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文檔簡介
1、目前,隨著電子化程度的加深,移動通信市場競爭的不斷加劇,數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘作為一門新興的科學(xué)技術(shù),越來越受到國內(nèi)外學(xué)者的研究應(yīng)用,其范圍和價(jià)值也越來越大。 本文對數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘以及數(shù)據(jù)挖掘中的分類算法進(jìn)行深入研究,對決策樹中各種算法的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行深入的探討和總結(jié),針對ID3算法利用單屬性構(gòu)造決策樹存在的不足,提出基于加權(quán)平均粗糙集的多屬性決策樹改進(jìn)算法,該算法比ID3算法的復(fù)雜度和準(zhǔn)確性有較明顯的提高。 針對目前移動增
2、值業(yè)務(wù)出現(xiàn)的量收倒掛,常態(tài)化、規(guī)?;葐栴},運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)和病毒式營銷理念可以很好的解決。運(yùn)用數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對移動短彩信增值業(yè)務(wù)進(jìn)行病毒式營銷的研究,詳細(xì)分析移動增值業(yè)務(wù)中短彩信營銷的現(xiàn)狀,對業(yè)務(wù)進(jìn)行了從客戶畫像、內(nèi)容分析等方面全面深入分析,針對短彩信的病毒式營銷進(jìn)行了數(shù)據(jù)倉庫的邏輯設(shè)計(jì);其次介紹數(shù)據(jù)倉庫創(chuàng)建過程,詳細(xì)研究了數(shù)據(jù)倉庫創(chuàng)建中的重點(diǎn)、難點(diǎn),包括主題的確定、事實(shí)表、維度、粒度、ETL、OLAP,以及數(shù)據(jù)挖掘
3、在病毒式營銷中的具體應(yīng)用過程,運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘中的聚類算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和運(yùn)用改進(jìn)的分類決策樹算法得出號碼分組規(guī)則和通過數(shù)據(jù)倉庫的OLAP分析得出號碼組與內(nèi)容類的匹配規(guī)則。 運(yùn)用數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)解決了短彩信病毒式營銷的核心問題:號碼屬性分組和號碼組與內(nèi)容類的匹配規(guī)則,實(shí)現(xiàn)了精細(xì)化營銷,解決了移動短彩信營銷中的根本問題,運(yùn)用該規(guī)則的營銷效果比以前提高了將近30%,并且節(jié)約很多人力和財(cái)力,其直接經(jīng)濟(jì)價(jià)值主要體現(xiàn)在提高移動增值業(yè)務(wù)
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