| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第1章 概述 | 第8-12页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·论文研究的主要内容 | 第10-11页 |
| ·论文的结构安排 | 第11-12页 |
| 第2章 商业智能与移动通信网络 | 第12-24页 |
| ·商业智能含义及发展 | 第12页 |
| ·商业智能的体系架构 | 第12-14页 |
| ·商业智能相关技术研究 | 第14-22页 |
| ·数据仓库技术 | 第14-17页 |
| ·数据整合(ETL)技术 | 第17-18页 |
| ·联机分析处理(OLAP)技术 | 第18-20页 |
| ·数据挖掘技术 | 第20-22页 |
| ·移动通信网络的结构介绍 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 移动通信网络预警系统的总体设计 | 第24-33页 |
| ·需求分析 | 第24-25页 |
| ·面临的问题 | 第24页 |
| ·系统的定位 | 第24-25页 |
| ·系统的总体结构设计 | 第25-26页 |
| ·系统的技术平台 | 第26-29页 |
| ·系统预警模式设计 | 第29-32页 |
| ·本方案具有的优势 | 第32页 |
| ·小结 | 第32-33页 |
| 第4章 商业智能改进移动通信网络预警能力的应用实现 | 第33-58页 |
| ·系统的软硬件平台 | 第33-35页 |
| ·移动通信网络预警模型的建立 | 第35-44页 |
| ·故障预警业务数据仓库模型的建立 | 第35-43页 |
| ·故障预警多维分析模型的建立 | 第43-44页 |
| ·数据挖掘在话务量预测中的应用 | 第44-54页 |
| ·话务量预测体系结构 | 第45页 |
| ·Microsoft时序算法 | 第45-47页 |
| ·利用Microsoft时序算法建立话务量预测模型 | 第47-50页 |
| ·模型评估 | 第50-51页 |
| ·模型优化 | 第51-54页 |
| ·预警任务的定制 | 第54-56页 |
| ·运行周期的定制 | 第54页 |
| ·数据源的指定 | 第54-55页 |
| ·预警模式的设置 | 第55页 |
| ·关联到分析报表 | 第55-56页 |
| ·短信通知 | 第56页 |
| ·预警结果 | 第56-57页 |
| ·小结 | 第57-58页 |
| 第5章 总结和展望 | 第58-60页 |
| ·论文总结 | 第58页 |
| ·展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 攻读学位期间发表的论文和参与的项目 | 第63页 |