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文檔簡介
1、目前國內(nèi)各大電信運營商為在市場上占得份額,自我經(jīng)營管理能力的提升成為內(nèi)在要求,如何提高公司的經(jīng)營決策水平,將原來拍腦袋的經(jīng)營管理思路向理智、清晰、有的放矢的“BI分析型”轉(zhuǎn)化是一個迫切需要考慮的問題。
論文在介紹相關(guān)研究背景及對商業(yè)智能關(guān)鍵技術(shù)研究的基礎(chǔ)上。從應(yīng)用的角度出發(fā),采用商業(yè)智能的概念,設(shè)計了一套適合為市場決策管理者提供決策支持的系統(tǒng)。針對電信行業(yè)特點,系統(tǒng)采用數(shù)據(jù)倉庫方式來存儲海量的數(shù)據(jù)源。為解決大型數(shù)據(jù)倉庫易用
2、性和可擴展性的矛盾,在設(shè)計數(shù)據(jù)倉庫時對傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)進行改良,增加數(shù)據(jù)中間層。新的數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)解決了日常臨時數(shù)據(jù)統(tǒng)計時因為多表聯(lián)接和匯總大表數(shù)據(jù)導(dǎo)致的效率低下的問題。實現(xiàn)了各數(shù)據(jù)集市間的數(shù)據(jù)共享,提高了系統(tǒng)的訪問速度,減少了系統(tǒng)資源的消耗。在數(shù)據(jù)中間層的基礎(chǔ)上,完全面向具體應(yīng)用,在以客戶為中心的總體營銷理念指導(dǎo)下,經(jīng)營分析系統(tǒng)首先實現(xiàn)了業(yè)務(wù)部門最為關(guān)心的用戶價值分析主題,建立了數(shù)據(jù)集市。根據(jù)分析角度的不同進行OLAP建模,利用OLA
3、P前端工具進行分析與展現(xiàn)。在用戶價值分析中,根據(jù)用戶的在網(wǎng)時長對客戶的消費情況進行了聚類分析,挖掘出了對用戶維系的確切時間點應(yīng)該是用戶入網(wǎng)后的第3--4個月。將用戶的消費額進行了聚類,以消費檔次做維,刻畫出了公司移動業(yè)務(wù)的總體狀況為公司70%的用戶ARPU值在100元以下,此檔消費能力的用戶是公司業(yè)務(wù)的消費主體,在制定大眾市場政策時,資費設(shè)置不宜高于100元,否則客戶群體會比較少。
重入網(wǎng)問題是電信運營商比較頭痛的問題。傳
4、統(tǒng)的基于IMEI識別算法,在通信終端越來越便宜,用戶頻繁更換的情況下,識別效率低。本文對重入網(wǎng)客戶的識別算法進行了研究和改進,第一步先利用傳統(tǒng)的IMEI進行識別,第二步使用分類算法進一步挖掘重入網(wǎng)客戶,將第一步得到的重入網(wǎng)號碼集合和非重入網(wǎng)號碼集合作為訓(xùn)練集,采用了C4.5算法生成決策判定樹,形成了規(guī)則集。用于對后續(xù)新入網(wǎng)用戶的判斷。經(jīng)外呼驗證,新識別算法對識別重入網(wǎng)用戶的有效率在原有基礎(chǔ)上有了大幅的提高。在已獲取的重入網(wǎng)號碼集上,構(gòu)建
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