基于OLAP和数据挖掘的电信客户消费行为分析
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究背景 | 第9页 |
| ·课题研究现状 | 第9-12页 |
| ·OLAP和数据挖掘应用状况 | 第9-10页 |
| ·OLAP和数据挖掘在电信领域的应用 | 第10-12页 |
| ·课题的提出及依托 | 第12页 |
| ·课题研究意义 | 第12页 |
| ·课题研究内容 | 第12-13页 |
| 2 相关技术研究 | 第13-23页 |
| ·数据仓库 | 第13-16页 |
| ·数据仓库简介 | 第13-15页 |
| ·数据仓库相关概念 | 第15页 |
| ·多维数据模型 | 第15-16页 |
| ·联机分析处理——OLAP | 第16-18页 |
| ·OLAP的含义及概念 | 第16页 |
| ·OLAP的基本操作 | 第16-17页 |
| ·OLAP体系结构和分类 | 第17-18页 |
| ·数据挖掘 | 第18-22页 |
| ·数据挖掘概述 | 第18页 |
| ·数据挖掘的任务 | 第18-19页 |
| ·数据挖掘相关问题研究 | 第19-22页 |
| ·数据仓库、OLAP与数据挖掘关系 | 第22-23页 |
| 3 数据挖掘方法论与聚类分析 | 第23-31页 |
| ·数据挖掘方法论 | 第23-26页 |
| ·CRISP-DM方法论 | 第23-25页 |
| ·SEMMA模型 | 第25页 |
| ·5A模型 | 第25-26页 |
| ·方法论比较与选择 | 第26页 |
| ·聚类分析 | 第26-31页 |
| ·聚类分析概述 | 第26-27页 |
| ·数据类型及相似度量 | 第27-29页 |
| ·聚类方法分类 | 第29-31页 |
| 4 电信客户消费行为分析设计 | 第31-49页 |
| ·需求分析及原始数据准备 | 第31-32页 |
| ·消费行为需求分析 | 第31页 |
| ·原始数据准备 | 第31-32页 |
| ·消费行为分析主题 | 第32-35页 |
| ·基于OLAP的消费行为分析 | 第35-38页 |
| ·OLAP服务器类型选择 | 第35-36页 |
| ·OLAP分析工具的选择 | 第36-37页 |
| ·OLAP分析开发流程 | 第37-38页 |
| ·基于数据挖掘的消费行为分析 | 第38-47页 |
| ·商业理解 | 第39-40页 |
| ·数据理解 | 第40页 |
| ·数据准备 | 第40-46页 |
| ·建立模型 | 第46-47页 |
| ·模型评估 | 第47页 |
| ·模型发布 | 第47页 |
| ·系统流程分析 | 第47-49页 |
| 5 系统实现与结果分析 | 第49-63页 |
| ·ETL | 第49-52页 |
| ·数据抽取过程 | 第49页 |
| ·数据转换过程 | 第49-50页 |
| ·数据加载过程 | 第50-51页 |
| ·ETL策略与实现流程 | 第51-52页 |
| ·OLAP的实现 | 第52-57页 |
| ·创建多维数据集 | 第52-54页 |
| ·OLAP展示与结果分析 | 第54-57页 |
| ·数据挖掘设计与实现 | 第57-62页 |
| ·建模过程实现 | 第57页 |
| ·模型评估 | 第57-58页 |
| ·聚类结果分析 | 第58-62页 |
| ·决策支持 | 第62-63页 |
| 6 结束语 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 攻读学位期间的主要学术成果 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
