một công cụ mạnh mẽ giúp các nhà mạng nâng cao khả năng cạnh tranh và giữ chân khách hàng. Việc áp dụng các phương pháp phân tích hiện đại sẽ giúp các nhà mạng dự đoán chính xác hơn về hành vi của khách hàng và đưa ra các chiến lược phù hợp.

5.1. Tương Lai Của Phân Tích Dữ Liệu Trong Ngành Viễn Thông

Với sự phát triển của công nghệ, phân tích dữ liệu sẽ ngày càng trở nên quan trọng hơn trong ngành viễn thông. Các nhà mạng cần phải đầu tư vào công nghệ và nhân lực để tối ưu hóa quy trình phân tích dữ liệu.

5.2. Chiến Lược Giữ Chân Khách Hàng Hiệu Quả

Để giữ chân khách hàng, các nhà mạng cần phải có các chiến lược rõ ràng và hiệu quả. Việc dự đoán rời mạng và can thiệp kịp thời sẽ giúp giảm tỷ lệ rời mạng và tăng doanh thu.

Trích đoạn nội dung tài liệu

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ NGUYỄN THỊ NHƢ NGỌC PHÂN TÍCH DỮ LIỆU THUÊ BAO DI ĐỘNG HƢỚNG ĐẾN DỰ ĐOÁN THUÊ BAO RỜI MẠNG VIỄN THÔNG LUẬN VĂN THẠC SỸ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Hà Nội -2014 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ NGUYỄN THỊ NHƢ NGỌC PHÂN TÍCH DỮ LIỆU THUÊ BAO DI ĐỘNG HƢỚNG ĐẾN DỰ ĐOÁN THUÊ BAO RỜI MẠNG VIỄN THÔNG Ngành: Công nghệ thông tin Chuyên ngành: Hệ thống thông tin Mã số: 60480104 LUẬN VĂN THẠC SỸ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. PHAN XUÂN HIẾU Hà Nội -2014 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] LỜI CẢM ƠN Trước hết, tôi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc nhất đến TS. Phan Xuân Hiếu - Trường Đại học Công Nghệ - Đại học Quốc gia Hà Nội, người đã tận tình hướng dẫn, chỉ bảo và định hướng cho tôi trong suốt quá trình thực hiện luận văn tốt nghiệp. Tôi xin cảm ơn Trường Đại học Công Nghệ - Đại học Quốc gia Hà Nội và các thầy cô giáo đã giảng dạy tôi trong suốt thời gian học tập tại trường, tạo điều kiện giúp đỡ tôi hoàn thiện luận văn này. Xin cảm ơn gia đình, bạn bè, đồng nghiệp đã luôn động viên giúp đỡ tôi trong thời gian học tập và hoàn thành luận văn. Trong quá trình nghiên cứu, thực hiện, mặc dù đã cố gắng, nỗ lực để hoàn thiện, luận văn của tôi cũng không tránh khỏi những thiếu sót và hạn chế. Kính mong nhận được sự đóng góp của thầy cô và các bạn. Tôi xin chân thành cảm ơn! Hà Nội, tháng 10 năm 2014 Học viên Nguyễn Thị Như Ngọc LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan kết quả đạt được trong luận văn là sản phẩm của riêng cá nhân tôi, không sao chép lại của người khác. Trong toàn bộ nội dung của luận văn, những điều đã trình bày là của cá nhân tôi hoặc được tôi tổng hợp từ nhiều nguồn tài liệu. Tất cả các nguồn tài liệu tham khảo có xuất xứ rõ ràng và được trích dẫn hợp pháp, không có việc sao chép tài liệu, công trình nghiên cứu của người khác mà không chỉ rõ về tài liệu tham khảo. Tôi xin chịu toàn bộ trách nhiệm và mọi hình thức kỷ luật theo quy định cho lời cam đoan của tôi. Hà Nội, tháng 10 năm 2014 Tác giả Nguyễn Thị Như Ngọc LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] 1 MỤC LỤC DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT. 3 DANH MỤC HÌNH ẢNH . 