一、数据仓库技术及在电信系统应用的研究（论文文献综述）
杜龙博[1]（2021）在《数据挖掘技术在移动业务发展质量诊断中的应用研究》文中研究说明在面对新一代移动互联网的浪潮,以智能手机的广泛应用为标志的移动互联网时代的来临,正在改变我们的生活方式。目前三大运营商的市场竞争越来越激烈,移动通信加剧了市场竞争的残酷性,使用户不断改变他们的网络,这也加剧了运营商客户的流失。因此,电信迫切需要一种能够对海量移动数据进行挖掘分析的技术为电信的经营决策提供帮助并助力企业的发展。发展质量诊断是企业获利的重要保证,也是企业竞争取胜的关键,通过建立大数据宽表集合,完善业务数据储备,创建一种全新的数据分析处理方式,实现端到端的数据分析与诊断过程,数据分析全流程可视化、可控、可逆,为辅助管理层决策提供更为全面、深入、可靠的分析依据。数据分析引入模型化工具和建模理念,扩展分析的深度和广度,为企业今后实现差异化发展提供核心竞争力。论文对数据挖掘在移动业务发展质量诊断中的应用进行了总结分析,采用关联规则与决策树的两种主要数据挖掘技术,基于SPSS Clementine数据挖掘工具等设计和实现了一个移动业务诊断分析系统。论文的主要工作如下:（1）从移动业务发展质量诊断系统的需求进行分析,对移动数据库数据进行数据清洗、整理,运用数据挖掘方法精确找到移动用户质量特征,并落实到系统监控环节的TOP评价指标。（2）移动发展质量诊断系统通过宽表设计、数据准备、样本选取、数据验证来进行系统的流程设计,并通过不同数据样本的分析期、离网口径、付费方式以及通过因子分析来筛选建模输入变量,最后通过使用C5.0决策树与二项逻辑回归进行建模对比,结果表明使用C5.0决策树进行数据挖掘可以得到稳定的离网预测模型。（3）设计和实现了一个移动业务发展质量诊断分析系统,该系统主要包括三部分:数据输入、诊断模型、输出诊断报告及问题清单。该系统可以对移动业务发展质量诊断可视化、可控、可逆,为针对性营销及差异化发展提供了有力保障。
李阳[2]（2017）在《移动用户手机上网行为偏好及情景化推荐》文中研究说明随着电子信息技术和互联网的高速发展,传统通信产业正面临着巨大的挑战。一方面,移动互联网的发展带来了流量爆炸式的增长,电信运营商不断增加网络建设方面的投入,但流量的激增并没有为其带来相应营业收入的快速增长,反而面临“被管道化”的危险;另一方面,电信运营商的传统业务（通话、短信）市场遭到了互联网企业相关产品的侵蚀,运营商的利润受到了吞噬,亟需寻找新的利润增长点、提高流量经营的质量。移动终端、数据流量和用户规模的急速发展对传统电信业务模式产生了巨大影响,在移动互联网时代,数据业务是用户的核心需求,数据价值是移动运营商的核心价值。中国移动在各省份建设大数据平台,希望借助企业数据管理平台,有效的发掘和利用用户信息资产价值,优化服务管理功能,实现精准高效的分析和决策,降低项目风险。目前中国移动在业务运营推广过程中,存在主观筛选字段、指定条件圈定目标客户、营销精准度不高的问题,运营成功率普遍在1.+%。对移动用户手机上网行为偏好的研究,能够帮助移动公司精准定位目标客户群,提高营销转化率,使得流量订购率上升,具有非常重要的现实意义。目前咪咕的相关业务以集团发展为主,省份发展为辅。本文的研究响应集团发展,对用户手机上网行为偏好进行分析,主要推荐咪咕旗下的五大产品（咪咕阅读、咪咕视频、咪咕音乐、咪咕游戏、咪咕动漫）,在提高自身流量订购率的同时,也为集团发展做贡献。本文在阅读了大量前人文献的基础上,基于数据挖掘理论和情景化推荐理论,构建了移动用户手机上网行为偏好模型,并将该模型应用到市场营销当中,在实际市场环境中对其进行了效果验证。研究根据数据挖掘技术的不同,构建了 2个模型:基于用户历史上网行为的用户习惯性内容偏好模型（描述型挖掘模型）和用户潜在性内容偏好模型（预测型挖掘模型）。利用中国移动B/O/M三域融合技术,采集用户的社会属性数据、通信属性数据和手机行为特征数据,利用IBM SPSS Modeler 14.1数据挖掘工具,采用主成分算法对数据进行降维处理、采用回归分析法确定用户在阅读、音乐、视频、游戏、动漫五大业务的偏好得分规则、采用关联规则预测用户可能感兴趣的APP,并利用手机信令技术,研究用户时间和地点偏好,在此基础之上,在特定情景中对相关用户进行APP推荐。文章在结尾部分介绍了四个基于本次模型的营销推广案例以及取得的成果,实践证明,本模型具有一定作用,能够帮助企业精确目标用户,提高用户点击率和点击转化率。本文的贡献之处在于:对目前国内学者研究较少的移动用户手机上网行为偏好进行了探索;对中国移动B/O/M三域和采集用户数据的相关技术进行了介绍;构建了用户内容偏好挖掘模型,研究了对不同类型用户进行APP推荐的方法;将用户的偏好时间和偏好地点融合进用户营销推荐过程当中,实现了情景化的推荐营销。
