本文關(guān)鍵詞：四川移動(dòng)流量經(jīng)營(yíng)自增長(zhǎng)生態(tài)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

  更多相關(guān)文章： 流量營(yíng)銷 自增長(zhǎng)系統(tǒng) 大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)挖掘

【摘要】：當(dāng)下移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展正如火如荼,用戶對(duì)于流量的要求與時(shí)俱增,對(duì)于廣大移動(dòng)通信運(yùn)營(yíng)商而言,如何做好流量營(yíng)銷,促進(jìn)流量的快速盈利與發(fā)展,是當(dāng)下時(shí)代背景下的重要課題。本文結(jié)合四川移動(dòng)面臨的問(wèn)題與挑戰(zhàn),采用大數(shù)據(jù)技術(shù)與數(shù)據(jù)挖掘理論,對(duì)客戶需求、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)建模進(jìn)行系統(tǒng)化的研究,并最終形成了原型系統(tǒng),為流量營(yíng)銷提供了技術(shù)借鑒。本文嚴(yán)格按照軟件工程的基本思路與方法,詳細(xì)的進(jìn)行系統(tǒng)需求分析、系統(tǒng)設(shè)計(jì)懷實(shí)現(xiàn)。按照軟件工程的主要流程與思路進(jìn)行系統(tǒng)設(shè)計(jì)。首先進(jìn)行軟件的系統(tǒng)需求分析,對(duì)軟件進(jìn)行總體的體系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)層次設(shè)計(jì),給出了具體的功能模塊,最后分析系統(tǒng)的非功能性需求。從實(shí)現(xiàn)角度以大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘理論,結(jié)合具體案例進(jìn)行深入研究。首先為大數(shù)據(jù)分析的技術(shù)架構(gòu)以及具體策略。然后通過(guò)流量經(jīng)營(yíng)的具體問(wèn)題和經(jīng)營(yíng)方式的調(diào)整采用數(shù)據(jù)挖掘的基本方法。最后則是具體的技術(shù)實(shí)現(xiàn),從數(shù)據(jù)建模、關(guān)聯(lián)規(guī)則設(shè)計(jì)到精細(xì)化的方案設(shè)計(jì)進(jìn)行了詳細(xì)的闡述。利用數(shù)據(jù)挖掘理論,通過(guò)分布式大數(shù)據(jù)處理工具h(yuǎn)adoop以及clementine數(shù)據(jù)挖掘工具對(duì)用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘,精準(zhǔn)描繪用戶畫像。本文以四川移動(dòng)公司為研究對(duì)象,借鑒大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)等相關(guān)理論,分析四川移動(dòng)公司流量經(jīng)營(yíng)的實(shí)際情況,剖析問(wèn)題產(chǎn)生的原因。分析了在大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的流量自增長(zhǎng)系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)與劣勢(shì),以及可能面臨的機(jī)會(huì)與威脅。通過(guò)本文設(shè)計(jì)的系統(tǒng),可以有效的對(duì)移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商的流量營(yíng)銷進(jìn)行自動(dòng)化處理,大大提高了企業(yè)運(yùn)營(yíng)的效率,節(jié)約了成本,并自動(dòng)化的進(jìn)行營(yíng)銷模式的設(shè)計(jì),提高了企業(yè)的效益。通過(guò)實(shí)現(xiàn)本文系統(tǒng),四川移動(dòng)可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實(shí)現(xiàn)了根據(jù)用戶智能選擇的有效自增長(zhǎng),實(shí)現(xiàn)流量營(yíng)銷的發(fā)展。
【關(guān)鍵詞】：流量營(yíng)銷 自增長(zhǎng)系統(tǒng) 大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)挖掘
【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】：2015
【分類號(hào)】：TP311.13;TN929.5
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 緒論11-23
• 1.1 研究背景和意義11-13
