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时间:2019-08-30
《数据挖掘在移动通信决策支持系统中的应用》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、移动通信决策支持系统应用研究魏银珍摘要本文首先介绍了移动通信决策支持系统的构成和主耍技术,并客户行为主题中的客户欠费分析了主题为例,对移动行业的决策支持系统进行了研究,主要是实现客户流失的分析决策。今年5月17日,联通正式运营3G业务,至此,国内三大运营商都亮出了自己的3G品牌,国内3G“三足鼎立”的时代正式到來。宣告中国全面进入3G时代。移动通信已经迅速地从单纯地提供市话和长话服务演变为提高综合电信服务,包括传真、寻呼、移动电话、因特网消息、图像、电了邮件、计算机和Web数据传输,以及其他数据通信服务。3G时代,是电信、计算机网
2、络、因特网和各种英他通信与计算机工具人融介时代。移动通信行业信息化进程也得到巨大发展,各种管理系统、业务系统、计费系统等相继投入便用,积累了大量的业务数据。然而这些数据在原有的业务系统中,无法提炼并升华为有用信息提供给决策者。决策支持系统正是充分利用现有数据资源,提高金业进行高效的业务分析和科学决策的有效手段。决策支持系统可以帮助理解行业行为、识别电信模式、捕捉盗用行为、更好地利用资源和提高服务质屋。如帮助企业解决话费流失、客户服务、市场问题等。1.决策支持系统(DSS)的主要概念决策支持系统血対的是企业的中高层领导,主要用于帮助
3、金业的领导者进行事件决策和趋势分析的应用。决策支持系统止是针对这一过程,引入数据仓库技术,采用主动式和被动式的决策分析方法,将领导者1‘1身的宝贵经验和客观详实的数据经验有效地结合起来,确保领导者能正确、迅速、有利地做出决策。因此,决策支持系统实际是建立在数据仓库基础上的分析系统,涵盖了联机分析处理和数据挖掘两个领域,它应能至少完成如下分析决策目的:查询:实现预定义的查询(Pre-definedQuery),有动态查询(Ashoc)>联机事物处理(OLTP)的査询与决策支持(DSS)的查询。报表:产住各种关系数据表格(Table)
4、,有复杂表格(静态)、OLAP表格(动态),报告(Report),执彳亍信息系统(EIS)以及各种综合报表。可视化用易于理解的点线图(Plot),如直方图(Histogram)、饼图、网状图、交互式川视化(InteractiveVisulastion),动态模拟(DynamicSimulation),计算机动画技术(ComputerAnimation)表现复杂数据及其相互关系。统计进行平均值(Average)、最大值(Max)、最小值(Mix)、期望、方差、汇总(Collection)^排序(Sort)、限定(Limitation
5、)>选择(Select)等各种统计分析。挖掘综合利用统计学方法、模式识别技术、聚类分析、神经网络、规则归纳等技术,对金业在经营过程屮产牛的人量牛产数据、管理数据和经营数据等进行纽织、处理、分析、综合和解軽,从屮解禅客观规律、事物的内在联系和预测发展趋势,形成企业技术决策与经营决策的依据。2•移动通信决策支持系统的构成一般数据仓库系统的体系结构可设计3个独立的数据层次:信息获取层、数据管理层和应用服务层。而考虑到油田生产数据信息的特点,本文提出的油田生产决策支持系统是由源数据层、数据获取层、数据管理层、数据分析层和数据展示层共5层构
6、成的系统体系结构。如图1所示。数据源层主要存放着移动通信管理信息系统中tl常积累的大虽历史数据和在分析决策时需要川的外部数据。数据获取层从源数据层中抽取分析决策所必须的相关数据,然后将清理净化和转换后的数据集成到移动通信数据仓库屮。通过数据管理层对数据仓库11'的数据和数据源进行存储和管理,根据不同的主题建立数据集市来减少数据处理量。针对不同主题的数据集市,数据分析层中进行在线分析处理与数据挖掘,实现数据的多层次的分析和挖掘。然后数据挖掘工貝将数据仓库中挖掘的知识放入专家系统的知识库中,通过知识推理达到定性分析辅助决策。而模烈库则
7、实现多个模烈的综合决策。最后数据展示层通过町视化的数据分析工具将分析结果通过图件或表格的形式提供给相关决策人员,辅助决策。应用层欠费行为分析满意度分析客户信誉度评坟客户保持目标市场客户挽留营销渠道IDM工具数据
8、
9、<->客户服务通话地点数据集市数据集市数据集市卩OLAP工具数据分析层2卩移动通倍数期仓库数据管理层数据抽取、转换、淸理(ETL)内部移动通信数据外部移动通倍数拥远秤移动通信数拥数据获取层数据源图1移动通信决策系统构2•决策支持系统涉及到主要技术(1)数据仓库移动通信DSS数据仓库的数据来自不同的系统,它们对数据的存储和
10、管理可能采用不同的形式,同吋数据町能存在缺失利不一致,因此必须对数据行处理。数据仓库提供了丰富的工貝來抽取、转、装载从各系统提収來的数据,从而保证仓库中数据的-•致性及可靠性。另一方面,数据仓库根据不同的主题來组织和存储数据,如意消费行为为中心的数
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