基于SQL Server 2005构建移动网络VIP用户行为分析平台的研究与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| ·论文的目的和意义 | 第11-12页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第12-13页 |
| ·论文的组织 | 第13-15页 |
| 第二章 数据仓库的关键技术 | 第15-23页 |
| ·什么是数据仓库 | 第15页 |
| ·数据仓库的起源和发展 | 第15-16页 |
| ·数据仓库中的基本概念 | 第16-23页 |
| ·数据立方体和多维数据集 | 第16页 |
| ·事实表和维度表 | 第16-17页 |
| ·星型模型，雪花模型和事实星座 | 第17-19页 |
| ·OLAP分析 | 第19-23页 |
| 第三章 数据挖掘原理及在本研究中的应用 | 第23-37页 |
| ·数据挖掘原理 | 第23-25页 |
| ·数据挖掘算法 | 第25-31页 |
| ·数据挖掘分类 | 第25-27页 |
| ·聚类分析算法 | 第27-29页 |
| ·关联分析算法 | 第29-30页 |
| ·决策树算法 | 第30页 |
| ·神经网络算法 | 第30-31页 |
| ·数据挖掘技术在通信行业的应用 | 第31-33页 |
| ·VIP用户行为分析系统概述 | 第33-37页 |
| ·VIP用户的消费行为特征 | 第34页 |
| ·VIP用户的流失预测 | 第34-37页 |
| 第四章 移动网络VIP用户行为分析平台的实现 | 第37-57页 |
| ·平台总体设计方案 | 第37-50页 |
| ·系统体系结构 | 第37-39页 |
| ·数据层的设计 | 第39-50页 |
| ·创建多维数据集 | 第50-54页 |
| ·创建OLAP模型 | 第54-57页 |
| 第五章 基于分析系统的数据挖掘 | 第57-73页 |
| ·Microsoft聚类算法介绍 | 第57-62页 |
| ·聚类算法的基本原理 | 第57-58页 |
| ·硬聚类算法与软聚类算法 | 第58-59页 |
| ·可伸缩聚类 | 第59-60页 |
| ·聚类算法的参数 | 第60-62页 |
| ·基于聚类算法的VIP用户投诉分析 | 第62-66页 |
| ·基于聚类算法的VIP用户话音消费行为分析 | 第66-73页 |
| 第六章 总结与展望 | 第73-75页 |
| ·总结 | 第73-74页 |
| ·展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第78页 |