滕照义[3]（2013）在《数据挖掘在电信客户关系管理的研究与应用》文中研究表明随着电信市场竞争的日趋激烈，中国电信集团公司从以产品为中心企业经营模式逐渐转变成以客户为中心企业经营模式。客户是企业最宝贵的资源。客户关系管理就是实现客户价值。客户关系管理是企业建立市场竞争优势的最佳手段，客户关系管理的核心就是企业经营活动都必须以客户为中心。企业通过客户关系管理系统和客户建立良好关系，在保证实现客户利益最大化的同时，全面提高企业的经济效益。目前，发展电信各地方公司自己的客户关系管理系统，更好融合在集团公司电信客户关系管理系统是发展的重点。通过建立客户关系管理系统，企业通过使用客户关系管理软件，全面有效管理客户信息，科学合理分配生产、市场营销和售后服务的企业资源。并随着客户不断变化采取适当的措施，给客户提供最优质的产品和服务。企业通过客户关系管理软件的相关功能，及时了解客户的实际需求，掌握客户的消费心理和习惯，动态跟踪客户的实际情况，及时为客户提供良好的产品和服务。最终实现客户对企业产品满意和客户对企业的信赖。电信企业客户关系管理是利用客户关系管理先进理论和方法建立起来的，可以有效服务电信客户，提高电信产品市场占有率。电信企业通过对电信客户数据分析，运用数据挖掘工具对电信客户进行数据挖掘，掌握电信客户发展的内在规律，结合电信业务背景基础上对挖掘结果的科学解释，从而为企业市场营销决策提供参考依据。本文首先介绍数据挖掘基本理论和研究内容，以及数据挖掘技术对企业发展中的重要作用。其次对客户关系管理理论进行分析和研究。客户关系管理理论内容丰富，主要研究企业和客户的关系和特点，分析客户在客户关系管理中的位置和作用。通过客户关系管理的系统模型的建立，使客户在系统和企业建立联系。针对中国电信客户的研究，通过对中国电信客户关系管理系统需求的分析，结合客户关系管理系统模型，参考电信业务特点，建立电信客户关系管理系统模型，实现电信客户关系管理系统方案。在此基础上，通过使用决策树模型算法对电信客户数据进行挖掘，建立分类模型，在模型上对电信客户数据的实验，验证模型的可靠性和实用性，实验挖掘结果在对电信客户研究起到一定参考价值，指导电信企业发展。最后部分是本文总结和展望。
李静[4]（2010）在《电信网络运营管理数据仓库系统的研究》文中研究指明电信行业作为我国经济增长最快行业之一,同时也面临着巨大的竞争压力,随着电信市场的开放,电信企业的竞争格局发生了重大变化,从原有少数几家电信企业在局部市场的竞争,转变为众多电信企业对全球市场的争夺。为了敏锐地察觉市场动态,电信企业运营商必须随时了解业务运行情况,并根据市场情况及时调整经营策略,然而这些必须建立在对业务数据有效分析的基础上。电信企业由于自身对各业务支撑系统的建设,企业内部积累了大量的历史数据,这些海量数据在原有的操作型数据库系统中难以提炼并升华为有用的信息,因此必须引入新的技术,深层次地分析这些业务数据,从而发现其潜在的价值。数据仓库技术作为上述问题的解决方案,被越来越多的企业所采纳。本课题针对目前电信企业的运营现状,提出了基于数据仓库技术的网络运营分析系统的构建,目的是通过对电信企业内部所有分散的业务数据的整合,以满足不同部门,不同用户的需求,为经营决策提供科学的依据。本文的主要工作体现在以下几个方面：（1）介绍了数据仓库的应用背景、发展现状及相关理论。（2）对数据仓库在电信企业的作用和电信企业的业务特点进行了深入的分析。（3）根据电信企业经营需求提出了网络运营分析系统的总体解决方案。（4）结合网络运营分析系统的建设,详细说明了数据仓库的设计、数据的组织和存储以及抽取、转换、加载的过程。（5）围绕主题对部分分析模块进行了设计。
李静[5]（2010）在《数据仓库在电信企业的应用》文中认为介绍了数据仓库的发展现状、概念和体系结构,并结合电信企业的特点深入探讨了电信数据仓库系统解决方案体系结构及有关业务应用。
郝园,揭金良,苗春利[6]（2010）在《数据仓库技术及其在电信行业中的应用研究》文中研究指明信息技术已取代数据处理技术成为信息产业研究的热门话题,业界所面临的问题不再是简单地处理数据,而是如何使用数据。介绍了数据仓库的基本知识和OLAP在数据仓库中的应用,阐述了关系型数据库ROLAP及其特征,最后以数据仓库在电信行业中的应用来介绍数据仓库的具体实现。
