本文關(guān)鍵詞：基于數(shù)據(jù)挖掘的通信運營管理系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著移動網(wǎng)絡(luò)的普及,電子商務(wù)交流、移動終端及社交網(wǎng)在很大程度上增大了網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用范圍,而現(xiàn)如今,網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)幾乎涵蓋到社會中的各個領(lǐng)域,而其給國家政治、文化及經(jīng)濟,還有公民的生活帶來了巨大的變化。通信企業(yè)是一個典型的客戶規(guī)模大、數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)及時性高的行業(yè),然而隨著移動互聯(lián)和大數(shù)據(jù)時代的到來,通信領(lǐng)域的競爭越演越烈,運營商不僅要面對傳統(tǒng)同行之間的競爭,同時還要面對微信、微博等OTT企業(yè)的競爭,運營商存量客戶流失及“被管道化”趨勢明顯;面對日益嚴(yán)重的發(fā)展問題,通信運營商只有通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將龐大的客戶規(guī)模進(jìn)行細(xì)分,按照ARPU值(客戶價值)、離網(wǎng)傾向、產(chǎn)品需求、服務(wù)需要等多維度了解客戶信息,并建立一個良性的交互平臺,從而更有效的提升運營商的服務(wù)水平、提升產(chǎn)品的價值匹配,進(jìn)而有效改善客戶關(guān)系、提升企業(yè)競爭實力。本論文從數(shù)據(jù)挖掘的基本理論出發(fā),分析了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的相關(guān)理論和基本概念、體系結(jié)構(gòu)和邏輯功能,在這基礎(chǔ)之上,研究了CRM系統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用,并對CRM中數(shù)據(jù)挖掘的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)挖掘過程進(jìn)行了討論,在各種數(shù)據(jù)挖掘的方法中,本文根據(jù)工作實際需要著重研究了決策樹分類方法。針對ID3算法復(fù)雜、噪音數(shù)據(jù)干擾較大的缺點,本文提出了利用變精度粗糙集模型改進(jìn)ID3算法,并對改進(jìn)做出了分析。按照數(shù)據(jù)挖掘算理論及ID3數(shù)據(jù)挖掘算法,結(jié)合成都移動有限公司的業(yè)務(wù)支撐系統(tǒng)的實際需要,設(shè)計并實現(xiàn)了基于數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)倉庫,并且在原有單一的CRM系統(tǒng)基礎(chǔ)上設(shè)計并實現(xiàn)了基于ID3算法、具備智能數(shù)據(jù)挖掘的新業(yè)務(wù)支撐管理信息系統(tǒng)。最后,本文設(shè)計并實現(xiàn)了基于J2EE三層架構(gòu)和EJB技術(shù)的成都移動營銷服務(wù)支撐系統(tǒng),該系統(tǒng)不僅可以滿足日�；緮�(shù)據(jù)處理工作需要,同時這個系統(tǒng)還可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實現(xiàn)精確目標(biāo)客戶獲取和營銷活動實施,并對運行結(jié)果進(jìn)行了分析。
【關(guān)鍵詞】：數(shù)據(jù)倉庫 挖掘 CRM系統(tǒng) 精確營銷
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TP311.13;TP311.52
【目錄】：

• 摘要5-6
• abstract6-11
• 第一章 引論11-16
• 1.1 課題的研究背景與研究動機11-12
• 1.2 數(shù)據(jù)挖掘和通信行業(yè)客戶運營管理系統(tǒng)（CRM）的研究現(xiàn)狀12-14
• 1.2.1 數(shù)據(jù)挖掘研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.2 客戶關(guān)系管理（CRM）的研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3 論文的主要工作14-16
• 第二章 數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)倉庫16-29
• 2.1 數(shù)據(jù)挖掘16-24
• 2.1.1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的來源以及發(fā)展16-17
• 2.1.2 數(shù)據(jù)挖掘的概念17
• 2.1.3 數(shù)據(jù)挖掘的步驟17-19
