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1 业务问题分析

客户价值分析实际上是一个对客户进行分群的问题。为了指定更有效的营销策略，就需要从客户的需求出发，了解客户特征，为不同的客户提供不同的产品和服务。这样既可以提高客户体验感，减少客户流失，保留优质客户以及吸引新客户，同时也能降低降低服务成本，提高业务收入，提高运营商的竞争力。

对于电信运营商来说，根据以往的运营经验，可以大概知道客户类型，但是随着数据量越来越大，仅凭人工对海量数据进行分析很明显不现实，同时由于客户数量很多，且消费行为复杂，人工很难事先对客户打标签，得到训练数据。所以必须使用数据挖掘技术对数据做更精准的分析，并得到定量的分析结果。数据挖掘技术可以从海量数据中发现有用的信息和知识，对客户进行细分，根据细分得到客户类别，为其推出不同提供服务，为客户提供个性化服务，使其营销政策更具针对性，提高电信企业利润。K-means聚类方法是数据挖掘技术中最为常用的方法，非常适合用于进行电信客户细分。

在对数据进行聚类之前，可以将客户大致分为中高端客户、中端用户、离网趋势用户等。但这是经验而言，最终结果需要看模型的运行结果，不能主观臆断。通过聚类，将客户合理地分为多个类别，在聚类完成后，可以继续对客户信息进行统计分析，从而制定出合理的营销方案。

2 K-means算法

数据挖掘是从大数据中挖掘出隐藏的、未知的和有意义的规则和模式的业务流程，它是用来支持以客户为中心的企业的必要技术。大数据背景下，电信运营商已经认识到客户是业务的中心，客户数据是它们的重要资产。聚类分析是在未知划分类别的前提下，依据数据的相似度对其进行分类的方法，它是一种无监督学习算法。常用的聚类算法由K-means算法、K-近邻 (KNN) 算法和模糊C均值聚类 (FCM) 算法等，这些算法广泛的应用于模式识别、图像分析和机器学习等领域。K-means算法是最受欢迎的聚类算法之一， 它选择距离为相似度的评价标准，通过最小化误差函数便可将数据加以分类。K-means 算法尝试找出平方误差函数值最小的k个划分。算法使得各聚类本身尽可能紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。当结果簇是密集的，而簇与簇之间区别明显时，它的效果较好。

采用K-Means 聚类模型进行客户分群，主要因为 K-means 算法具有以下优点：能够很好的解决给出数值型属性的数据对象的聚类问题，经常以局部最优结束；对处理大数据集，该算法是相对可伸缩的和高效率的；对输入数据顺序的敏感度一般；虽然对处理噪声数据的能力不高，由于电信提供客户的数据比较完整，可以通过数据预处理来弥补；该算法结果比较容易理解，建模速度也较快。

下面简要介绍K-means算法原理：

(1) 确定聚类的类数K，随机选出 K 个点并以其为初始聚类中心。

(2) 随后计算得出各样本至聚类中心距离的大小，并且把样本划分到距离最近聚类中心所属类。

(3) 对划分完全后的新类重新进行计算得出新的聚类中心，假如两次的聚类中心并没有发生改变，那么久可以确定样本调整结束，此时相应的误差平方和函数已达到最小，聚类准则函数已经收敛；否则，若初始聚类中心发生变化，则需要继续调整所有样本来确定新的聚类中心，并进入下一次的迭代过程。