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1、南京邮电学院硕士学位论文DW、OLAP和DM在电信渠道建设系统中的研究与应用姓名：王诚申请学位级别：硕士专业：计算机软件与理论指导教师：奚建春20040301D w 、o L A P 和D M 在电信渠道建设系统中的研究与应用A B S T R A C TW i t ht h ep r o 蓼e s so ft h ei n f o n n a t i o nt c c t u l l o g ya n dt h es o c i e t y ，t r a n s a c t i o n a lp r o c e s se n v i r o 肿e n tc a nn om o r ea d
2、印tt ot h er e q u i r e m e n t so fa I l a l y S i sp m c e s s B o t ht 1 1 eq u a n t i t yo fd a t aa 1 1 dt h ep r o c e s sp e r f b m a l l c ea r ec a l l i n gf o ra n a l y s i sp r o c e s st os 印a r a t ef r o mp r o d u c t i o np r o c e s s ，m e na ni n d 印e n d e n ta 1 1 a l y s i s
3、p m c e s se n v i r o m e n t w i l lb e b u i l t A sa ne n t e r p r i s es e tu pa ni n f o m l a t i o ns y S t e mu s i n gd a t aw a r e h o u s e ，i t s0 1 dd a t ae n v i r o n m e n tw 1 1 i c hc e n t e r so nt h es o l ed a t a _ b a s em a ye l o v ei n t oah i e r a r c h va 1 1 a l y
4、s i sp r o c e s se n v i m 姗e n t T h es y s t c mw i l lc o n f o m lt h eh e t e r o g e n e o u sd a t ar e s o u r c e s ，b u i l dad a t am o d e lmf o ra n a l y s i sp r o c e s s ，S h o wa n d6 n dk I l o w l e d g eu s i n go n l i n ea n a l y s i sp r o c e s sa J l dd a t am i I l i n g
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12、统中的研究与应用j L L L 刖吾随着我国加入w T 0 步伐的加快，客观上要求国内的电信运营企业在经营管理上向国外先进的电信运营企业学习，以迎接电信运营业的国际化竞争。同时随着国家改革的进一步深化，国内电信业的市场环境己逐渐趋于合理，竞争日益加剧。这些因素已对国内电信运营企业的服务内容、服务方式、经营管理以及服务意识等方面，提出了严峻的挑战。企业要想在竞争中取胜，获得更大的收益，至关重要的是，必须利用计算机和网络技术、数据仓库技术，深层次地挖掘、分析当前和历史的生产业务数据，以及相关环境的相关数据，自动快速获取其中有用的决策信息，为企业提供快速、准确和方便的决策支持。通过对企业生产和计划的
13、完成情况及相关环境数据进行多角度多层次的分析，为此，中国电信集团公司提出了企业的整体营销服务渠道战略，要求建立三类客户群，四个主渠道为核心的渠道体系。实现这些渠道的关键之一是为各级营销人员提供面向客户的完整支撑，同时使对各种营销渠道的营销人员能够做到责任到人，定量评估。数据仓库技术是计算机和数据应用发展到一定阶段的必然产物，数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据集合。数据仓库是一种解决方案，目的是为了建立一种体系化的数据存储环境，将分析数据从传统的操作环境中分离出来，整合各种分散的、不一致的异构数据并转换成集成统一的信息。企业使用这一数据平台，运用多种分析技术，来展示并发现新的
14、知识、新的问题、新的决策信息，以使企业的决策者及时掌握企业的运行情况和发展趋势，并对制定生产计划和长远规划提供理论指导，提高企业的管理水平和竞争优势。在渠道建设系统中，建立多个面向主题的数据集市，针对每个数据集市建立O L A P 多维分析模型，运用多维操作并以多种图示及表格来展示数据，揭示数据之间的趋势相关性。同时建立数据挖掘模型，以此发现隐藏在数据中的模式。目前，江苏电信渠道建设系统中的事务处理部分已经由宏智科技公司开发完成并在江苏范围投入运行，在此不做研究。本课题主要研究如何构建分析处理环境，即构建体系化的数据仓库系统，如何建立面向主题的分析模型，如何建立一个挖掘模型来分析客户流失。本文
15、第一章介绍数据仓库技术的概念及关键技术；第二章介绍联机分析处D w 、0 L A P 和D M 在电信渠道建设系统中的研究与应用理概念及技术；第三章介绍数据挖掘的概念及技术：第四章介绍C R M 及渠道建设系统；第五章对数据架构进行研究；第六章实现面向主题的多维分析模型；第七章研究一个交互式多层次决策树挖掘功能的实现；第八章应用上章的挖掘功能实现对客户流失的分析。D w 、o L A P 和D M 在电信渠道建设系统中的研究与应用第一章数据仓库技术概述1 1 数据仓库的产生数据库系统作为数据管理手段，主要用于事务处理。传统的数据库技术是以单一的数据资源，即数据库为中心，进行日常处理、批处理、决
16、策分析等各种数据处理工作，主要划分为两大类：操作型处理和分析型处理( 或信息型处理) 。操作型处理也叫事务处理，是指对数据库联机的日常操作，通常是对一个或一组纪录的查询和修改，主要为企业的特定应用服务的，注重响应时间。数据的安全性和完整性；分析型处理则用于管理人员的决策分析，经常要访问大量的历史数据。而传统数据库系统优于企业的日常事务处理工作，而难于实现对数据分析处理要求，已经无法满足数据处理多样化的要求。事务处理环境不适于D S S 应用的原因主要有：事务处理和分析处理的性能特性不同，主要是响应时间的要求不同；数据集成问题，主要有事务处理应用分散，数据不一致问题，“蜘蛛网问题”，外部数据和非结构化数据：数据动态集成问题，集成数据必须以一定的周期进行刷新：历史数据问题；数据综合问题，要对事务处理中的细节数据进行聚集处理。所以在事务处理的环境中进行分析处理是不合适的，操作型处理和分析型处理的分离成为必然。随着市场商业行为的改变，市场竞争要求提高分析和决策的效率和有效性，必须把事务中的数据提取出来重新组织，建立单独的分析处理环境，数据仓库正
