数据集市在电信经营分析中的应用研究

论文摘要

随着电信运营商经营的目标从增加客户数量转变为提高客户质量,以客户为中心,提供多样化、层次化、个性化的服务解决方案,对数据挖掘和分析的要求也越来越高。建立企业级的数据集市可以帮助运营商分析客户消费行为,识别客户消费特征,辅助运营商进行有效的市场营销和客户服务。使电信运营商在客户关系管理的流程中,充分获取并利用相关的数据信息为市场营销和管理决策提供及时、有效、科学的决策依据。针对公司目前经营分析仍以人工统计为主,数据挖掘技术未被合理利用,整个统计分析过程费时费力,且缺乏数据准确性和一致性。本文提出了以支持数据挖掘和分析为目的,构建数据集市的方法以支撑企业经营分析的迫切数据需求,其研究内容主要包括以下三个方面:(1)对数据集市的关键特征进行了设计和研究,搭建了数据集市的模型结构,并根据经营分析的需求明确了数据集市的主题域,同时对数据接口做了设计,集成了各异种数据源。(2)详细设计了ETL过程,确定了数据抽取和数据加载的标准和策略,优化和改进了数据清洗和转化的SQL语句,建立了目前经营分析常用的事实表,同时做好了对元数据的管理,并对系统性能进行了优化。(3)以JSP技术为基础开发了数据集市的前台展示界面,界面采用WEB的浏览方式,结合图表等多种数据展示形式,使数据更容易被理解,极好的支撑了企业的经营分析。

论文目录

• 中文摘要
• Abstract
• 第一章 引言
• 1.1 课题的背景和意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 本文所做的工作
• 1.4 内容安排
• 第二章 相关理论基础
• 2.1 数据挖掘概述
• 2.1.1 数据挖掘的特点和功能
• 2.1.2 数据挖掘实施过程
• 2.1.3 电信经营分析的挖掘算法
• 2.2 企业数据架构概述
• 2.2.1 运营数据仓储
• 2.2.2 企业数据仓库
• 2.3 数据集市的概述
• 第三章 电信数据集市设计过程
• 3.1 数据集市的设计原则
• 3.2 数据集市的结构
• 3.3 数据源接口设计
• 3.3.1 异种数据源集成
• 3.3.2 数据粒度设计
• 3.3.3 数据分区设计
• 3.4 数据集市的主题域
• 3.5 ETL 过程设计
• 3.5.1 数据抽取
• 3.5.1.1 接口方式
• 3.5.1.2 抽取策略
• 3.5.1.3 数据清理
• 3.5.2 数据转换
• 3.5.3 数据加载
• 3.5.4 事实表的构建
• 3.6 元数据
• 3.6.1 元数据类型
• 3.6.2 元数据管理
• 3.7 数据处理设计
• 3.8 数据集市性能的优化
• 3.8.1 SQL 语句及其优化
• 3.8.2 使用索引
• 第四章 数据集市在经营分析中的应用
• 4.1 经营分析需求综述
• 4.1.1 关键业绩指标的特征和作用
• 4.1.2 关键业绩指标的制定流程
• 4.1.3 经营分析需求的确定
• 4.2 经营分析业务角色的确定
• 4.3 经营分析对数据集市的要求
• 4.4 数据集市的功能展示
• 第五章 总结与展望
• 参考文献
• 致谢