移动梦网业务质量分析方法研究

论文摘要

在通信市场日新月异的今天,移动通信公司作为短信平台提供商,为了增加市场竞争力,结合其营业系统向各应用/内容提供商(简称SP)有尝提供通信通道以向用户提供各类短信应用服务。 而数据挖掘技术作为目前最强大的数据分析手段之一,能利用已知的数据通过建立数学模型找出隐含的业务规则,在很多的行业已经具有成功的应用。在电信行业的应用领域主要有客户关系管理,客户欺诈分析,客户流失分析,客户消费模式分析,市场推广分析等。 本课题采用移动通信企业内部庞大的用户信息、梦网用户历史话费记录、投诉记录、短信发送接收成功率等技术指标及网站运营商的市场细分业务模型为数据来源,经过数据清理、数据集成、数据选择、数据变换、数据挖掘、模式评估、用户展示等过程设计、创建了一个实用数据仓库,并从中挖掘出描述短信息收发失败原因的客观规则,为消除制约移动梦网业务健康发展的不利因素提供了有价值的参考信息。 本课题首次把数据挖掘、数据仓库技术运用于当前十分火爆的移动梦网业务中,通过创建利于归纳短信发送失败规律的分析模型,找出了对移动梦网业务质量分析的行之有效的方法!她有助于解决目前存在的各合作方信息不畅、重复投资导致资源浪费、用户投诉等问题,更好地实现业务导向、提供更优质的内容服务,以实现通信运营商、信息提供商、用户三方互利共赢的局面。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 目录
• 第一章 绪论
• 1.1 背景介绍
• 1.2 涉及的技术领域
• 第二章 数据仓库、OLAP及数据挖掘的技术概述
• 2.1 数据仓库及OLAP概述
• 2.1.1 数据仓库／数据集市的定义
• 2.1.2 数据组织结构
• 2.1.3 数据的抽取、存储和管理
• 2.1.4 OLAP的多维数据分析
• 2.1.5 OLAP的多维数据结构
• 2.2 数据挖掘技术概述
• 2.2.1 数据挖掘功能举例
• 2.2.2 数据挖掘的主要方法
• 2.3 数据挖掘算法简介
• 2.4 数据挖掘工具简介
• 第三章 移动梦网业务质量的需求分析
• 3.1 移动梦网业务质量研究的意义及可行性分析
• 3.2 功能需求
• 第四章 系统搭建及ETL处理
• 4.1 系统结构
• 4.2 本系统主机及数据库设计
• 4.3 数据集市创建步骤
• 4.4 获取数据源
• 4.5 梦网业务质量数据的ETL过程
• 第五章 运用IM挖掘工具分析梦网质量
• 5.1 IM挖掘工具简介
• 5.2 定义维度及关联
• 5.3 梦网业务应用分析
• 5.3.1 由决策树提取分类规则
• 5.3.2 决策树归纳的基本算法
• 5.3.3 梦网业务模型挖掘过程
• 5.3.4 梦网业务模型解释及结果验证
• 第六章 客户端开发及图形化表示
• 6.1 报表工具简介
• 6.2 powerplay工具展现
• 第七章 总结与展望
• 7.1 模型评估及结论
• 7.2 本课题后续研究及展望
• 致谢
• 参考文献