王静[7]（2009）在《数据仓库在电信企业中的应用与研究》文中提出利用数据仓库（DW）、联机分析处理（OLAP）、数据挖掘（DM）等技术,对海量电信业务数据进行进一步的加工和组织,以提供历史发展和未来趋势的预测,为市场和财务分析,及经营决策提供支持是行业发展大势所趋。本课题主要针对企业目前资金紧张,专业系统数据还不是非常庞大、复杂,采用从小到大,从简单开始循序渐进,逐步完善的方法,建立适合企业日常使用的数据仓库系统,并根据实际需求设计企业需要的各种报表。目标是建立一个统一的数据信息平台,采用先进的数据仓库技术,提取企业数据中的有价值信息,为企业的客户服务、市场营销等工作提供科学有效的支撑,提升企业的运营水平和竞争能力,体现以客户为中心的经营理念。数据仓库技术应用在电信领域,对经营分析系统的发展起着举足轻重的作用,使用数据仓库使电信管理者由概念性决策转化为数据性决策。本人参与了此项目大部分的设计,重点参与了客户专题的开发与设计工作。本文主要研究内容和成果是：（1）数据仓库在电信企业应用的背景研究；（2）数据仓库技术研究；（3）数据仓库设计研究；（4）专题分析模块的设计及实现。通过对数据仓库技术在国内外的应用和发展状况做的调查,了解了我国数据仓库系统在电信企业应用的特点和不足,提出了系统整体需求。对数据仓库的相关概念和关键技术进行研究,为后续设计和实现工作奠定了理论基础。在设计阶段,得到了数据仓库系统的结构体系图、网络拓扑结构图和功能结构图。对数据仓库模型进行了概念模型设计、逻辑模型设计和物理模型设计。设计结果得出了数据仓库系统的主题,围绕主题进行了ETL过程设计和OLAP分析设计。在文章最后,展示了用户专题的部分功能。实现了B/S架构的用户专题分析,利用直观、形象的折线图、饼图、柱状图、三维图形等形式将OLAP服务器处理得到的结果展现给最终用户。系统测试结果表明,用户专题功能达到了系统预期目标。
赵璐[8]（2009）在《数据挖掘技术及其在电信系统应用的研究》文中提出当今,随着国内电信业的改革,各运营商在企业大客户、长途业务、IP业务、移动业务等领域展开了激烈的竞争。传统的以技术为驱动、以销售产品为目的的市场战略逐渐被以客户为中心、以满足客户需求为目的的市场战略所取代,客户资源成为了企业竞争的焦点。本文首先介绍了论文的研究背景、国内外的研究现状,然后介绍了数据挖掘的基本概念,数据挖掘常用的方法,数据挖掘过程,并对数据挖掘的原理及技术进行了讨论。再次就其在电信领域中的应用进行了分析,提出了电信领域常见的分析主题,结合电信业务需求,分析了数据挖掘技术在通信领域的应用。本文主要采用决策树、聚类分析和关联规则分析数据挖掘算法对电信业务系统的历史数据进行分析,并进行相应的数据挖掘实施过程,对挖掘结果进行决策分析,为运营商的经营和决策提供了有力的技术支持。
刘伟光[9]（2008）在《面向电信客户流失管理的数据仓库原型研究与应用》文中认为电信市场竞争的加剧使得各电信企业客户的流失现象日益严重,建立高效的客户管理系统成为电信企业的必要选择。本论文以东软股份有限公司电信事业部开发的电信企业客户流失管理系统及江西联通经营分析系统为背景,阐述如何应用数据仓库技术原理设计面向电信客户流失管理的数据仓库模型,并尝试使用大型数据库开发工具oracle 9i开发设计该数据仓库原型。本论文主要围绕电信客户流失和数据仓库两个方面进行研究。对于电信业务研究主要涉及对电信业客户流失的现状、流失客户类型及流失客户属性特征的分析。在数据仓库方面,本文研究了数据仓库概念原理及数据仓库开发方法,对数据仓库开发模型进行重点研究,并设计出以电信客户流失管理为主题事实的数据仓库星型开发模型。运用大型数据库开发工具Oracle建立数据仓库原型,实现星型模型中的维度表及事实表的立方拓扑结构。最后,总结了论文的主要工作,阐述了进一步研究方向。本文做的研究工作为电信企业高层决策提供支持,对基于数据仓库技术进行的电信企业客户管理系统开发提供借鉴,对于电信企业管理有重要意义。
吴春英[10]（2006）在《基于数据仓库的数据挖掘技术在电信信息分析系统中的研究与应用》文中研究表明随着目前我国政府对电信运营行业的进一步放开和政策约束的一系列调整,我国电信行业中企业间的市场竞争日趋激烈。同时,广大用户对电信服务质量的要求也越来越高。面对国内电信企业运营成本的大幅度增加,如何能够在满足用户需求和提供优质服务的前提下充分利用现有资源和配置来降低运营成本、提高运营效益已成为电信运营企业能否占据竞争优势地位的重要因素之一。显然,降低其运营成本、满足用户需求需要强大的数据管理作为管理决策层的决策基础和决策依据。然而,用户数量和服务种类的激增使电信运营企业中数据管理的难度急剧加大:一方面,联机作业系统因为需要保留足够的详细数据以备查询而变得笨重不堪,系统资源的投资跟不上业务扩展的需求;另一方面,管理者和决策者只能根据固定的、定时的报表系统获得有限的运营统计分析信息,无法及时获取用户的反馈信息,制定切实有效的市场策略来适应激烈的市场竞争。