• 1.2 文獻(xiàn)與國(guó)內(nèi)外現(xiàn)狀調(diào)研13-21
• 1.2.1 文獻(xiàn)調(diào)研13-14
• 1.2.2 國(guó)外發(fā)展現(xiàn)狀14-18
• 1.2.3 當(dāng)前國(guó)內(nèi)現(xiàn)狀18-21
• 1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容21-22
• 1.4 論文章節(jié)安排22-23
• 第二章 當(dāng)前存在的主要問(wèn)題與趨勢(shì)23-28
• 2.1 四川移動(dòng)面臨的具體問(wèn)題分析23-24
• 2.1.1 營(yíng)銷活動(dòng)周期長(zhǎng)23
• 2.1.2 營(yíng)銷活動(dòng)種類單一23
• 2.1.3 流量資費(fèi)降價(jià)方式單一23
• 2.1.4 營(yíng)銷成本使用較粗放23-24
• 2.2 相關(guān)技術(shù)基礎(chǔ)24-27
• 2.2.1 大數(shù)據(jù)分析工具24
• 2.2.2 數(shù)據(jù)挖掘工具24-26
• 2.2.3 業(yè)務(wù)邏輯模型26-27
• 2.3 本章小結(jié)27-28
• 第三章 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)28-42
• 3.1 需求分析28-37
• 3.1.1 運(yùn)營(yíng)商流量自增長(zhǎng)需求28-29
• 3.1.2 基于大數(shù)據(jù)的流量自增長(zhǎng)交易平臺(tái)29-30
• 3.1.3 系統(tǒng)功能需求30-32
• 3.1.4 系統(tǒng)的非功能需求32-37
• 3.2 系統(tǒng)總體架構(gòu)37-39
• 3.3 系統(tǒng)功能模塊設(shè)計(jì)39-41
• 3.3.1 文件管理模塊39-40
• 3.3.2 知識(shí)庫(kù)管理模塊40
• 3.3.3 流量數(shù)據(jù)挖掘模塊40-41
• 3.3.4 基本信息管理功能41
• 3.3.5 流量自增長(zhǎng)分析系統(tǒng)41
• 3.4 本章小結(jié)41-42
• 第四章 大數(shù)據(jù)分析及數(shù)據(jù)挖掘的具體實(shí)現(xiàn)42-64
• 4.1 hadoop大數(shù)據(jù)分析技術(shù)42-47
• 4.1.1 本文技術(shù)架構(gòu)42-43
• 4.1.2 面對(duì)大數(shù)據(jù)的具體策略43-45
• 4.1.3 當(dāng)前流量經(jīng)營(yíng)的困境45-46
• 4.1.4 提升數(shù)據(jù)挖掘能力46
• 4.1.5 以數(shù)據(jù)為中心的經(jīng)營(yíng)方式調(diào)整46-47
• 4.2 基于大數(shù)據(jù)的四川移動(dòng)公司的流量經(jīng)營(yíng)策略47-52
• 4.2.1 流量業(yè)務(wù)分析47-48
• 4.2.2 利用大數(shù)據(jù)支撐高流量 2G用戶遷轉(zhuǎn)到 3G48-50
• 4.2.3 定位目標(biāo)用戶促流量業(yè)務(wù)營(yíng)銷50-51
• 4.2.4 流量成本及質(zhì)量?jī)?yōu)化51-52
• 4.2.5 流量經(jīng)營(yíng)分析52
• 4.2.6 社交圈子分析52
• 4.3 具體技術(shù)實(shí)現(xiàn)52-64
• 4.3.1 數(shù)據(jù)建模54-56
• 4.3.2 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則56-59
• 4.3.3 精細(xì)化方案設(shè)計(jì)59-62
• 4.3.4 數(shù)據(jù)挖掘部分實(shí)現(xiàn)62-64
• 第五章 系統(tǒng)測(cè)試64-72
• 5.1 代碼審查64
• 5.2 單元測(cè)試64-70
• 5.2.1 單元測(cè)試目標(biāo)64-65
• 5.2.2 單元測(cè)試流程65-66
• 5.2.3 單元測(cè)試用例設(shè)計(jì)66-67
• 5.2.4 測(cè)試用例組織67-70
• 5.3 功能測(cè)試70
• 5.4 測(cè)試結(jié)果70-71
• 5.5 本章小結(jié)71-72
• 第六章 結(jié)論與展望72-76
• 6.1 本文研究總結(jié)72-74
• 6.2 展望74-76
• 致謝76-77
• 參考文獻(xiàn)77-80

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 曾旗;劉明明;徐君;;基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的企業(yè)員工忠誠(chéng)度研究[J];職業(yè)時(shí)空;2007年04期

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本文編號(hào)：912036