数据挖掘技术在长话业务中的应用研究
摘要
长话业务是电信运营商竞争的焦点，如何充分利用企业资源、在竞争中战胜对手，保护企业利益是我们的工作重点。作为电信运营商，我公司拥有众多的用户及业务数据库，这为利用数据仓库、OLAP分析、数据挖掘等技术解决上述问题提供了可能。
本文从企业的长话业务经营问题出发，运用了数据仓库、OLAP分析和数据挖掘技术，在对用户长话消费相关信息进行细分的前提下，提出了长话业务发展战略及战术。这是在特定业务背景下的研究成果，不具有推广性。
本文的主要特点包括：
1．首次将数据仓库、OLAP分析与数据挖掘技术运用到长话业务研究上，为解决企业长话业务的经营困境制定了根本策略，具有一定的独创性；
2．以OLAP分析为基础，掌握了不同用户群的消费特点，为有的放矢的制定与战略配套的战术提供了必要的依据；
3．针对业内主导运营商普遍关注的主叫IP业务的开放程度和时机问题，使用数据挖掘方法进行了研究，并对开放主叫IP后可能出现的多种结果进行了预测，提出了主导运营商如何开放IP业务、保护长话收入及市场份额的有效途径。
本文中选择的OLAP分析模型和数据挖掘模型，均在生产实践中得到了有效的检验。
Long distance is a business of our company, and it is also the focus of all telecom company. So it is very important for us to exert our superiority and defeat our rival. Since our company have a history of one hundred years, and our customers is nearly ten millions. Long times management of telecom, we have a lot of customers' information, such as customers' telephone number、customers' address、customers' cost and so on. All this information make it possible for us to use database、OLAP and data mining to deal with our problems.
In this article, we use three kind of technology such as database、OLAP and data mining to solve the problems in our long distance management. First, we analyze all customers' habit; second, we put forward our stratagem and tactics about long distance business. For what we work is in an especial status, so it should not be extended to other companies.
The characteristic of this article include three point:
1. It is the first time to use database、OLAP and data mining in long distance research, and we work out the stratagem of our company;
2. OLAP is the basic of our analysis, we use the method to know the customers' cost, and we work out our company' s tactics in long distance.;
3. In recent years, many companies are concerned about the IP business. So in this article we studied about it and made suggestions for our company. It is very useful for the development of our long distance in recent years.
本文从企业的长话业务经营问题出发，运用了数据仓库、OLAP分析和数据挖掘技术，在对用户长话消费相关信息进行细分的前提下，提出了长话业务发展战略及战术。这是在特定业务背景下的研究成果，不具有推广性。
本文的主要特点包括：
1．首次将数据仓库、OLAP分析与数据挖掘技术运用到长话业务研究上，为解决企业长话业务的经营困境制定了根本策略，具有一定的独创性；
2．以OLAP分析为基础，掌握了不同用户群的消费特点，为有的放矢的制定与战略配套的战术提供了必要的依据；
3．针对业内主导运营商普遍关注的主叫IP业务的开放程度和时机问题，使用数据挖掘方法进行了研究，并对开放主叫IP后可能出现的多种结果进行了预测，提出了主导运营商如何开放IP业务、保护长话收入及市场份额的有效途径。
本文中选择的OLAP分析模型和数据挖掘模型，均在生产实践中得到了有效的检验。
Long distance is a business of our company, and it is also the focus of all telecom company. So it is very important for us to exert our superiority and defeat our rival. Since our company have a history of one hundred years, and our customers is nearly ten millions. Long times management of telecom, we have a lot of customers' information, such as customers' telephone number、customers' address、customers' cost and so on. All this information make it possible for us to use database、OLAP and data mining to deal with our problems.
In this article, we use three kind of technology such as database、OLAP and data mining to solve the problems in our long distance management. First, we analyze all customers' habit; second, we put forward our stratagem and tactics about long distance business. For what we work is in an especial status, so it should not be extended to other companies.