因此,为企业决策提供决策依据和对市场运营状况提供分析预测依据的数据仓库系统无疑成为电信运营企业关注的焦点。鉴于上述背景需求,本文提出基于数据仓库的电信信息分析系统以满足目前电信运营企业信息管理活动中决策支持的新需求。本文从基于数据仓库的电信信息分析系统的整体架构出发,设计了该系统的主题分析;完成了基于主题分析的数据仓库模型的构建;并对相关的主题分析的内容引入成熟的数据挖掘算法完成对决策辅助信息的挖掘工作等。论文的成果主要包括以下几点:（1）设计了基于数据仓库的电信信息分析系统的主题分析及基于主题分析的数据分析模型。（2）针对话费消费特征的客户细分的主题,提出采用数据挖掘工具中的决策树算法对该主题的数据进行挖掘,并且应用成熟的ID3算法完成了对基于话费消费特征的客户细分的决策支持工作。（3）针对客户话费消费行为的相关性分析的主题,通过将业界广为熟悉的Apriori算法和FPgrowth算法进行分析比较,提出采用FPgrowth算法来完成该主题的相关性分析,并且得出了可靠的、有效的决策支持结果。（4）鉴于在基于数据仓库的电信信息分析系统的各类主题分析模型中,信用度分析中的信用度值是需要重点研究的量化指标数据。而且信用度又是电信运营企业用户评价客户、防止客户欺诈的关键指标。因此,本文提出了基于层次分析法的电信客户信用度的综合评价体系,完成了对信用度值的量化设置。
二、数据仓库技术及在电信系统应用的研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、数据仓库技术及在电信系统应用的研究（论文提纲范文）
（1）数据挖掘技术在移动业务发展质量诊断中的应用研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.2 数据挖掘的国内外研究现状 |
| 1.3 移动业务发展质量诊断技术的发展现状 |
| 1.4 本文主要工作及结构安排 |
| 第二章 数据挖掘技术 |
| 2.1 数据挖掘技术 |
| 2.1.1 数据挖掘概述 |
| 2.1.2 数据挖掘的对象和功能 |
| 2.1.3 数据挖掘的方法 |
| 2.2 基于关联规则的数据挖掘技术 |
| 2.2.1 关联规则的概念 |
| 2.2.2 关联规则的分类 |
| 2.2.3 Apriori算法 |
| 2.3 基于决策树的数据挖掘技术 |
| 2.3.1 决策树的概念 |
| 2.3.2 决策树的生长与剪枝 |
| 2.3.3 决策树C5.0 原理 |
| 2.4 SPSS Clementine数据挖掘软件工具 |
| 2.4.1 SPSS Clementine的介绍 |
| 2.4.2 SPSS Clementine的操作方法 |
| 第三章 移动业务发展质量诊断系统的需求分析 |
| 3.1 移动业务发展质量诊断概述 |
| 3.2 移动业务发展质量诊断的需求 |
| 3.2.1 移动业务发展质量诊断业务需求描述 |
| 3.2.2 移动业务发展质量诊断的功能需求 |
| 3.2.3 相关术语解释 |
| 3.3 数据库需求分析 |
| 第四章 移动业务发展质量诊断系统的设计和实现 |
| 4.1 移动业务发展质量诊断系统流程设计 |
| 4.1.1 宽表设计 |
| 4.1.2 数据准备 |
| 4.1.3 数据样本选取 |
| 4.1.4 宽表结构 |
| 4.1.5 数据验证 |
| 4.1.6 系统建设流程 |
| 4.2 基于SPSS Clementine的移动业务发展质量诊断模型 |
| 4.2.1 移动业务发展质量诊断模型的离线分析 |
| 4.2.2 移动业务发展质量诊断模型的在线设计 |
| 4.3 移动业务发展质量诊断系统的实现 |
| 4.3.1 系统主菜单设计 |
| 4.3.2 运营监控模块 |
| 4.3.3 运营诊断模块 |
| 4.3.4 参数配置模块 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
（2）移动用户手机上网行为偏好及情景化推荐（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 移动互联网的发展 |
| 1.1.2 数据挖掘在电信行业的应用 |
| 1.1.3 信息推荐与情境 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 研究现状 |
