数据挖掘技术在jsbas系统构建和大客户分析中的应用

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1、南京航空航天大学硕士学位论文数据挖掘技术在JSBAS系统构建和大客户分析中的应用姓名：吴鑫申请学位级别：硕士专业：计算机应用指导教师：徐涛20040201南京航空航天大学硕士学位论文摘要国内电信行业正在逐渐走向开放和自由化，市场竞争日趋激烈，如何应用先进技术来改进企业的经营管理，提供高质量的服务，从而吸引和留住客户、扩大市场份额、降低成本、提高收益，已经成为电信业决策者们共同关注的课题。本文首先介绍了商业智能系统及其基本概念，然后结合中国移动建设中的商业智能系统——江苏移动经营分析系统(JSBAS)，详细介

2、绍了该系统的构建以及数据仓库技术、OLAP技术和数据挖掘技术在其中的应用。文章重点研究了在电信行业中运用数据挖掘技术处理业务数据，发现内在规律的一般方法，并以大客户分析专题为例，给出了一套遵循CRISP．DM方法论的数据挖掘应用开发流程。文章同时分析了现有的神经网络、决策树和Logistic回归等数据挖掘算法，详细讨论了算法在实践中的应用、改进和参数的调整优化，并使几种算法相互协作以提高模型的性能。最后，对于数据挖掘中常见的偏态数据，本文给出了使用过采样技术和错误加权技术的处理方法。实践表明，本数据挖掘子系

3、统可以很好的满足移动公司的需要，并已投入商业运营。关键词：商业智能；经营分析系统：数据挖掘：神经网络：决策树；回归数据挖掘技术在JSBAS系统构建羊11人客户分析中的应再{AbstractWit}lthegradualopeningofdomestictelecommarketandthecontinuousevolutionoftelecomservices，thecompetitionsofmarketbecomenloreintenseIncreasingcompetitivepressuresreq

4、uireeverytelecomorganizationtodevelopnewandinnovatix’ewaystOsarisfytheincreasingdemandsofitscustomersandimprovethemanagementoftheorganization，Basedontheresearchofarealtelecombusinessintelligencesystem--‘‘JiangSuBusinessAnalysisSystem”，thethesisfirstintrodu

5、cessonlebasicaspectsofbusinessintelligencesystemanditsrelationaltechnol0931，Insuccession，theauthorelaboratesthedevelopmentprocessofthedataminingsubsyslemwhichcangreatlyenhancethemanagementofVIPclient．Thisthesisalsogivesanin—depthanalysisofsomedataminingalg

6、orittunsincludingneuralnetwork，decisiontreeandregression，Finally，aresearchisperformedontheadvantageofcombiningthesetechnologiesinourrealprojectandthetechnologiesofoversampleandmisclassificafioncostareusedtOimprovetheperformanceofthepredictingmodels．Theeval

7、uationwithactualdatademonstratesthatthedataminingsubsystemcansaris母therequirementofcommercialapplicationwell．Keywords：BusinessIntelligence；BusinessAnalysisSystem；DataMining；NeuralNetwork；DecisionTree；Regression陌京眈。；!航夫人’’：：．fl!；

8、卜：：fI沦文1．1课题背景第一章绪论随着经济发展和社

9、会的进步，越来越多的仓业发现它们所瓶临的竞争11益激烈。同时，信息技术的发展电馒企业获取信息的手段和渠遭不断增加，企业所面对的信息浩如烟海，这就要求企业能够访问并综合各种来源的数据，通过充分挖掘现有的数据资源，捕捉和分析内在的信息，以帮助企业管理者做出更好的商业决策。在信息技术领域，蓬勃发展的商业智能技术(BusinessIntelligence．简称为BI)『F是解决这一问题的金钥匙【3】。商业智能技术的概念最