统计分析法在电信客户价值分析中的应用
统计分析法是数据挖掘中的一种，通过对研究对象的规模、速度、范围、程度等数量关系的分析研究，认识和揭示事物间的相互关系、变化规律和发展趋势，借以达到对事物的正确解释和预测的一种研究方法。在电信客户价值分析中，统计分析法可以建立一套简洁实用的客户价值评价体系，提出一个保留价值客户、提升低价值客户的客户管理的定性、定量方案，建立一个大客户管理的方案模型。
电信客户价值分析的目的是通过数据挖掘所生成的客户价值目标，从市场营销的观点评估每个客户的价值。客户当前价值，可以从直接计算的角度就是要计算在评价阶段内客户实际产生的净利润大小。从间接计算的角度则必须借助另外的一种方法来评价客户的当前货币价值，可以用毛利润、服务成本两个指标来间接描述客户的当前价值。
在电信客户价值分析中，频率统计可以用来描述客户当前价值的分布情况。通过对数据进行统计，可以统计出客户当前价值的最大值和最小值，然后确定统计步长，根据客户的月均值统计区间中点值，分别统计出每个区间的人数。通过 MATLAB 绘图，可以给出对应上表的客户月均费用频率直方图。
最小二乘法可以用来拟合数据，通过对直方图的观察，可以发现大部分客户集中在低价值区，而少部分客户集中在高价值区，中间有一个非常明显的落差。本文要确定的临界值是必须处于发生落差的区间内的，所以就进一步拟合直方图中数据从高到低的变化过程，发现其图形类似于幂函数 y=cx-n(c>0,n>0)曲线的图形。
通过最小二乘法拟合数据，可以得到拟合函数 y=3762944.25927778x-2.05621955，然后用 Matlab 绘制曲线拟合图，图中蓝色星点为原始数据点，绿色曲线为拟合函数曲线，从中可以看出，所得拟合曲线与原数据拟合程度较好，所以得到的该拟合曲线是合理的。
客户价值临界模型可以通过二阶导函数等于 1 时的 x 值作为临界值，这是有具体意义的：因为二阶导函数反映的是数据变化的快慢，“1”是变化快慢的转折点，以此来判定客户价值的高低，这跟电信运营商要求在高价值区保持稳定是一致的，所以以此来确定的临界价值点也是合理的。
统计分析法在电信客户价值分析中的应用可以帮助电信企业更好地理解客户价值，实现客户价值的评估和提升，提高电信企业的竞争力和盈利能力。