4 DANH MỤC BẢNG BIỂU . TỔNG QUAN VỀ THUÊ BAO RỜI MẠNG . Thị trường thông tin di động Việt Nam . Khái niệm “churn” . Phân loại “churn” . Các nghiên cứu liên quan . Mục tiêu và phạm vi đề tài. KHAI PHÁ DỮ LIỆU THUÊ BAO DI ĐỘNG . Lý thuyết khai phá dữ liệu . Tại sao cần khai phá dữ liệu . Khái niệm khai phá dữ liệu . Các bài toán khai phá dữ liệu điển hình . Mô hình kho dữ liệu di động. Một số ứng dụng khai phá dữ liệu di động . Phân tích và dự đoán nhu cầu sử dụng các sản phẩm, dịch vụ . Nhận dạng và dự đoán các biểu hiện gian lận . Phân tích dự đoán thuê bao rời mạng . Dự đoán nhu cầu tăng dung lượng đường truyền . BÀI TOÁN PHÂN LỚP DỮ LIỆU THUÊ BAO RỜI MẠNG . Phát biểu bài toán . Phân lớp dữ liệu thuê bao rời mạng . Lựa chọn thuộc tính. Cây quyết định C4. Support Vector Machines . 30 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail. Mô hình đánh giá hiệu năng . THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ . Dữ liệu thực nghiệm . Phân lớp dữ liệu sử dụng cây quyết định C4. Phân lớp sử dụng thuật toán Naïve Bayes . Phân lớp sử dụng thuật toán SVM . Phân lớp sử dụng thuật toán Neural Networks . Đánh giá hiệu năng . 43 TÀI LIỆU THAM KHẢO . 51 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] 3 DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT Thuật ngữ Định nghĩa Bộ TT&TT Bộ Thông tin và truyền thông ITU International Telecommunication Union - Tổ chức viễn thông quốc tế thuộc Liên hiệp quốc USD United States dollar – Đồng đô la Mỹ KPDL Khai phá dữ liệu KDD Knowledge Discovery and Data Mining DWH DataWarehouse OLAP Online Analytical Processing VAS Dịch vụ giá trị gia tăng NB Naïve Bayes SVM Support vector machine NN Neural Networks LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] 4 DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 1 - Tình hình phát triển thuê bao di động tại Việt Nam tính đến năm 2012 .9 Hình 2 - Doanh thu dịch vụ di động tại Việt Nam tính đến năm 2012.9 Hình 3 - Thị phần các nhà cung cấp dịch vụ di động tại Việt Nam . 10 Hình 4 - Quá trình phát hiện tri thức trong CSDL . 15 Hình 5 - Mô hình kho dữ liệu di động . 17 Hình 6 - Tiến trình phân lớp dữ liệu . 22 Hình 7 - Mô hình quan hệ các bảng dữ liệu . 23 Hình 8 - Các giai đoạn của mô hình dự đoán thuê bao rời mạng . 24 Hình 9 - Lựa chọn thuộc tính trong phân lớp dữ liệu . 25 Hình 10 - Số lượng thuộc tính được thu thập . 26 Hình 11 - Ví dụ về cây quyết định . 26 Hình 12 - Nhiều mặt phẳng phân tách dữ liệu . 29 Hình 13 - Siêu mặt phẳng phân tách. 30 Hình 14 - Mạng nơ-ron truyền thẳng nhiều lớp. 31 Hình 15 - Mạng nơ- ron hồi quy. 31 Hình 16 - Dữ liệu thực nghiệm . 35 Hình 17 - Dữ liệu rời rạc . 35 Hình 18 - Thực hiện phân lớp với thuật toán Naïve Bayes . 37 Hình 19 - Thực hiện phân lớp với thuật toán SVM . 38 Hình 20 - Thực hiện phân lớp với thuật toán Neural Networks . 40 Hình 21 - Hiệu năng các thuật toán với lớp thuê bao rời mạng . 41 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] 5 DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 1 - Ma trận nhầm lẫn . 33 Bảng 2 - Kết quả mô hình phân lớp sử dụng C 4.5 với tỷ lệ mẫu khác nhau . 36 Bảng 3 - Bảng đánh giá hiệu năng của C4.5 với tỷ lệ mẫu 1/10 . 36 Bảng 4 - Bảng đánh giá hiệu năng của C4.5 với tỷ lệ mẫu 1/2 . 36 Bảng 5 - Bảng đánh giá hiệu năng của C4.5 với tỷ lệ mẫu 1/1 . 37 Bảng 6 - Kết quả mô hình phân lớp sử dụng NB với tỷ lệ mẫu khác nhau . 