数据挖掘技术在湖南电信经营分析系统中的应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 插图索引 | 第11-12页 |
| 附表索引 | 第12-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-17页 |
| ·课题背景 | 第13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·电信业经营分析系统在国内外的研究现状 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘技术在电信业应用现状 | 第14-15页 |
| ·研究目的与意义 | 第15-16页 |
| ·本文的主要工作和章节安排 | 第16-17页 |
| 第2章 数据挖掘技术 | 第17-27页 |
| ·概述 | 第17-21页 |
| ·数据挖掘的目的 | 第17-18页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第18页 |
| ·数据挖掘的流程 | 第18-20页 |
| ·数据挖掘的应用 | 第20-21页 |
| ·数据挖掘的关键技术 | 第21-22页 |
| ·数据预处理 | 第21页 |
| ·数据分类 | 第21页 |
| ·聚类分析 | 第21-22页 |
| ·数据仓库 | 第22-26页 |
| ·数据仓库的特点 | 第22-23页 |
| ·数据仓库的体系结构 | 第23页 |
| ·OLAP及其多维分析 | 第23-24页 |
| ·OLAP的概念与特点 | 第24页 |
| ·多维分析 | 第24页 |
| ·OLAP的体系结构与分类 | 第24-26页 |
| ·本文主要采用的技术 | 第26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 电信经营分析系统设计 | 第27-35页 |
| ·系统商业标准 | 第27-28页 |
| ·系统总体设计 | 第28-32页 |
| ·系统体系结构 | 第28-29页 |
| ·业务结构 | 第29页 |
| ·用户层面 | 第29-30页 |
| ·基于数据仓库平台的解决方案 | 第30-32页 |
| ·系统配置 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 数据挖掘技术在客户划分及业务分析中的应用 | 第35-55页 |
| ·客户的分类 | 第35-42页 |
| ·湖南电信客户群划分 | 第35-36页 |
| ·客户信息 | 第36-42页 |
| ·数据处理 | 第42-45页 |
| ·ETL模块(获取层) | 第42-44页 |
| ·数据处理 | 第44-45页 |
| ·客户发展分析采用的模型 | 第45页 |
| ·基于粗糙集理论的数据决策分析法 | 第45-48页 |
| ·粗糙集理论概述 | 第45-46页 |
| ·基于粗糙集的属性约简 | 第46-47页 |
| ·基于粗糙集的属性约简步骤及应用 | 第47-48页 |
| ·基于K均值算法的客户划分 | 第48-51页 |
| ·K均值算法描述 | 第48页 |
| ·K均值算法基本思想 | 第48-49页 |
| ·K均值算法在经营分析系统的应用 | 第49-51页 |
| ·业务发展总体情况 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 系统测试和应用 | 第55-63页 |
| ·软件测试 | 第55-59页 |
| ·测试准备 | 第55页 |
| ·测试方案 | 第55-59页 |
| ·系统操作使用 | 第59-61页 |
| ·用户界面 | 第59-61页 |
| ·实际效益 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 附录A 攻读工程硕士学位期间发表的学术论文 | 第69-70页 |
| 附录B 文中几个重要的中英文对照 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
