本文選題：車載信息服務(wù)業(yè) + 數(shù)據(jù)倉庫　； 參考：《上海交通大學》2015年碩士論文

【摘要】：隨著汽車行業(yè)的飛速發(fā)展,車載信息服務(wù)業(yè)也應(yīng)運而生,目前國內(nèi)車載信息服務(wù)公司已經(jīng)一家家的建立起來,只是各家的側(cè)重點不同,有偏向?qū)Ш筋I(lǐng)域,也有偏向安防領(lǐng)域,但是導航這個方面卻是各個車載信息服務(wù)公司都側(cè)重的,所以已經(jīng)有了一定的規(guī)模。目前車載信息服務(wù)業(yè)的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的應(yīng)用主要實現(xiàn)了簡單的查詢和聯(lián)機事務(wù)處理,業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫中積累了大量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),并且其中不乏一些有價值的信息。而傳統(tǒng)的聯(lián)機事務(wù)處理已不能滿足用戶對數(shù)據(jù)分析的需求,即造成了各公司擁有海量數(shù)據(jù)但是卻沒有發(fā)現(xiàn)其中有價值的信息。海量的、有意義的數(shù)據(jù)也就變成了永遠保存在數(shù)據(jù)庫中的普通數(shù)據(jù),造成了嚴重的信息浪費。本文在研究數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)上,重點深入探討如何解決系統(tǒng)間數(shù)據(jù)不一致;如何保證日常數(shù)據(jù)可以每天抽取到報表數(shù)據(jù)庫中;提出數(shù)據(jù)倉庫的總體設(shè)計與實現(xiàn)過程,建立起相應(yīng)的星型模型。在建立好的數(shù)據(jù)倉庫的前提下,對數(shù)據(jù)進行挖掘,將挖掘出的知識通過系統(tǒng)展示,為管理層制定營銷策略提供可靠依據(jù)。本文主要包括以下幾個方面:首先,分析目前車載信息服務(wù)業(yè)的現(xiàn)狀,以及目前數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用情況,并且梳理整個車載信息服務(wù)業(yè)的業(yè)務(wù)流程,本文主要介紹車輛注冊的整個流程;分析得出車載信息服務(wù)業(yè)的數(shù)據(jù)具有多源性、類型多樣性、海量數(shù)據(jù)等特性;并且通過和用戶多次溝通,最終確定用戶需求,主要包含車輛信息查詢、客戶信息查詢、服務(wù)信息查詢、續(xù)約信息查詢、坐席信息查詢等,還需要提供坐席聚類分析功能以及客戶分類分析功能等;對系統(tǒng)的性能也一定的要求,如系統(tǒng)交互量、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流量以及數(shù)據(jù)存儲量;還涉及到對車載信息服務(wù)業(yè)數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的整個體系結(jié)構(gòu)的初步描述,整個體系結(jié)構(gòu)包括對原始數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,根據(jù)清洗過的數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫,根據(jù)數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘,對挖掘結(jié)果和實驗數(shù)據(jù)進行分析,最終制定策略。其次,根據(jù)車載信息服務(wù)業(yè)的業(yè)務(wù)流程和數(shù)據(jù)特性,整合用戶需求,設(shè)計了整個數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的系統(tǒng)架構(gòu)。不管是數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)的使用,或者是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用,都離不開底層大量的數(shù)據(jù),將這些數(shù)據(jù)經(jīng)過清理整理后存儲于數(shù)據(jù)倉庫中,既可以為使用者獲取相關(guān)信息,也可以為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用做好準備,故本文在研究數(shù)據(jù)預(yù)處理這個過程中,重點研究了采用標志位來解決不同系統(tǒng)同一含義的數(shù)據(jù)不一致的方法以及采用物理分區(qū)和邏輯分區(qū)解決數(shù)據(jù)的讀取問題,采用索引解決數(shù)據(jù)的存儲問題;本文采用“自頂向下”的方法構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫,并最終得到車載信息服務(wù)業(yè)的數(shù)據(jù)倉庫星型模型。接著,在構(gòu)建完數(shù)據(jù)倉庫的基礎(chǔ)上,使用數(shù)據(jù)挖掘的K均值聚類算法,得出坐席人員的分組情況;使用C4.5決策樹算法得到客戶分類情況,其中使用K均值聚類算法得到客戶訓練集的試驗結(jié)果,并用交叉驗證的方法驗證模型。最后,使用實際的案例,構(gòu)建整個數(shù)據(jù)倉庫,并且實現(xiàn)系統(tǒng)的各個功能以及對坐席進行分組、對客戶進行分類,從而得出相應(yīng)的可行性策略,如可以對坐席分為5組:VIP組、演示(包括注冊車輛)組、緊急服務(wù)組、銷售組、普通組,針對每個坐席不同的特點,被分到不同的組,可以更好的發(fā)揮坐席的特點;把客戶分為4類:VIP客戶、次VIP客戶、普通客戶、潛在客戶,針對每個用戶不同的自然屬性和行為屬性,被分為不同的類的客戶后,可以使營銷人員更好的了解客戶適合何種服務(wù)包,使服務(wù)人員更好的為客戶服務(wù)。
[Abstract]:With the rapid development of the automobile industry , the vehicle information service industry has also been born . At present , the domestic vehicle information service company has been established , which has been established in the field of data warehouse and data mining . This paper analyzes the mining results and experimental data , and finally establishes the strategy . Secondly , according to the business process and data characteristics of the vehicle information service industry , the system architecture of the whole data warehouse system is designed .
【學位授予單位】：上海交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：U463.6;TP311.13

【參考文獻】

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本文編號：1954168