摘 要
随着移动互联网应用的不断深入及丰富，手机网民规模迅速扩张，手机 QQ、
手机微博、手机阅读随处可见，作为移动互联网关键环节的中国移动正感受这个
浪潮带来的冲击；如何找到手机上网用户的偏好，进行针对性内容推送？如何根
据用户的业务使用情况，及时进行上网套餐升级推荐？这一系列的问题需要对其
深入研究，找到一些切实可行的手机上网用户应用模型，增加业务收入、提升用
户满意度。

本文针对 SC 移动用户，重点研究基于用户分析和数据挖掘的手机上网应用，
主要研究内容及成果如下：
1、通过聚类等数据挖掘方法，分析网站和 WAP 日志数据，建立手机上网用
户偏好应用模型，进行针对性营销推荐等服务。

2、通过分类和预测法方法，分析用户套餐流量数据，建立手机上网套餐升舱
模型，跟踪用户的使用情况，适时推出用户需要的流量套餐。

本文的研究成果能为省公司的差异化营销提供决策依据，协助分公司营销人
员找到最佳营销对象，提升公司的整体盈利能力。通过试点实践，获得了非常好
的实践效果，现在已经在 SC 移动全省大力推广。

关键词：数据挖掘；聚类分析；分类和预测法