移動經(jīng)營分析系統(tǒng)的構(gòu)建與套餐分析.pdf

1、隨著數(shù)據(jù)庫技術(shù)的飛速發(fā)展以及人們獲取數(shù)據(jù)手段的多樣化,人類所擁有的數(shù)據(jù)急劇增加,但是對這些數(shù)據(jù)進行分析處理的工具卻很少.如今,如何面對信息過量的問題、如何從信息海洋中及時發(fā)現(xiàn)有用的知識、如何提高信息利用率已經(jīng)成為現(xiàn)代企業(yè)解決業(yè)務(wù)決策和戰(zhàn)略發(fā)展問題的一個新的挑戰(zhàn).數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)技術(shù)應(yīng)運而生,并得以蓬勃發(fā)展,越來越顯示出強大的生命力.本文以江蘇移動通信經(jīng)營分析系統(tǒng)為研究背景,針對移動通信行業(yè)套餐業(yè)務(wù)問題,采用聚類分析和關(guān)聯(lián)分析等技術(shù),構(gòu)

2、建套餐分析模型.文章首先對聚類分析和關(guān)聯(lián)分析技術(shù)進行了深入的分析,然后介紹了經(jīng)營分析系統(tǒng)的系統(tǒng)架構(gòu),詳細說明了數(shù)據(jù)倉庫子系統(tǒng)和數(shù)據(jù)挖掘子系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn).文章接著提出了一種基于Apriori算法和k-means算法的套餐分析模型,詳細說明了模型的建立流程.針對用戶數(shù)據(jù)量巨大所造成的分析速度較慢的問題,本文在套餐分析模型的構(gòu)造過程中,使用改進的Apriori算法和k-means算法,提高了模型性能.最后,文章介紹了對獲得的模型進行的測試,