基于数据仓库的电信经营分析与决策支持系统

论文摘要

随着中国电信体制改革的逐渐深入,中国电信业面临着前所未有的竞争压力。以人为本的经营观念和营销策略渐入人心,各电信企业面临着产品同质化、客户大量流失,使电信企业逐渐将生产经营活动的重点由面向产品转移到面向客户上来,越来越多的电信企业比以往任何时候都更加重视利用技术手段了解自己的客户与经营情况。因此,为了提升企业核心竞争力,电信企业需要根据中国电信集团公司的经营分析系统业务和技术规范,建立一个统一的数据信息平台,形成经营分析与决策的数据仓库,建设经营分析与决策支持系统,并通过OLAP及报表等手段来进行数据展示与分析。本论文针对电信行业数据分析与决策的共性需求,结合某个具体的电信企业,设计并实现了基于数据仓库技术的电信行业经营分析与决策支持系统。论文首先对该系统的数据仓库架构进行了讨论,并着重分析了相关电信系统数据质量现状及影响,通过数据质量检查知识库,紧密结合数据仓库的ETL过程,对数据进行了有效清洗、转换和入库,保证了数据仓库数据质量;同时对该经营分析与决策支持系统要实现的产品、收入、竞争、客户、消费等分析主题进行了调研和分析,对要完成的功能进行了设计和实现,并提供相关分析主题的OLAP展示功能。最后,本文针对电信企业的海量数据有可能造成OLAP查询性能下降,系统响应慢等突出问题,通过OLAP查询CACHE设计和聚合表设计等查询优化手段提高了OLAP查询性能。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 数据仓库和数据挖掘在电信行业领域中的应用
• 1.3 数据仓库的应用价值
• 1.4 数据挖掘的发展现状
• 1.5 本文的组织
• 第2章 电信经营分析决策系统需求分析及设计框架
• 2.1 电信业务系统介绍
• 2.1.1 电信业务系统的分类及概况
• 2.1.2 电信经营决策分析系统数据源
• 2.1.3 电信业务系统数据质量现状及影响
• 2.1.4 电信业务系统数据质量检查
• 2.2 电信经营决策分析系统需求分析
• 2.2.1 电信经营决策分析系统现状
• 2.2.2 电信经营决策分析系统目标
• 2.3 电信经营分析决策系统的相关技术
• 2.3.1 联机分析处理（OLAP）技术
• 2.3.1.1 OLTP 与OLAP
• 2.3.1.2 OLAP 的特点和评价准则
• 2.3.1.3 OLAP 的分类及比较
• 2.3.1.4 OLAP 的多维数据概念和典型操作
• 2.3.2 数据挖掘技术
• 2.3.3 客户关系管理CRM
• 2.3.4 CRM 与数据仓库
• 2.3.5 CRM 与数据挖掘
• 2.3.6 数据挖掘与 OLAP
• 2.3.7 OLAM
• 2.4 电信经营分析决策系统设计框架
• 2.4.1 电信经营分析与决策支持系统体系架构考虑因素
• 2.4.2 电信经营分析与决策支持系统的体系架构
• 2.5 小结
• 第3章 电信经营分析决策系统数据仓库设计
• 3.1 数据仓库设计过程
• 3.2 数据选取
• 3.3 数据决策主题的选取
• 3.4 数据仓库建模
• 3.4.1 概念建模
• 3.4.2 逻辑建模
• 3.4.3 物理建模
• 3.5 数据清洗、抽取、转换、加载
• 3.5.1 抽取、转换、加载
• 3.5.2 ETL 工具的工作过程
• 3.5.3 ETL 工具的关键技术
• 3.5.4 数据抽取接口以及策略
• 3.5.5 ETL 数据处理
• 3.6 小结
• 第4章 电信经营分析决策支持系统实施应用
• 4.1 电信数据仓库系统的主题分析
• 4.1.1 客户构成分析
• 4.1.2 产品构成分析
• 4.1.3 产品发展分析
• 4.1.4 收入分析
• 4.2 专题分析
• 4.2.1 收入异常波动分析
• 4.2.2 潜在来显分析
• 4.2.3 零次用户分析
• 4.2.4 营销效果评估
• 4.2.5 套餐资费模拟
• 4.3 固定报表
• 4.4 OLAP 查询 Cache 设计
• 4.5 聚合表设计
• 4.5.1 聚合表的权衡
• 4.5.2 通常设立聚合表的位置
• 4.5.3 聚合表中包含的实体和度量
• 4.5.4 聚合表需要的维护
• 4.5.5 应用举例
• 4.6 小结
• 结论
• 参考文献
• 附录A 攻读工程硕士学位期间发表的学术论文
• 附录B 电信经营分析决策系统数据仓库的物理建模相应的物理表和各个维度及公共维度的设计表（部分表）
• 附录C 文中几个重要的中英文对照
• 致谢