| 1.3.1 手机上网用户行为 |
| 1.3.2 用户偏好 |
| 1.3.3 情景化推荐 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.5 研究内容与章节安排 |
| 2 用户内容偏好挖掘模型框架 |
| 2.1 数据采集 |
| 2.1.1 移动用户数据分类 |
| 2.1.2 移动用户数据采集源 |
| 2.1.3 移动数据采集技术 |
| 2.1.3.1 手机信令技术 |
| 2.1.3.2 深度包检测技术 |
| 2.2 数据预处理 |
| 2.2.1 数据清理 |
| 2.2.2 数据集成 |
| 2.2.3 数据归约 |
| 2.2.4 数据变换 |
| 2.3 数据挖掘建模 |
| 2.3.1 模型算法的选择 |
| 2.3.2 本文涉及的算法说明 |
| 2.3.3 用户行为建模 |
| 2.4 模型评价 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 构建用户习惯性内容偏好模型 |
| 3.1 模型数据准备 |
| 3.1.1 用户群范围 |
| 3.1.2 数据资源列表 |
| 3.1.3 模型变量准备 |
| 3.2 建模方案 |
| 3.2.1 算法输出结果 |
| 3.2.2 提取用户位置信息 |
| 3.2.3 用户习惯性内容偏好建模步骤 |
| 3.3 模型结果输出 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 构建用户潜在性内容偏好模型 |
| 4.1 模型数据准备 |
| 4.1.1 用户群范围 |
| 4.1.2 数据资源列表 |
| 4.1.3 模型变量准备 |
| 4.2 建模方案 |
| 4.2.1 目标用户分类 |
| 4.2.2 算法输出说明 |
| 4.2.3 用户潜在性内容偏好建模步骤 |
| 4.3 模型结果输出 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 情景化推荐在移动业务中的应用 |
| 5.1 YZ移动向娱乐(视频、音乐)偏好用户进行推荐 |
| 5.2 CZ移动营销推荐案例 |
| 5.3 WX移动推广应用情况 |
| 5.4 HA移动针对高校学生进行个性化推荐 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结语 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.2 研究贡献 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 |
| 附录2 |
| 致谢 |
（3）数据挖掘在电信客户关系管理的研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 电信客户关系管理研究背景及意义 |
| 1.2 电信客户关系管理的现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 第2章 数据挖掘基础理论 |
| 2.1 数据挖掘理论在客户关系管理中的研究 |
| 2.2 数据预处理技术 |
| 2.2.1 数据清洗 |
| 2.2.2 数据集成和变换 |
| 2.3 数据挖掘技术的方法 |
| 2.3.1 关联规则 |
| 2.3.2 决策树算法 |
| 2.4 数据挖掘相关理论研究 |
| 2.4.1 数据挖掘原语和系统结构 |
| 2.4.2 数据挖掘的数据和类型 |
| 2.4.3 挖掘查询语言 DMQL |
| 2.4.4 概念描述 |
| 2.5 数据挖掘在电信客户关系管理中应用 |
| 2.6 小结 |
| 第3章 客户关系管理体系框架 |
| 3.1 客户关系管理定义 |
| 3.1.1 客户关系管理概念 |
| 3.1.2 客户的分类 |
| 3.2 客户关系的选择 |
| 3.2.1 客户关系选择类型 |
| 3.2.2 企业应用客户关系管理原因 |
| 3.3 客户关系管理软件功能分析 |
| 3.3.1 客户关系管理系统结构 |
| 3.3.2 CRM 系统架构功能 |
| 3.3.3 CRM 基本模块功能 |
| 3.4 客户关系管理软件系统功能分析 |
| 3.5 小结 |
| 第4章 中国电信客户关系管理系统的设计 |
| 4.1 电信 CRM 系统需求 |
| 4.1.1 电信客户关系管理系统开发背景 |
| 4.1.2 电信选择客户关系管理系统因素 |
