基于大数据的电信运营商实时精准营销系统应用研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第12-13页 |
| 第2章 相关技术 | 第13-23页 |
| 2.1 大数据 | 第13-14页 |
| 2.2 HADOOP | 第14-19页 |
| 2.2.1 Hadoop简介 | 第14-15页 |
| 2.2.2 分布式文件系统HDFS | 第15-17页 |
| 2.2.3 分布式计算框架MapReduce | 第17-18页 |
| 2.2.4 数据仓库Hive | 第18页 |
| 2.2.5 实时分布式数据库Hbase | 第18-19页 |
| 2.3 SPARK | 第19-21页 |
| 2.3.1 Spark生态系统 | 第19-20页 |
| 2.3.2 RDD与Spark编程模型 | 第20-21页 |
| 2.4 KAFKA | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 系统需求分析及设计 | 第23-27页 |
| 3.1 系统总体功能需求介绍 | 第23-24页 |
| 3.2 系统总体架构流程 | 第24-26页 |
| 3.2.1 属性选择 | 第24-25页 |
| 3.2.2 数据准备和转化 | 第25-26页 |
| 3.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 第4章 系统详细设计及实现 | 第27-49页 |
| 4.1 系统的整体架构 | 第27-30页 |
| 4.1.1 系统整体技术架构 | 第27-28页 |
| 4.1.2 系统整体业务逻辑架构 | 第28-30页 |
| 4.2 系统的数据预处理模块详细设计 | 第30-35页 |
| 4.2.1 系统数据预处理模块整体架构 | 第31-32页 |
| 4.2.2 系统数据预处理步骤 | 第32-35页 |
| 4.3 系统的数据预处理模块实现的功能 | 第35-40页 |
| 4.3.1 数据属性选择 | 第36-38页 |
| 4.3.2 去除不完整数据 | 第38-39页 |
| 4.3.3 数据转换 | 第39-40页 |
| 4.4 系统的数据分析模块详细设计及实现 | 第40-48页 |
| 4.4.1 数据分析算法 | 第40-41页 |
| 4.4.2 新生用户查找分析子模块 | 第41-44页 |
| 4.4.3 新生用户消费模型分析子模块 | 第44-48页 |
| 4.4.4 新生用户消费类型匹配子模块 | 第48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 实验及结果分析 | 第49-57页 |
| 5.1 预处理框架性能测试对比 | 第49-50页 |
| 5.2 新生用户查找分析子模块 | 第50-52页 |
| 5.3 系统实际运用 | 第52-56页 |
| 5.3.1 数据准备 | 第52-54页 |
| 5.3.2 模型结果分析 | 第54-56页 |
| 5.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第6章 总结与展望 | 第57-58页 |
| 6.1 本文总结 | 第57页 |
| 6.2 工作展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第61页 |
