發(fā)布時(shí)間：2020-06-09 14:37

【摘要】：電信運(yùn)營(yíng)商們都擁有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)中心以及骨干網(wǎng)絡(luò)方面的資源,同時(shí)擁優(yōu)質(zhì)的服務(wù)能力和雄厚的財(cái)力,影響力,客戶,分銷渠道等豐富資源。Unix服務(wù)器租賃是電信公司的眾多業(yè)務(wù)中的一項(xiàng),他是用戶租賃電信公司的遠(yuǎn)程服Unix服務(wù)器來進(jìn)行工作。電信公司業(yè)務(wù)發(fā)展最重要的依據(jù)就是用戶對(duì)各自租賃服務(wù)器的使用情況。隨著業(yè)務(wù)不停歇的發(fā)展,租賃用戶日益增加,使用習(xí)性也各式各樣,單純通過人工來記錄用戶使用頻率,來作為收費(fèi)依據(jù),就變得困難重重并且易出錯(cuò)。在數(shù)據(jù)庫研究領(lǐng)域數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)慢慢成為人工智能的熱點(diǎn)。經(jīng)過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和工具的充分利用,發(fā)掘數(shù)據(jù)中隱含的關(guān)系,進(jìn)而直將數(shù)據(jù)加工為知識(shí),呈現(xiàn)給決策者,助力決策人員做出英明的決策。我國通信行業(yè)經(jīng)過多次重組,才打破壟斷的局面,移動(dòng)、電信、聯(lián)通三足鼎立格局面已形成。十足運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)于電信業(yè)務(wù)的管理活動(dòng)中,通過數(shù)據(jù)分析,探尋客戶潛在的租賃習(xí)慣和消費(fèi)偏好,設(shè)計(jì)適合客戶的消費(fèi)套餐并向其溝通和推廣,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在這方面才能夠使通信市場(chǎng)更好的在互聯(lián)網(wǎng)+時(shí)代持續(xù)發(fā)展,并為通信公司帶來更好的社會(huì)效益和經(jīng)濟(jì)效益,具有很強(qiáng)的實(shí)用性。本文主要針對(duì)上述情況,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一款基于數(shù)據(jù)挖掘的電信服務(wù)器管理系統(tǒng)軟件,對(duì)電信公司服務(wù)器租賃業(yè)務(wù)進(jìn)行管理。文章內(nèi)容主要包括對(duì)系統(tǒng)研究的背景和意義、國內(nèi)外現(xiàn)狀進(jìn)行描述說明基于數(shù)據(jù)挖掘的電信服務(wù)器管理系統(tǒng)在電信業(yè)務(wù)中的應(yīng)用價(jià)值以及推廣價(jià)值;對(duì)整個(gè)系統(tǒng)開發(fā)的相關(guān)知識(shí),包括數(shù)據(jù)挖掘的方法與過程、系統(tǒng)開發(fā)的路線和基本方法、開發(fā)語言、開發(fā)語言、網(wǎng)絡(luò)協(xié)議以及數(shù)據(jù)庫進(jìn)行了闡述;對(duì)系統(tǒng)的需求進(jìn)行詳細(xì)分析,包括系統(tǒng)的整體需求、功性需求、非功能需求,進(jìn)而對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行詳設(shè)計(jì)。對(duì)包括系統(tǒng)設(shè)計(jì)的基本方法、系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)、系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫、服務(wù)端與客戶端的設(shè)計(jì),以及對(duì)系統(tǒng)采用的數(shù)據(jù)挖掘的基數(shù)算法、數(shù)據(jù)挖掘的過程進(jìn)行細(xì)致闡述;最后測(cè)試系統(tǒng)功能的實(shí)現(xiàn),呈現(xiàn)出基于數(shù)據(jù)挖掘的電信服務(wù)器管理系統(tǒng)在電信業(yè)務(wù)中是如何成功應(yīng)用,并分析了系統(tǒng)下一步完善的方向。通過對(duì)電信數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘,對(duì)電信服務(wù)器租賃業(yè)務(wù)進(jìn)行良好的管理,并針對(duì)用戶使用習(xí)慣,設(shè)計(jì)出相應(yīng)的個(gè)性營(yíng)銷方案,保住存量用戶,拓展增量用戶,對(duì)電信公司搶占市場(chǎng),業(yè)務(wù)發(fā)展提供有力支持。
【圖文】：

圖 2-1 數(shù)據(jù)挖掘的方法1.聚類聚類是指根據(jù)數(shù)據(jù)的共同趨勢(shì)或結(jié)構(gòu)劃分組。將數(shù)據(jù)項(xiàng)整理成若干類, 盡可能放大類之間的數(shù)據(jù)差別,盡可能小化類內(nèi)的數(shù)據(jù)差別。即 將類間的相似性最小化，將類內(nèi)的相似性最大化 。聚類分析是一個(gè)非常宏觀的概念，將分布模式清晰化，奠定數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)[4]。2.分類(模式識(shí)別)分類是將已聚類的資料原進(jìn)行研判，根據(jù)資料屬性建立分類之函數(shù)以及模型，進(jìn)而將其他資料源運(yùn)用該分類模型。例如：銀行根據(jù)老客戶一直以來的貸款記錄情況，重點(diǎn)將客戶分為低風(fēng)險(xiǎn)與高風(fēng)險(xiǎn)兩大類。當(dāng)新來申請(qǐng)者時(shí)，就可以用分類器計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而決定是否受理和接收該申請(qǐng)。3.回歸回歸是指塑造因素間或者因果間函數(shù)關(guān)系。常態(tài)下，建立模型關(guān)系的要素須連續(xù)。用于連續(xù)量的預(yù)測(cè)的回歸關(guān)系;是因果關(guān)系分析的基礎(chǔ)。

第三章 基于數(shù)據(jù)挖掘的電信服務(wù)器管理系統(tǒng)需求分析給數(shù)據(jù)挖掘整合服務(wù)器。隨之將整合后的信息數(shù)據(jù)準(zhǔn)確地存入指定的數(shù)進(jìn)而整理成日、月報(bào)表等報(bào)表形式，方便管理人員閱讀。綜上，該服務(wù)器管理系統(tǒng)的要?jiǎng)?wù)很明確：(1)通過 Unix 服務(wù)器自身的用戶信息記錄日志文件，挖掘業(yè)務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)。名，使用時(shí)間，用戶 IP 地址，終端 IP 等。(2)處理有關(guān)數(shù)據(jù)，進(jìn)而發(fā)送給服務(wù)器終端，并經(jīng)過有效整合后發(fā)送到指庫中。(3)將獲得的客戶數(shù)據(jù)整理后制作出結(jié)果報(bào)表，供決策者使用，包括日?qǐng)?bào)表、年報(bào)表等，助力決策者做出英明決策，推動(dòng)電信公司的業(yè)務(wù)拓展。(4)通過數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)方法，根據(jù)用戶的租賃習(xí)慣以及租賃方式，針對(duì)制定合理的消費(fèi)方案。
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP311.52

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前4條

1 李凱;常征;;基于云計(jì)算的并行數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J];微計(jì)算機(jī)信息;2011年06期

2 劉波濤;;基于粗糙集的數(shù)據(jù)挖掘算法的研究[J];中國西部科技;2011年14期

3 王立偉;;數(shù)據(jù)挖掘研究現(xiàn)狀綜述[J];圖書與情報(bào);2008年05期

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本文編號(hào)：2704831