| 4.2 电信客户关系管理流程分析 |
| 4.2.1 电信客户关系管理流程 |
| 4.2.2 电信客户关系管理销售业务流程 |
| 4.3 电信客户关系管理系统分析 |
| 4.3.1 电信客户关系管理架构 |
| 4.3.2 电信客户关系管理数据流程 |
| 4.4 电信客户关系管理系统功能图 |
| 4.4.1 电信客户关系管理系统结构 |
| 4.4.2 客户关系管理系统的经营设计 |
| 4.4.3 电信客户关系管理系统服务信息设计 |
| 4.5 小结 |
| 第5章 数据挖掘决策树算法在电信客户关系管理的应用 |
| 5.1 决策树分类和预测研究 |
| 5.1.1 决策树判定归纳 |
| 5.1.2 决策树树剪枝 |
| 5.2 决策树分类算法在电信客户关系管理应用案例 |
| 5.2.1 决策树算法在电信客户购买 3G 网络服务实验 |
| 5.2.2 SPSS 软件在电信客户数据实验 |
| 5.3 实验结果分析 |
| 5.3.1 实验的意义 |
| 5.3.2 影响实验因素研究 |
| 5.4 小结 |
| 第6章 论文总结 |
| 6.1 论文结论 |
| 6.2 论文展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）电信网络运营管理数据仓库系统的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 国内外发展现状及趋势 |
| 1.3 电信行业数据仓库系统的特点 |
| 1.4 论文研究的目的及内容 |
| 第二章 数据仓库概述 |
| 2.1 数据仓库产生的背景 |
| 2.2 数据仓库的概念 |
| 2.2.1 数据仓库的定义 |
| 2.2.2 数据仓库的特点 |
| 2.2.3 数据仓库与传统数据库的区别 |
| 2.2.4 数据仓库的相关术语 |
| 2.3 数据仓库系统体系结构 |
| 2.4 联机分析处理技术 |
| 2.4.1 OLAP产生的背景 |
| 2.4.2 OLAP的特点 |
| 2.4.3 OLAP的基本概念 |
| 2.4.4 OLAP的基本操作 |
| 2.4.5 OLAP的存储方式 |
| 第三章 系统需求分析 |
| 3.1 电信企业面临的挑战 |
| 3.2 数据仓库系统在电信企业的作用 |
| 3.3 电信业务分析 |
| 3.4 系统设计目标 |
| 第四章 系统总体设计 |
| 4.1 系统总体技术方案设计 |
| 4.1.1 系统体系结构 |
| 4.1.2 网络拓扑结构 |
| 4.2 数据仓库模型设计 |
| 4.2.1 概念模型设计 |
| 4.2.2 逻辑模型设计 |
| 4.2.3 物理模型设计 |
| 4.3 ETL设计 |
| 4.3.1 数据源分析 |
| 4.3.2 ETL |
| 第五章 系统功能展现 |
| 5.1 专题应用分析功能 |
| 5.2 缴费/欠费分析 |
| 5.2.1 客户缴费情况分析 |
| 5.2.2 客户欠费情况分析 |
| 5.3 网间业务分析 |
| 5.3.1 电信用户拨打他网热线分析 |
| 5.3.2 他网热线拨打电信用户分析 |
| 5.4 竞争分析 |
| 5.4.1 市场占有率分析 |
| 5.4.2 竞争对手发展情况分析 |
| 5.5 系统实现 |
| 5.5.1 系统登录 |
| 5.5.2 分析设置 |
| 5.5.3 分析报表查看 |
| 第六章 总结 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 详细摘要 |
（5）数据仓库在电信企业的应用（论文提纲范文）
| 1 国内外发展现状 |
| 2 数据仓库技术 |
| 2.1 数据仓库的概念 |
| 2.2 数据仓库系统体系结构 |
| 3 在电信企业的应用 |
| 4 结束语 |
（6）数据仓库技术及其在电信行业中的应用研究（论文提纲范文）
| 1. 数据仓库概述 |
| 1.1 数据仓库的定义 |
| 1.2 数据仓库的体系结构 |
| 2. OLAP技术分析 |
| 2.1 OLAP的概念及其特点 |
| 2.2 OLAP常用分析方法及评价准则 |
| 3. 基于数据仓库的OLAP核心技术 |
| 3.1 OLAP分类 |
| 3.2 ROLAP的多维表示方法 |
| 3.3 星型模式在关系数据库中的表示 |
| 3.4 雪花模式在关系数据库中的表示 |
| 3.5 OLAP的多维分析 |
| 4. 数据仓库在电信领域中的应用 |
| 4.1 数据仓库的构建 |
| 4.2 电信系统中的数据分析 (OLAP) 技术 |
