基于数据仓库技术的电信行业客户流失分析研究与应用

论文摘要

随着电信行业的迅速发展,各电信运营商间的竞争也日趋激烈。为了在竞争中争得先机,企业将越来越需要有一套功能强大的业务数据分析系统,对电信业务中出现的各类问题进行分析,将大量的数据转换成可靠的决策支持信息,为企业正确决策提供的有效的帮助。电信企业拥有大量的用户数据、如何准确地分析隐含于这些数据中的知识,为用户提供更好的产品与服务,成为决策者们面临的首要问题。电信行业积累的大量业务运营数据为数据仓库的建立提供了客观实现基础。可见,在电信行业中建立一个数据仓库系统有重要的应用价值。本文首先阐述了本课题的研究背景,以及研究的目的和内容。其次对数据仓库、数据仓库建模技术以及数据挖掘的相关技术进行了深入地研究和分析。再次分析了数据仓库系统在国内电信企业中的应用情况,设计了数据仓库在电信行业中的概念模型和逻辑模型。然后对客户流失问题进行研究,得出了一套较可靠的流失分析方法。本文重点研究和设计了电信行业中数据仓库的概念模型和逻辑模型,在此基础上针对已经离网客户,按不同主题进行分析验证,归纳出与离网流失相关的属性,总结出了离网用户流失的主要原因,为市场部门有针对性的进行挽留工作提供依据。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 论文研究的背景和目的
• 1.1 研究背景
• 1.2 研究目的和内容
• 第2章 数据仓库与数据挖掘的相关理论
• 2.1 数据仓库的概念
• 2.2 数据仓库的特点
• 2.3 数据仓库环境
• 2.4 数据仓库建模技术
• 2.4.1 数据仓库建模的原则
• 2.4.2 数据仓库的数据模型层次
• 2.4.3 维度建模理论及方法
• 2.5 数据挖掘基本概念
• 2.6 数据仓库与数据挖掘的关系
• 第3章 电信企业数据仓库模型设计
• 3.1 电信企业需求分析
• 3.2 电信企业数据仓库系统解决方案
• 3.3 电信业务支撑系统数据形态
• 3.3.1 数据来源
• 3.3.2 数据形态描述
• 3.4 电信企业数据仓库模型构建思路
• 3.4.1 问题提出
• 3.4.2 模型主题的形成
• 3.5 数据仓库概念模型设计
• 3.5.1 客户主题
• 3.5.2 产品主题
• 3.5.3 话务量主题
• 3.5.4 账务主题
• 3.5.5 市场营销主题
• 3.6 数据仓库逻辑模型设计
• 3.6.1 客户主题
• 3.6.2 产品主题
• 3.6.3 话务量主题
• 3.6.4 账务主题
• 3.6.5 市场营销主题
• 3.6.6 公共维度
• 第4章 电信企业客户流失分析
• 4.1 客户流失的定义和类型
• 4.2 客户流失分析过程
• 4.2.1 业务问题定义
• 4.2.2 数据挖掘流程
• 4.2.3 数据理解
• 4.2.4 数据准备
• 4.2.5 数据修正
• 4.2.6 建立模型
• 4.3 已有流失状况分析
• 4.4 客户挽留方案
• 第5章 总结和展望
• 参考文献
• 致谢