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基于数据仓库的电信企业经营分析的算法实现

作　者: 刘清松
导　师: 王霓虹
学　校: 东北林业大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 数据仓库经营分析系统重入网权重算法
分类号: TP311.13
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 34次
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内容摘要

在“以客户为中心,以市场为导向”这样的通信市场竞争中,最核心的是满足客户需求,实现利润最大化。经营分析系统采用数据仓库技术对客户在与企业交互过程中生成的各种数据作以收集、整理、分析,挖掘出隐含在数据中的有用信息,以便给用户提供更有针对性、更优质的服务。因此,如何将数据分析算法应用于电信企业经营分析系统中,成为了运营商们最关注的问题之一。本论文从数据仓库技术角度出发,就数据仓库技术在电信企业经营分析系统中的应用进行了研究,在此基础上阐述了权重算法在经营分析系统建设中的应用,并以某省数据仓库为基础在该省经分系统中建立了重入网用户的专题分析模型,予以了系统实现和模型的数据验证。本文介绍了数据仓库技术和数据仓库相关支撑技术(包括数据库技术、ETL技术、OLAP联机分析处理技术、元数据管理技术、前台展现技术等)和电信企业经营分析系统的定义与基本结构,研究了电信企业数据仓库的建设步骤,以某移动分公司智能网用户偏多,用户重复入网现象较为普遍为实施背景,基于该电信企业原有数据仓库的数据存储模型,采用TFIDF权重算法与Cosine类似算法相结合的分析思路,建立了重入网用户分析模型。文中对模型的定义、算法的选择、模型的建立和评估以及实施结果的展现都做了详细分析与探讨。目前国内电信运营企业的数据分析技术已经经历了起步阶段,从原先的多维分析、联机分析处理(OLAP)等技术出发,到现在根据市场发展的需要,依据经营中遇到的问题适时的制订数据分析的算法,从数据中发现知识,调整经营策略,这一过程正处于蓬勃发展之中。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-8
1 绪论  8-13
  1.1 课题背景  8-9
  1.2 电信企业经营分析系统的功能与发展  9-10
    1.2.1 关键指标监控  9
    1.2.2 统计报表功能  9
    1.2.3 综合分析  9
    1.2.4 高级数据挖掘功能  9-10
  1.3 当前电信企业经营分析系统建设的不足与本文主要工作  10-13
    1.3.1 当前电信企业经营分析系统建设的不足  10-11
    1.3.2 本文主要工作  11-13
2 数据仓库  13-19
  2.1 数据仓库概论  13
  2.2 数据仓库的层次结构  13-14
    2.2.1 STAGE层信启、模型  13-14
    2.2.2 ODS/DWD层信息模型  14
    2.2.3 MID层信息模型  14
    2.2.4 DM层信息模型  14
    2.2.5 MDW元数据信息模型  14
  2.3 企业数据仓库的建设步骤  14-16
    2.3.1 确定范围  15
    2.3.2 环境评估  15
    2.3.3 分析阶段  15
    2.3.4 设计阶段  15
    2.3.5 开发阶段  15-16
    2.3.6 测试阶段  16
    2.3.7 运行阶段  16
  2.4 数据仓库的支撑技术应用概览  16-18
    2.4.1 数据库技术  16-17
    2.4.2 ETL技术  17
    2.4.3 OLAP联机分析处理技术  17
    2.4.4 元数据管理技术  17-18
    2.4.5 前台展现技术  18
    2.4.6 报表技术  18
    2.4.7 挖掘技术  18
    2.4.8 仿真优化技术  18
  2.5 本章小结  18-19
3 电信企业经营分析系统的数据仓库设计概要  19-28
  3.1 电信企业经营分析系统概论  19-20
    3.1.1 电信企业经营分析系统的定义  19
    3.1.2 电信企业经营分析系统的基本架构  19-20
    3.1.3 电信企业经营分析系统的模块功能  20
  3.2 电信企业经营分析系统的数据仓库  20-22
    3.2.1 电信企业的数据仓库  20-21
    3.2.2 电信企业经营分析系统的数据仓库  21-22
  3.3 电信企业数据仓库的设计  22-27
    3.3.1 分析主题的设计  22-26
    3.3.2 分析指标的设计  26
    3.3.3 分析维度的设计  26-27
  3.4 本章小结  27-28
4 经营分析系统中的算法实现——重入网专题分析  28-45
  4.1 重入网算法思想  28-30
    4.1.1 TFIDF权重算法(term frequency-inverse document fequency)  28-29
    4.1.2 Cosine类似算法  29-30
  4.2 重入网算法的实施  30-44
    4.2.1 商业目标  30
    4.2.2 数据理解与准备  30-34
    4.2.3 模型的建立与优化  34-41
    4.2.4 模型评估与验证  41-42
    4.2.5 模型部署与应用  42-44
  4.3 本章小结  44-45
结论  45-46
参考文献  46-49
攻读学位期间发表的学术论文  49-50
致谢  50-51

基于数据仓库的电信企业经营分析的算法实现

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