| 5. 结束语 |
（7）数据仓库在电信企业中的应用与研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外发展现状及趋势 |
| 1.3 研究目的与内容 |
| 第二章 数据仓库和OLAP技术 |
| 2.1 数据仓库 |
| 2.1.1 数据仓库的定义与特征 |
| 2.1.2 数据仓库的相关概念 |
| 2.1.3 数据仓库体系结构 |
| 2.1.4 数据仓库关键技术 |
| 2.2 OLAP技术 |
| 2.2.1 OLAP基本概念 |
| 2.2.2 OLAP基本分析过程 |
| 2.2.3 基于关系型的OLAP(ROLAP) |
| 2.2.4 OLAP分析技术的局限性 |
| 2.2.5 OLAP与数据仓库的关系 |
| 第三章 系统需求分析 |
| 3.1 系统需求调研 |
| 3.1.1 电信业务模式的发展变化 |
| 3.1.2 数据仓库在电信企业中的作用 |
| 3.1.3 电信企业数据仓库及数据分析的特点 |
| 3.2 业务数据分析 |
| 3.3 业务应用分析 |
| 3.4 系统整体需求 |
| 3.4.1 功能需求 |
| 3.4.2 性能需求 |
| 3.4.3 处理需求 |
| 第四章 系统设计 |
| 4.1 系统结构体系设计 |
| 4.2 网络拓扑结构设计 |
| 4.3 系统功能结构设计 |
| 4.4 数据仓库模型设计 |
| 4.4.1 数据仓库的设计方法 |
| 4.4.2 数据仓库建模原则 |
| 4.4.3 数据仓库模型设计过程 |
| 4.4.3.1 概念模型设计 |
| 4.4.3.2 逻辑模型设计 |
| 4.4.3.3 物理模型设计 |
| 4.5 ETL设计 |
| 4.6 分析主题 |
| 4.7 OLAP分析设计 |
| 4.7.1 OLAP的结构 |
| 4.7.2 客户发展情况分析 |
| 4.7.3 大客户分析 |
| 第五章 系统实现与测试 |
| 5.1 系统实现环境 |
| 5.2 部分系统实现描述 |
| 5.3 系统测试 |
| 5.4 结论 |
| 第六章 结束语 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（8）数据挖掘技术及其在电信系统应用的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 数据挖掘技术在电信领域应用的现状 |
| 1.4 主要研究内容和论文结构 |
| 第二章 数据挖掘技术的基本原理 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 数据挖掘方法 |
| 2.3 数据挖掘的体系结构 |
| 2.4 数据挖掘的步骤 |
| 2.5 与电信系统应用有关的数据挖掘算法 |
| 第三章 电信系统数据挖掘模型的总体设计 |
| 3.1 建立独立数据挖掘库的优点 |
| 3.2 电信企业分析主题的确定 |
| 3.3 电信系统数据挖掘模型的设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 数据挖掘系统的详细设计 |
| 4.1 电信系统ETL模块的设计 |
| 4.2 事实表的构建 |
| 4.3 分析模型的建立 |
| 4.4 数据挖掘宽表设计和生成 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 数据挖掘算法在电信系统的应用 |
| 5.1 应用决策树算法(Decision Tree)进行客户流失分析 |
| 5.2 应用聚类分析对电信客户进行细分 |
| 5.3 关联规则对计费数据与经营数据的分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（9）面向电信客户流失管理的数据仓库原型研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题的背景和意义 |
| 1.2 研究现状及发展趋势 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 1.4 本文的组织结构 |
| 第2章 电信客户流失分析 |
| 2.1 电信客户流失现状 |
| 2.2 电信客户流失需求 |
| 2.2.1 业务问题定义 |
| 2.2.2 客户流失分析的研究目标 |
| 2.2.3 客户流失分析的研究策略 |
| 2.3 电信流失客户属性分析 |
