基于大数据的无线通信用户行为与精准传播策略分析

摘要

针对用户行为分析智能化、动态自适应的发展需求，本研究基于大数据技术，系统分析了无线通信用户行为的多维度特征及其动态演变规律，涵盖通话记录、流量使用、应用偏好及地理位置等多源异构数据。通过数据清洗、特征工程和多算法融合，构建了高精度的用户画像与细分模型，揭示了用户群体的行为异质性及价值差异。并采用K均值(K-means)聚类、关联规则和决策树等方法，实现了用户行为模式的精准识别和标签体系构建。同时，基于逻辑回归和机器学习模型，建立了用户流失预警与价值评估体系，为运营商提供科学的风险管理工具。结果表明，经A/B测试验证，基于用户画像的多场景精准传播策略的个性化推送与激励机制显著增强了传播的针对性与用户体验，最终提升了用户转化率与留存率。

关键词

无线通信 / 大数据 / 用户行为分析 / 精准传播策略 / 个性化推荐