数据挖掘在电信boss中的应用研究

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时间:2019-02-22

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1、辽宁工程技术大学硕士学位论文数据挖掘在电信BOSS中的应用研究姓名:陈欣申请学位级别:硕士专业:管理科学与工程指导教师:李石山20031201辽’≯1:氍技术人学硕十学位论文摘要20世纪90年代以来,电信业务在国内发展非常迅速,月j,、数量和业务范围也随之迅速增长。随着运营网络系统、综合业务系统、计费系统和办公自动化系统等相继投入使用,通信运营商积累了大量的历史数据。信息技术通过发挥数据挖掘的优势,建立模型,进行分析,全面掌握客户的信息以及运营情况,并快速做H{相应的决策。本文对此进行深入研究,通过对相关业务的分析,总结指标及相关的概念,采用多种技术手段和工具,选用合适的

2、数学模型进行模拟,提供决策依搌,应用于实践工作中十分有意义。通过在电信BOSS中数据挖掘系统的开发过程,详细分析了数掘挖掘的具体步骤,对整体的数据挖掘解决方法进行了深入的探索和研究,建立了一套行之有效的方法,可以应用于其他的决策支持系统开发中,以缩短系统开发周期。关键词:BOSS数据挖掘电信灰色系统辽‘r哺¥技术大学颂{‘学位论文AbstractiOH:ThedevelopmentoftelecombumnessandoperationieourcountrytSveryquicklysincelatertwentiescentury.thedataofCIientsan

3、dthescopeofbusinessrisequicklyfollOWittoo.withtheUSingofbill、managementofinternet、operationnet、OAetc.thecompanygetsagreatmountofbusinesshistorydata.byusinginformationtechnique’Sdatamining,makingmodel,doinganalysiS,wecangetthelatestinformationofclientandsituationofthecompanybusinessina11di

4、rection,andmakedecisioninshorttimequickly.ThedocumentdoeslotsofdeepresearchinthedirectionandbydoinganalysisincorI‘elationoperation、sumupeachitemofbusinesstargetandcorrelationconcept,usemanykindoftechniquemeasuresanddifferenttools,choosethesuitablemathmoderntodosimulation,toprovidethefound

5、ationofdecision-making,tocontrolthedevelopment’directionofourenterprise.ThereiSgreatmeaningforapplythistechniqueindaily—worksandwecarldoit.Keyword:BOSSDATAMININGdatawarehousetelcomgray—system辽宁工程技术大学硕士学位论文1绪论1.1国内外数据挖掘技术发展现状1.1.1数据仓库技术研究现状及发展趋势自1992年数据仓库的概念提出以来,数据仓库市场经过数年的低迷,现在逐渐有回升的趋势,主要

6、契机有以下几点,一方面,由于银行商业化的步伐正在加大,各大中型银行在入世的压力下,开始重新考虑自身的业务,特别是对自己的信贷风险管理方面特别注意,因而有关信贷风险管理和风险规避的决策支持系统的需求逐渐多了起来。其次各大型企业如移动通信局等也开始考虑着手进行决策支持以及用于客户数据分析的数据仓库的规划,另外,由于电子商务的迅速发展,类似8848这样的网站,开始考虑如何提高顾客的忠诚度,为客户提供更进一步的贴身服务。经过数年的发展,数据仓库技术己经逐渐发展完善,并且随着电予商务的全面展开,数据仓库也成为人们经常提及的名词,数据仓库技术的一个分支技术一一客户关系管理(Clien

7、tRelationshipManager)也与网上交易,供应链管理一起构成一个全面的整体电子商务解决方案。以网上交易为例,由于网上商场和网上交易抹杀了距离的因素,用户在网站上所能够享受的服务成为网上企业竞争的重头戏,根据统计,当顾客受到良好的服务时,平均他会推荐给一个朋友,但是当对服务不满的时候,他则至少会向10个朋友宣传,这就是所谓在营销界盛传的100--1=0的意思。当客户在网上得不到好的服务,或者说可以在其他地方能够得到更好的服务的时候。他只需一次鼠标的移动,而企业的损失是无法统计的。正是由于这些原因,各大数据仓库解决方

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