数据仓库及数据挖掘技术在电信商业客户分析中的应用研究

论文摘要

随着电信企业以产品为中心的业务模式向以客户为中心的业务模式转变,国内电信运营商间的竞争也由频繁的价格竞争转向服务质量竞争。导致各电信企业都在积极提高企业内部的科学决策能力,改善服务质量,提高市场竞争力。另一方面,电信运营商积累了大量的电子化业务运营数据,通过数据仓库技术和数据挖掘技术的应用,可以从中发现很多有价值的信息,为企业的科学决策提供有效支持。本文首先阐述了课题理论背景,数据仓库在电信行业中的应用现状和研究内容。同时,对数据仓库、统一维度模型(UDM)、联机分析处理(OLAP)、数据挖掘、SQL Server 2005商业智能等进行了阐述,包括数据仓库的概念、特征、数据仓库的关键技术,SQL Server 2005商业智能中的集成服务、分析服务、报表服务等。其次,介绍了电信商业客户分析系统的业务现状和需求,内容包括电信企业对数据仓库的应用需求、现状和存在的问题。电信商业客户分析系统对建立数据集市需求,对数据集市数据进行多维分析、数据挖掘分析和分析结果呈现的需求。针对这些需求,论文结合一些具体案例来进行详细讨论。第三,详细介绍了系统具体设计与实现,内容包括电信商业客户分析系统话费收入数据集市的建立,多数据源数据的加载,以及对数据集市数据进行多维分析、数据挖掘分析和分析结果呈现等。最后,指出了本文的特色与创新,以及可以进一步研究的问题。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 引言
• 1.1 课题背景
• 1.1.1 理论背景
• 1.1.2 应用背景
• 1.2 课题来源
• 1.3 研究现状和选题意义
• 1.4 主要工作
• 1.5 论文组织
• 第2章 数据仓库概述
• 2.1 基本概念
• 2.1.1 数据仓库的概念与特点
• 2.1.2 数据仓库、数据库与数据集市
• 2.2 体系结构
• 2.3 关键技术
• 2.4 本章小结
• 第3章 SQL Server 2005
• 3.1 Integration Services
• 3.1.1 合并异构数据源
• 3.1.2 填充数据仓库和数据集市
• 3.1.3 清除数据和将数据标准化
• 3.2 Analysis Services
• 3.2.1 统一维度模型
• 3.2.2 联机分析处理
• 3.2.3 数据挖掘
• 3.2.4 OLAP和数据挖掘功能共享对象
• 3.3 Reporting Services
• 3.3.1 基本概念
• 3.3.2 主要功能
• 3.4 本章小结
• 第4章 系统业务现状与需求分析
• 4.1 应用需求与特点
• 4.1.1 建设数据仓库的应用需求
• 4.1.2 数据仓库建设的现状
• 4.1.3 数据仓库系统主要特点
• 4.2 系统需求分析
• 4.2.1 建设数据集市的需求
• 4.2.2 多维分析的需求
• 4.2.3 数据挖掘分析的需求
• 4.2.4 数据展现的需求
• 4.3 本章小结
• 第5章 系统设计与实现
• 5.1 设计和创建数据集市
• 5.1.1 设计数据集市
• 5.1.2 数据集市逻辑模型
• 5.2 各种数据源数据的ETL过程
• 5.2.1 EXCEL数据的ETL过程
• 5.2.2 TXT文本数据的ETL过程
• 5.2.3 XML数据的ETL过程
• 5.3 数据的多维分析
• 5.3.1 定义数据源
• 5.3.2 定义数据源视图
• 5.3.3 生成多维数据集
• 5.3.4 数据的挖掘分析
• 5.4 数据展现
• 5.4.1 报表服务展现
• 5.4.2 ADOMD.NET编程展现
• 5.5 测试与分析
• 5.6 本章小结
• 第6章 结论与展望
• 6.1 结论
• 6.2 展望
• 致谢
• 参考文献
• 攻读学位期间的研究成果