The characteristic of this article include three point:
1. It is the first time to use database、OLAP and data mining in long distance research, and we work out the stratagem of our company;
2. OLAP is the basic of our analysis, we use the method to know the customers' cost, and we work out our company' s tactics in long distance.;
3. In recent years, many companies are concerned about the IP business. So in this article we studied about it and made suggestions for our company. It is very useful for the development of our long distance in recent years.
引文
1 David Hand, Heikki Mannila and Padhraic Smyth Principles of Data Mining The MIT Press 2001
2 武森 高学东[德]M。巴斯蒂安著 数据仓库与数据挖掘 冶金工业出版社 2003
3 [美]迈克尔·J·A·贝里(Michael J.A.Berry)戈里·S·利诺夫(Gordon S．Linoff)袁卫等译 中国财政经济出版社 2004
4 王丽珍 周丽华 陈红梅 邹力鵾编著 科学出版社 2004
5 陈京民等 数据仓库与数据挖掘技术 电子工业出版社 750537928
6 陈京民 数据仓库原理、设计与应用 中国水利水电出版社 2004
7 池太崴 数据仓库结构设计与实施—建造信息系统的金字塔 电子工业出版社 2005
8 朱建秋 OLAP解决方案：创建多维信息系统(第二版) 电子工业出版社 2004
9 苏新宁 数据仓库和数据挖掘 清华大学出版社 2006
10 (美)英蒙等 邢国庆译 企业信息工厂 电子工业出版社 7505391003
11 (美)波尼阿 段云峰译 数据仓库基础 电子工业出版社 2004
12 于宗民 刘义宁 祁国辉编 数据仓库项目管理实践 人民邮电出版社 2006
13 W H inmon著 王志海 林友芳译 数据仓库(原书第3版)Building the Data Warehouse机械工业出版社 2003
14 [加]韩家炜 坎伯 范明等泽 数据挖掘概念与技术 机械工业出版社 2001
15 毛国君等编著 数据挖掘原理与算法 清华大学出版社 2005
16 章克 张小刚 数据挖掘算法及其工程应用 机械工业出版社 7111191269
17 刘翔 数据仓库与数据挖掘技术 上海交通大学出版社 2005
2 武森 高学东[德]M。巴斯蒂安著 数据仓库与数据挖掘 冶金工业出版社 2003
3 [美]迈克尔·J·A·贝里(Michael J.A.Berry)戈里·S·利诺夫(Gordon S．Linoff)袁卫等译 中国财政经济出版社 2004
4 王丽珍 周丽华 陈红梅 邹力鵾编著 科学出版社 2004
5 陈京民等 数据仓库与数据挖掘技术 电子工业出版社 750537928
6 陈京民 数据仓库原理、设计与应用 中国水利水电出版社 2004
7 池太崴 数据仓库结构设计与实施—建造信息系统的金字塔 电子工业出版社 2005
8 朱建秋 OLAP解决方案：创建多维信息系统(第二版) 电子工业出版社 2004
9 苏新宁 数据仓库和数据挖掘 清华大学出版社 2006
10 (美)英蒙等 邢国庆译 企业信息工厂 电子工业出版社 7505391003
11 (美)波尼阿 段云峰译 数据仓库基础 电子工业出版社 2004
12 于宗民 刘义宁 祁国辉编 数据仓库项目管理实践 人民邮电出版社 2006
13 W H inmon著 王志海 林友芳译 数据仓库(原书第3版)Building the Data Warehouse机械工业出版社 2003
14 [加]韩家炜 坎伯 范明等泽 数据挖掘概念与技术 机械工业出版社 2001
15 毛国君等编著 数据挖掘原理与算法 清华大学出版社 2005
16 章克 张小刚 数据挖掘算法及其工程应用 机械工业出版社 7111191269
17 刘翔 数据仓库与数据挖掘技术 上海交通大学出版社 2005
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