37 Bảng 7 - Bảng đánh giá hiệu năng của NB với tỷ lệ mẫu 1/10 . 38 Bảng 8 - Bảng đánh giá hiệu năng của NB với tỷ lệ mẫu 1/2 . 38 Bảng 9 - Bảng đánh giá hiệu năng của NB với tỷ lệ mẫu 1/1 . 38 Bảng 10 - Kết quả mô hình phân lớp sử dụng SVM với tỉ lệ mẫu khác nhau . 39 Bảng 11 - Bảng đánh giá hiệu năng của SVM với tỷ lệ mẫu 1/10 . 39 Bảng 12 - Bảng đánh giá hiệu năng của SVM với tỷ lệ mẫu 1/2 . 39 Bảng 13 - Bảng đánh giá hiệu năng của SVM với tỷ lệ mẫu 1/2 . 39 Bảng 14 - Kết quả mô hình phân lớp sử dụng NN với tỉ lệ mẫu khác nhau. 40 Bảng 15 - Bảng đánh giá hiệu năng của NN với tỷ lệ mẫu 1/10 . 40 Bảng 16 - Bảng đánh giá hiệu năng của NN với tỷ lệ mẫu 1/2 . 40 Bảng 17 - Bảng đánh giá hiệu năng của NN với tỷ lệ mẫu 1/1 . 41 Bảng 18 - Bảng đánh giá hiệu năng với dữ liệu test của mô hình phân lớp C4. 42 Bảng 19 - Bảng đánh giá hiệu năng với dữ liệu test của mô hình phân lớp Naïve Bayes. 42 Bảng 20 - Bảng đánh giá hiệu năng với dữ liệu test của mô hình phân lớp SVM . 42 Bảng 21 - Bảng đánh giá hiệu năng với dữ liệu test của mô hình phân lớp NN . 42 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] 6 MỞ ĐẦU Dịch vụ thông tin di động ngày càng phát triển mạnh mẽ, trở thành một phần tất yếu trong cuộc sống của mỗi người dân Việt Nam. Với sự ra đời của hàng loạt các nhà cung cấp dịch vụ mạng điện thoại di động. Quản lý thông tin thuê bao di động nhằm nâng cao khả năng chăm sóc khách hàng, đưa ra các chiến lược kinh doanh là việc không thể thiếu đối với các nhà cung cấp dịch vụ mạng di động. Ngày nay “kho dữ liệu” đã trở thành một khái niệm quen thuộc đối với các doanh nghiệp, “kho dữ liệu” hỗ trợ doanh nghiệp ra quyết định cho các hoạt động tăng sự tập trung vào khách hàng như phân tích các mô hình khách hàng, so sánh hiệu suất doanh số bán hàng theo quý, theo năm, và theo vùng địa lý để điều chỉnh chiến lược sản xuất, phân tích hoạt động và tìm kiếm nguồn lợi nhuận, quản lý các mối quan hệ khách hàng, điều chỉnh môi trường và quản lý chi phí tài sản của công ty. Xây dựng kho dữ liệu thuê bao di động là hướng đi đúng đắn nhằm nâng cao năng lực cạnh tranh và chăm sóc khách hàng của các nhà mạng di động. Trong bối cảnh thị trường viễn thông đã đi vào giai đoạn bão hòa, khách hàng ngày càng đòi hỏi cao về chất lượng và dịch vụ. Hơn nữa khách hàng có nhiều lựa chọn và có quyền chuyển đổi nhà cung cấp dịch vụ, kết quả là khách hàng rời mạng tăng lên một cách nhanh chóng. Đối mặt với thách thức này, các nhà cung cấp dịch vụ viễn thông cần phải đưa ra những hoạch định chiến lược để giữ chân khách hàng. Các yếu tố quan trọng để giữ chân khách hàng là dự đoán khách hàng rời mạng và chiến lược phòng chống khách hàng rời mạng hiệu quả. Hướng nghiên cứu của tôi là từ kho dữ liệu di động thực hiện khai thác, phân tích nhằm phát hiện các hành vi rời mạng của thuê bao và dự đoán thuê bao rời mạng cho đề tài luận văn của mình. Luận văn được xây dựng dựa theo lý thuyết khai phá dữ liệu được các nhà khoa học nghiên cứu đồng thời tôi xin trình bày quan điểm riêng của mình về việc áp dụng khai phá dữ liệu trong phát hiện hành vi và dự đoán thuê bao rời mạng. Dữ liệu được sử dụng trong luận văn là dữ liệu “anonymous”, chỉ mang tính chất nghiên cứu và không tiết lộ bất cứ thông tin của tổ chức hay cá nhân nào.