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时间:2019-05-10
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1、吼021532饪旦大学学校代码:10246学号;053053726硕士学位论文(专业学位)数据挖掘技术在电信企业决策支持系统中的应用研究院系(所):专业:姓名:软件学院软件工程王立国指导教师:曹文君完成舀期:200§年9月28目数据挖掘技术在电信企业决策支持系统中的应用研究摘要摘要伴随我国电信业的改革,国内电信业的市场竞争曰趋白热化,各类新生的通信业务和通信手段不断涌现,各大电信运营商纷纷出台各种政策去争夺客户、抢占市场。在这样的环境下,企业能否按市场的需求对固定资产投入和经营管理等工作迅速做出科学的决策,将直接影响企业的经济效益和可持续发展。本文针对
2、电信企业的业务特点,运用经营分析和数据挖掘的相关理论及技术知识,结合国内外电信运营商运营分析系统建设经验,提出了电信企业运营分析与决策支持系统建设目标和原则,作出了系统建设的逻辑框架和功能框架,并根据系统建设的实际经验,设计了一个面向市场经营的综合决策支持系统。本系统使用SQLServer2000构造了面向电信业务的星型数据仓库;构建了基于.NET框架的多层架构的系统框架,系统在具体实现时对各层又适当地进行模块化,并用.NE1、组件和COM/COM+组件实现,提高系统的重要性和扩展性;,本系统用关联规则分析和聚类分析等数据挖掘算法对电信计费系统和经营系
3、统的历史数据进行分析,并针对电信业务数据的特点对算法进行改进,最后将挖掘出的知识嵌入到系统中,为相关决策提供帮助。本文主要的工作成果和创新点如下:(1)设计并实现了基于.NET框架、采用B/S结构的营口网通DSS决策支持系统,系统安全高效,数据库操作方便,便于维护。(2)该系统充分利用了原有的业务系统(97系统、BOSS系统等),运用了反正规化的技术,引入了星状资料模式思想,把数据集成为一个统一的整体,设计了一个开放的、统一平台的企业级数据仓库,提供了面向全局的数据视图。(3)系统采用了人工神经网络、遗传算法和决策树方法等计算机技术,将多种预测技术嵌入
4、到其中,设计出了最优预测模型的智能选择方法。(4)设计时采用了回归预测、平滑预测、季节预测、神经网络预测等预测方法,用层次模型来实现电信业务相关网络设备等的投资预测。(5)在DSS系统实现过程中,将多种聚类分析、关联分析的方法及Apriori算法应用于电信计费系统和经营系统的数据挖掘中,挖掘出深藏在海量数据中的宝贵知识。DSS系统在营口网通的应用,提升了企业管理者决策能力和市场预测等能力,为企业带来了直接和间接经济效益,为企业的可持续发展提供了保障。论文最后指出了DSS系统在应用过程中存在的问题,并提出了展望。框架关键词:决策支持系统(Dss),数据仓
5、库(Dw),数据挖掘(DM),.NET鲨堕望鎏堕型里壁型量垒兰兰垫茎茎整墨茎!塑丝旦塑壅萎苎塑茎—————————————————————二_二——一一K^j州奠AbStraCtWiththereformingofourcountry’stelecommunication.thetelecommunlcatlon7scompetitionismorefierce.Manvnewtelecom珊unicationbusinessandwayshaveappeared,andmanydomesticte』ecO姗unlcatlonenterpriseuse
6、manykindsofpoliciestocontestthemarket·上nthlscase,rapiddecisionwi11influencegreatlytheenterprise’sdeV弓lopment.Thisthesisbasedonthefeaturesoftelecommunication’sbusiness.andanalysedthetheoriesandtechnologiestherelatingtothedecisionsupportlngsystem·’I‘hepaperproVidetheobjectsandprin
7、ciplesoftheconstructionofthetelecomunicationenterpriseoperationanddecisionsupportingsystemtelecoHlnlunication’saccordingtheforeignanddomesticexperiences.Thepaperalsoconstructalogicand士unctlon士lr鲫eanddesignasyntheticdecisionsupportingsystemfacingthemarketandcustomer’sserVices.The
8、systemusedtheSQLServer2000toconstructthetelecom
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