基于数据仓库的电信客户数据分析系统的设计与实现

论文摘要

近年来，数据仓库系统在国内大中型企业中的实施案例越来越多，而且随着市场的进一步开放以及商业竞争的加剧，企业对市场分析、运作状态的监控和评估的要求越来越高，将会有更多的企业建设数据仓库系统。如何有效地实施数据仓库系统建设，快速地实现数据分析，以满足企业各种灵活、多样的分析统计要求，是本文关注的一个重要问题。本文通过一个电信客户数据仓库系统的建设过程，针对该行业的特点，给出了一个行之有效的建设电信行业数据仓库及搭建数据分析平台的方法。本文首先介绍了课题的研究背景，国内外研究现状及水平等，阐述了系统相关的理论基础，探讨了数据仓库技术，确定了系统的体系架构。其次，以电信―宽带用户‖主题为例，详细分析了数据仓库各主要环节的工作内容及相关方法。利用数据仓库的三层体系结构，结合系统的实现过程，研究了数据仓库有关技术在项目实施中的应用。最后，利用开源BI（商务智能）套件—Pentaho BI，搭建了灵活的、方便的、适合工作人员使用的OLAP分析、报表分析和数据挖掘的数据分析平台。本系统有力地提升了电信企业的数据分析能力，使用企业能及时掌握自身业务、用户发展情况，并准确洞悉和把握市场态势，获得决策信息。同时，本系统利用开源工具，极大的加快了系统的开发周期，减少了企业的开发成本，为企业带来了很好的效益。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题研究背景
• 1.1.1 数据仓库的产生
• 1.1.2 数据仓库在电信行业中的应用
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 课题主要研究内容及意义
• 1.4 论文的组织结构
• 第2章 数据仓库相关技术及工具介绍
• 2.1 数据仓库相关技术介绍
• 2.1.1 数据仓库定义
• 2.1.2 数据仓库体系结构
• 2.1.3 ETL 技术
• 2.1.4 多维数据模型
• 2.2 联机分析处理（OLAP）技术
• 2.2.1 OLAP 的概念和特点
• 2.2.2 OLAP 类型
• 2.2.3 OLAP 与 OLTP
• 2.2.4 多维数据集
• 2.3 数据挖掘
• 2.3.1 数据挖掘简介
• 2.3.2 数据挖掘相关方法
• 2.4 Pentaho 套件
• 2.5 本章小结
• 第3章 电信客户数据仓库的设计与实现
• 3.1 项目背景
• 3.2 系统总体架构设计
• 3.3 源数据业务分析
• 3.4 数据仓库模型设计
• 3.4.1 概念模型设计
• 3.4.2 逻辑模型设计
• 3.4.3 物理模型设计
• 3.5 ETL 设计
• 3.5.1 数据的抽取
• 3.5.2 数据的转换
• 3.5.3 数据的加载
• 3.5.4 ETL 实现
• 3.6 本章小结
• 第4章 电信客户数据分析系统的设计与实现
• 4.1 开发环境
• 4.2 Schema 设计
• 4.3 OLAP 分析
• 4.3.1 OLAP 数据展示
• 4.3.2 OLAP 操作及分析
• 4.4 本章小结
• 第5章 数据挖掘在系统中的应用
• 5.1 数据预处理
• 5.1.1 数据变换
• 5.1.2 数据归约
• 5.1.3 生成训练集和测试集
• 5.2 关联规则应用
• 5.3 分类应用
• 5.3.1 决策树分类
• 5.3.2 贝叶斯分类
• 5.4 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 致谢