| 2.3.1 流失客户分类 |
| 2.3.2 流失客户特征 |
| 2.4 小结 |
| 第3章 数据仓库基本原理及相关概念 |
| 3.1 数据仓库简介 |
| 3.1.1 数据仓库定义及特征 |
| 3.1.2 数据仓库与传统数据库的区别 |
| 3.2 数据仓库概念 |
| 3.2.1 分割 |
| 3.2.2 元数据 |
| 3.2.3 粒度 |
| 3.2.4 维度 |
| 3.2.5 数据集市 |
| 3.3 数据仓库的体系结构 |
| 第4章 面向电信客户流失管理的数据仓库模型设计 |
| 4.1 数据仓库实现策略 |
| 4.2 数据仓库的螺旋式开发方法 |
| 4.3 数据仓库开发特点 |
| 4.4 面向电信客户流失管理的数据仓库模型设计 |
| 4.4.1 概念模型设计 |
| 4.4.2 逻辑模型设计 |
| 4.4.3 物理模型设计 |
| 第5章 应用Oracle建立面向电信客户流失管理的数据仓库原型 |
| 5.1 数据仓库开发工具简介 |
| 5.1.1 Oracle数据仓库的技术基础工具 |
| 5.1.2 Oracle数据仓库的分析应用工具 |
| 5.1.3 Oracle数据仓库的创建工具 |
| 5.1.4 Oracle数据仓库的维护工具 |
| 5.2 面向电信客户流失管理的数据仓库原型建立 |
| 5.2.1 建立面向电信客户流失管理的数据仓库原型 |
| 5.2.2 建立表空间 |
| 5.3 电信客户事实表及维表的建立 |
| 5.3.1 电信系统整体业务流程介绍 |
| 5.3.2 电信客户事实表及维表的建立 |
| 第6章 结论及展望 |
| 6.1 论文主要工作总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间公开发表论文情况 |
| 致谢 |
| 研究生履历 |
（10）基于数据仓库的数据挖掘技术在电信信息分析系统中的研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 数据仓库的产生与发展现状 |
| 1.3 数据仓库在国内外电信行业的应用状况 |
| 1.4 论文主要研究内容 |
| 1.5 论文的结构 |
| 第二章 数据仓库和基于数据仓库的相关技术 |
| 2.1 数据仓库 |
| 2.2 基于数据仓库的相关技术 |
| 第三章 基于数据仓库的电信信息分析系统 |
| 3.1 数据钻取(ETL) |
| 3.2 主题分析和基于主题分析的数据建模 |
| 3.3 元数据的管理 |
| 3.4 数据挖掘 |
| 第四章 基于话费消费特征的客户细分 |
| 4.1 决策树的基本概念 |
| 4.2 ID3算法 |
| 4.3 客户细分决策树模型 |
| 第五章客户话费消费行为的相关性分析 |
| 5.1 关联规则算法 |
| 5.2 客户话费消费行为的相关性分析的实现 |
| 第六章基于层次分析法的电信客户信用度的综合评价体系 |
| 6.1 层次分析法 |
| 6.2 基于层次分析法的电信客户信用度值量化设置的实现 |
| 第七章 总结和展望 |
| 附录 |
| 附录A 基于主题分析的分析模型 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读同等学力申请硕士学位期间发表的学术论文 |
四、数据仓库技术及在电信系统应用的研究（论文参考文献）
- [1]数据挖掘技术在移动业务发展质量诊断中的应用研究[D]. 杜龙博. 合肥工业大学, 2021(02)
- [2]移动用户手机上网行为偏好及情景化推荐[D]. 李阳. 南京大学, 2017(01)
- [3]数据挖掘在电信客户关系管理的研究与应用[D]. 滕照义. 吉林大学, 2013(09)
- [4]电信网络运营管理数据仓库系统的研究[D]. 李静. 西安石油大学, 2010(07)
- [5]数据仓库在电信企业的应用[J]. 李静. 电脑知识与技术, 2010(25)
- [6]数据仓库技术及其在电信行业中的应用研究[J]. 郝园,揭金良,苗春利. 电脑与电信, 2010(05)
- [7]数据仓库在电信企业中的应用与研究[D]. 王静. 西安电子科技大学, 2009(02)
- [8]数据挖掘技术及其在电信系统应用的研究[D]. 赵璐. 长春理工大学, 2009(02)
- [9]面向电信客户流失管理的数据仓库原型研究与应用[D]. 刘伟光. 大连海事大学, 2008(07)
- [10]基于数据仓库的数据挖掘技术在电信信息分析系统中的研究与应用[D]. 吴春英. 华东师范大学, 2006(03)