数据挖掘在中国移动某分公司离网分析中的应用

发布时间：2022-12-06 00:33

　　数据挖掘是从大量的数据中抽取出潜在的、不为人知的有用信息、模式和趋势。它是一种知识发现的过程,主要基于统计学、人工职能、神经元网络和机器学习等技术。数据挖掘通过高度自动化的数据分析,做出归纳推理,从中挖掘出潜在的模式,对未来的情况进行预测,以帮助决策者评估风险、做出正确的决策。 本论文围绕中国移动某分公司数据仓库基础上的离网分析数据挖掘专题展开研究开发工作,主要工作包括: 本文介绍了数据挖掘的基本概念,数据挖掘技术的发展过程和在不同领域中的应用现状。根据中国移动公司的现有经营分析系统规范,在现有客户行为主题、竞争对手主题、营销活动主题、收入主题、客户服务主题等各数据仓库主题分析的数据基础上,分析总结了数据挖掘获取数据的数据源信息主要来自于移动的数据仓库系统。这样可以充分利用移动公司现有资源,加快项目的开发进程。 在需求分析过程中,介绍了客户对业务需求的要求和需求获取的过程,并对客户自身在项目中的需求给予介绍,对不同干系人的需求分析和我们在项目实施中的对策。在业务上如何获取客户帮助,更快的完成业务分析和确认。在数据挖掘的功能、架构和软件划分上,充分利用系统工... 

【文章页数】：71 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
1 概述
    1.1 研究目标和意义
    1.2 数据挖掘简介
    1.3 国内外发展现状
    1.4 文章结构的介绍
2 背景知识介绍
    2.1 数据挖掘过程介绍
        2.1.1 移动数据仓库概述
        2.1.2 数据仓库相关信息说明
        2.1.3 离网分析数据挖掘过程
    2.2 常用数据挖掘算法简介
        2.2.1 分类算法
        2.2.2 决策树算法
    2.3 小结
3 需求分析与系统设计
    3.1 业务需求
        3.1.1 业务需求
        3.1.2 用户需求
    3.2 系统设计原则
    3.3 系统分析
    3.4 系统架构和软件功能划分
        3.4.1 系统系统架构
        3.4.2 系统运行环境
        3.4.3 软件功能划分
    3.5 小结
4 关键技术介绍
    4.1 离网挖掘中的决策树算法应用
        4.1.1 决策树算法在离网挖掘中的应用
        4.1.2 模型输入数据和模型输出结果
    4.2 数据仓库ETL 流程
    4.3 ETL 处理的周期流程
    4.4 ETL 设计介绍
        4.4.1 ETL 设计方法
        4.4.2 ETL 简单实现过程
    4.5 数据解析处理
        4.5.1 解析处理要求
        4.5.2 解析处理设计介绍
        4.5.3 解析公共函数说明
        4.5.4 调度程序调用解析说明
    4.6 挖掘处理流程综述
    4.7 小结
5 项目测试与验证
    5.1 代码深度和复杂度检查
    5.2 测试介绍和日构建自动化测试
        5.2.1 测试介绍
        5.2.2 测试环境信息
        5.2.3 日构建自动化测试
    5.3 数据挖掘模型关键指标
        5.3.1 误分矩阵
        5.3.2 查准率示意图
        5.3.3 查全率示意图
        5.3.4 提升图
    5.4 离网分析报告和结论信息
    5.5 小结
6 总结与展望
    6.1 本文工作回顾
    6.2 一些实践心得
    6.3 展望
参考文献
附录
致谢
作者攻读学位期间发表的论文


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于语义分析的作者身份识别方法研究[J]. 武晓春,黄萱菁,吴立德.  中文信息学报. 2006(06)
[2]数据仓库的质量管理问题和方法[J]. 毛国君.  计算机科学. 2003(08)
[3]基于数据仓库和OLAP的移动通信决策支持系统[J]. 赵悦,周利民,傅冬梅.  计算机系统应用. 2002(04)
[4]移动通信业务中的业务关联分析[J]. 段云峰,杨凤年,李剑威,宋俊德.  电信科学. 2001(11)

博士论文
[1]基于Web访问信息挖掘的推荐方法研究[D]. 王实.中国科学院研究生院（计算技术研究所） 2001



本文编号：3710681