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信息技术课boss应用数据探究.doc信息技术课BOSS应用数据探究摘要:20世纪90年代以来,电信业务在国内发展非常迅速,用户数量和业务范I韦I也随之迅速增长。很多情况下,随业务量增长而带来的这些海量数据在原有的作业系统屮无法得到提炼,使之升华为有用的信息。数据挖掘技术无疑是解决上述问题的关键,因为虽然在操作型数据库基础上已经进行了不少数据分析,但是通过发挥数据挖掘的优势,才能全面掌握客户的信息,并快速做出相应的决策。本文的设计思想是在数据仓库的基础上进行二次挖掘,多次校验,利用己经成熟的数学模型技术,结合实际情况进行优选,建立模型,进行分析,辅助决策。关键词:数据挖掘,数据仓库,样本,数据集合一、综述ROSS解决方案分为业务支持系统和操作支持系统。主耍组成包括网络管理、系统管理、账单、信息载体内部联系的解决、计费以及客户服务。随着运营网络系统、综合业务系统、计费系统和办公自动化系统等相继投入使用,通信运营商积累了大量的丿力史数据。但在很多情况下,这些海量数据在原有的作业系统中无法得到提炼,使之升华为有用的信息。原因主耍有两方面:一是联机作业系统因为需耍保留足够的详细数据以备查询而变得笨重不堪,系统资源的投资跟不上业务扩展的需要;二是管理者和决策者只能根据固定的、定时的报表系统获得有限的业务信息,无法适应当今电信领域激烈的市场竞争。而数据挖掘,就是从海量的数据中,抽取出潜在的、有价值的知识(模型或规则)的过程。也就是根据预定义的商业冃标,对大量的企业数据进行探索和分析,揭示其中隐含的商业规律,并进一步将其模型化的先进有效技术过程。二、BOSS系统中数据挖掘的实用价值数据挖掘技术在电信BOSS领域的应用大致分为几个方面,主要有:一是基于呼叫详细记录的呼叫/计费分析;二是基于产品和销售的营销/效益分析;三是基于网管业务管理和事务管理层的运行/维护分析。前两种与电信企业的业务运营和市场竞争密切相关,是目前主耍电信企业发展的重点。而针对网管和运行维护的分析对于提高设备的运行质量和服务质量起到非常关键的作用,是电信企业内部下一步实施的重点。我们主要着重于前两个方面进行分析研究,通过对市场和用户详细的研究和细分,透过现象看本质,从而得出企业运营屮的各种情况。1、 客户发展分析管理客户管理应用的冃的是根据客户的属性(包括自然属性和行为属性),从不同角度深层次分析客户,从而达到了解客户的目的。针对不同的客户采取不同的促销活动以及提供更好和更有针对性的服务,分析的主要指标包括客户总量分析、新增客户分析、客户流失分析、客户行为分析、客户信用度分析、客户风险分析等等。以此增加新的客户、提高客户的忠诚度、降低客户流失率、提高客户消费额度等。2、 业务收入分析包括业务总量分析、业务增长和流失分析、收入总量及变化分析、缴费及欠费分析等。业务量的综合分析,是按照不同的地域、客户特征、消费层次、呼叫类型、漫游类型等角度对客户的业务量及其增量、新业务的使用量进行分析,以了解不同业务量的客户构成、业务量的变化与发展趋势。通过分析客户的缴费情况,能够清楚了解不同客户缴费的及时率、欠费情况等,所喜欢的缴费渠道等,从而推出有针对性的缴费政策,提高缴费及时率,减少话费流失。3、 营销管理分析营销管理业务范围包括了解客户、电信市场、客户对产品的需求,以及提供如何建立并推销产品或服务给目标客户群等。通过对服务质量的分析,能够了解冃前