1.概述：量化数据挖掘与数据分析应用数据
（1）、从量化系统获取广州、佛山、珠海数据作为报告的样本数据；
(2)、根据样本数据中的手机号码，对个人客户的套餐、流量包、年龄、性别、地域、在网时长（入网时间）等数据进行匹配。
（3）数据范围说明
专题
功能
数据
说明
1.2.1 基地业务优化分析
基地业务流程转化分析
通过自定义事件获取业务流程转化数据
量化自身数据
基地应用报错日志分析
机型、版本、系统、错误内容
1.2.2 APP流量画像
APP流量属性数据视图
APP、应用类别、网络、地域、终端、流量
APP流量用户分群
APP、流量、时间
分6档次：0~100M、101~300M、301~500M、501~700M、701M~1G、1G以上
1.2.3 终端用户细分
终端用户市场分析
终端品牌、用户类型、套餐、年龄、性别、地域、在网时长
客户资料数据：手机号码、用户类型、套餐、年龄、性别、地域、在网时长（入网时间）
新入网用户分析
入网时间、月户均流量、活跃率
客户资料数据：在网时长（入网时间）
重入网用户分析
IMEI相同IMSI不同的用户群
获取同一用户（个人客户）的多个不同手机号码后与量化数据进行IMSI匹配
离网用户分析
现网用户数据、离网用户数据
量化自身数据，取3个月变化趋势
异网用户分析
异网数据
以量化数据为基础做的分析应用模型，包括业务优化、流量画像、用户细分、流失分析和智能推荐等五个模型，详见附件。
结合分析模型，对需要提取的CRM类数据进行了初步分析，简要说明如下表。
对于ARP值类的分析，需要提取计费类数据，就移动终端关注的流量及收方面，客户帐单的基本信息如下表。
CRM类数据
计费类数据
客户信息
服务信息
套餐及流量包
帐单信息
客户名称
手机号码
产品套餐
帐期
客户地址
付费方式
流量包
流量收入/费用
性别
开通日期
创建时间
流量（超出套餐流量包的部分）
生日
服务状态
生效时间
民族
地市分公司
失效时间
收入等级
教育程度
婚姻状况
用户职业
证件类型
证件号码
建档日期
2、量化数据应用体系的构建
将终端特征和应用信息，用户特征和行为数据关联，通过对接移动用户资料和在用清单数据，构建特征标签库及业务分析模型对数据进行分析。详见附件图1。
基于终端大数据分析的精准营销 附件.docx
3、数据模型
详见附件图2。
4、分析方法
通过量化样本数据戒护额ODS业务套餐订购和行为信息，丰富用户个性化源信息，实现大数据关联分析。详见附件图3。
5、应用分析报告实例
从上图转化率分析对比可以看出，推荐为的点击比例，下载比例明显高于普通位；用户进入应用屏的比例明显高于应用超市，但应用屏的点击比例低于应用超市。 详见附件图3。
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