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數(shù)據(jù)挖掘在移動通信決策支持系統(tǒng)中的應用(編輯修改稿)

2026-07-19 14:17 本頁面

　

【文章內(nèi)容簡介】據(jù)管理層數(shù)據(jù)獲取層數(shù)據(jù)源（1）數(shù)據(jù)倉庫移動通信DS S數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)來自不同的系統(tǒng)，它們對數(shù)據(jù)的存儲和管理可能采用不同的形式，同時數(shù)據(jù)可能存在缺失和不一致，因此必須對數(shù)據(jù)行處理。數(shù)據(jù)倉庫提供了豐富的工具來抽取、轉(zhuǎn)、裝載從各系統(tǒng)提取來的數(shù)據(jù)，從而保證倉庫中數(shù)據(jù)的一致性及可靠性。另一方面，數(shù)據(jù)倉庫根據(jù)不同的主題來組織和存儲數(shù)據(jù)，如意消費行為為中心的數(shù)據(jù)倉庫，是根據(jù)欠費分析的要求，對企業(yè)所有可能和欠費相關的時間進行重新組合，同時，倉庫中還存放不同粒度的數(shù)據(jù)，由原始的詳細數(shù)據(jù)得到不同層次的輕度綜合、高度綜合數(shù)據(jù)，這一切都是為了讓分析人員對欠費情況更全面地了解，更易于建模、分析、預測等。（2）在線分析和處理建立數(shù)據(jù)倉庫的目的是為了對數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進行靈活多樣的查詢分析。數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)的組織方式為進行這種查詢分析提供了可能，但是僅僅依靠數(shù)據(jù)倉庫本身并不能完成這種復雜的數(shù)據(jù)查詢分析。為了對數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)進行多角度、多視圖的查詢，方便地獲得概括性的或詳細的信息，需要采用在線分析處理技術，用于輔助決策。在進行在線分析處理技術過程中，使用基于維表和事實表的多維數(shù)據(jù)模型，通過對井組的多維數(shù)據(jù)進行切片，切塊、旋轉(zhuǎn)、鉆取等分析性處理，可以從多個角度、多個側面觀察油田生產(chǎn)的各類數(shù)據(jù)（如通話時長、通話地點、客戶等），從而更加深入地了解包含在數(shù)據(jù)中的信息。如圖3所示。( 3) 數(shù) 據(jù) 挖掘數(shù) 據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中提取人們感興趣的、隱含的、潛在有用的信息。它比 OLA P更進一步，通過對數(shù)據(jù)進行聚類、關聯(lián)分析、時間序列等探索，高度自動化地分析企業(yè)數(shù)據(jù)，從中挖掘潛在模式，使分析者得到啟示。數(shù)據(jù)挖掘技術是 DS S中比較重要也是相對獨立的部分。通常在實施移動通信決策支持方案時，一般分兩步走：第一步，實現(xiàn)數(shù)據(jù)倉庫和多維分析，構造決策支持的基礎，實現(xiàn)分析應用；第二步，實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘，發(fā)揮決策支持的特色。有效構建高效的數(shù)據(jù)挖掘模型，是成功實施數(shù)據(jù)挖掘任務的關鍵。主要建模方法包括：關聯(lián)規(guī)則、決策樹、粗糙集、統(tǒng)計分析、神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機、聚類、貝葉斯預測等。而在實際建模過程中，需要結合具體問題對多種建模方法進

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