随着技术的不断改进,通信行业掌握的用户行为数据更为全面、复杂。同时,伴随着大数据领域的发展,通信行业对数据分析的应用势在必行。当前最紧迫的应用场景是竞争激烈的运营商之间争夺客户的战争,其中客户的分类预测是运营商一直关注的重点。在联通行业中,作为中国联通最注重的业务就是宽带业务,它是联通公司可持续发展的根基和核心。所以,如何做到对宽带客户进行准确的预测和分类,如何分析各类客户的潜在属性,以及制定相应的营销策略,是运营商最关心的问题。解决上述问题的工具就是数据挖掘,而数据挖掘又包含各种各样的算法,其中一个分类和预测功能较好的算法之一就是决策树算法,它的发展也将面临更多的内容和挑战。因此,基于智能化数据挖掘的基础上,建立开通智慧沃家共享版不同套餐的联通客户对市话费、短信费和增值费影响的决策树分析,对客户进行细分和相应理论进行研究,为企业提供合理建议。主要完成以下内容:(1)分别研究客户性别、年龄和办理的套餐种类对市话费、短信费和增值费的影响,将性别、年龄和套餐种类分别和市话费、短信费、增值费进行交叉列联分析,根据置信度,分别分析每个属性对市话费、短信费和增值费的是否存在显著影响。(2)利用决策树中CHAID算法,建立决策树联通智慧沃家共享客户决策树分析。基于决策树客户决策树的建立,分析开通智慧沃家共享版不同套餐业务的大多数客户的自然属性特征和套餐种类对市话费、短信费和增值费的影响程度,然后根据这些特征有针对性的进行营销,这样可以减少公司拓宽该项业务的市场成本,最后对所建立的决策树进行效度检验,通过依据置信区间和标准误来判定决策树的效度程度。通过分析得出,在市话费上,客户年龄对市话费的影响最大,其次为套餐种类,最后为性别对市话费的影响;在短信费上,对其影响最大且只有套餐种类,也就是说绝大部分客户,对于套餐内的短信还是可以满足客户需求的,而且有很少人产生短信费;在增值费上,对其影响最大的也是套餐内种类,其次是性别,办理套餐容量越大的客户,增值业务费反而越大。作为通信企业应时刻关注了解客户的消费行为特征,以及客户的满意度和他们的使用情况,进而可以进行有针对性的推销,这样可以大大减少企业为了拓宽该项业务的市场所花费的成本。