• 2.1.4 數(shù)據(jù)挖掘常用方法19-21
• 2.1.5 關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的使用21-22
• 2.1.6 關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的挑戰(zhàn)22-23
• 2.1.7 數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展趨勢23-24
• 2.2 數(shù)據(jù)倉庫24-29
• 2.2.1 數(shù)據(jù)倉庫的定義24
• 2.2.2 數(shù)據(jù)倉庫的組成24-26
• 2.2.3 數(shù)據(jù)挖掘庫26-27
• 2.2.4 數(shù)據(jù)倉庫與事務(wù)數(shù)據(jù)庫27-28
• 2.2.5 數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)系28
• 2.2.6 本章小結(jié)28-29
• 第三章 客戶關(guān)系管理與數(shù)據(jù)挖掘29-34
• 3.1 客戶關(guān)系管理（CRM）29-31
• 3.1.1 CRM29
• 3.1.2 CRM系統(tǒng)結(jié)構(gòu)組織29-31
• 3.2 CRM系統(tǒng)與數(shù)據(jù)分析31-34
• 3.2.1 CRM數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的構(gòu)建31-32
• 3.2.2 CRM系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析過程32-33
• 3.2.3 小結(jié)33-34
• 第四章 常用的數(shù)據(jù)挖掘分類算法34-42
• 4.1 數(shù)據(jù)挖掘中的數(shù)據(jù)分類問題34-35
• 4.2 數(shù)據(jù)挖掘的主要算法35-37
• 4.2.1 分類器的評價標(biāo)準(zhǔn)35-36
• 4.2.2 常見分類算法的優(yōu)點和缺點36-37
• 4.3 以ID3算法為核心的決策樹分類方法37-42
• 4.3.1 決策樹的分類方法37
• 4.3.2 分裂度量37-38
• 4.3.3 決策樹ID3算法及其缺點研究38-41
• 4.3.4 本章小結(jié)41-42
• 第五章 數(shù)據(jù)挖掘在CRM系統(tǒng)中應(yīng)用42-51
• 5.1 CRM系統(tǒng)實施數(shù)據(jù)挖掘流程42-43
• 5.1.1 數(shù)據(jù)挖掘商業(yè)問題的解讀42
• 5.1.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備過程42-43
• 5.1.3 建立數(shù)據(jù)模型43
• 5.1.4 數(shù)據(jù)挖掘的證實與評估43
• 5.2 數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計和完成43-48
• 5.2.1 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫的設(shè)計和完成43-47
• 5.2.2 數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計和完成47-48
• 5.3 數(shù)據(jù)挖掘模塊的設(shè)計和完成48-50
• 5.4 本章小結(jié)50-51
• 第六章 基于數(shù)據(jù)挖掘的CRM系統(tǒng)設(shè)計51-60
• 6.1 系統(tǒng)概述51-53
• 6.2 各個模塊的具體功能53-55
• 6.3 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的設(shè)計55-59
• 6.3.1 整體結(jié)構(gòu)55-56
• 6.3.2 詳解三層架構(gòu)56
• 6.3.3 以EJB為基礎(chǔ)的開發(fā)56-57
• 6.3.4 模式的應(yīng)用57
• 6.3.5 調(diào)用數(shù)據(jù)挖掘模塊57-59
• 6.4 本章小結(jié)59-60
• 第七章 基于數(shù)據(jù)挖掘CRM系統(tǒng)的實現(xiàn)60-70
• 7.1 系統(tǒng)查詢與更新操作的實現(xiàn)60-61
• 7.2 客戶細(xì)分的實現(xiàn)61-63
• 7.3 精確智能營銷63-67
• 7.4 系統(tǒng)運行概況與分析67-69
• 7.5 本章小結(jié)69-70
• 第八章 結(jié)論與展望70-72
• 8.1 主要結(jié)論70-71
• 8.2 后續(xù)研究工作的展望71-72
• 致謝72-73
• 參考文獻(xiàn)73-76

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：404442