【摘 要】
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随着数据库技术的飞速发展以及人们获取数据手段的多样化,人类所拥有的数据急剧增加,但是对这些数据进行分析处理的工具却很少.如今,如何面对信息过量的问题、如何从信息海洋
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随着数据库技术的飞速发展以及人们获取数据手段的多样化,人类所拥有的数据急剧增加,但是对这些数据进行分析处理的工具却很少.如今,如何面对信息过量的问题、如何从信息海洋中及时发现有用的知识、如何提高信息利用率已经成为现代企业解决业务决策和战略发展问题的一个新的挑战.数据挖掘和知识发现技术应运而生,并得以蓬勃发展,越来越显示出强大的生命力.本文以江苏移动通信经营分析系统为研究背景,针对移动通信行业套餐业务问题,采用聚类分析和关联分析等技术,构建套餐分析模型.文章首先对聚类分析和关联分析技术进行了深入的分析,然后介绍了经营分析系统的系统架构,详细说明了数据仓库子系统和数据挖掘子系统的设计与实现.文章接着提出了一种基于Apriori算法和k-means算法的套餐分析模型,详细说明了模型的建立流程.针对用户数据量巨大所造成的分析速度较慢的问题,本文在套餐分析模型的构造过程中,使用改进的Apriori算法和k-means算法,提高了模型性能.最后,文章介绍了对获得的模型进行的测试,结果表明这种基于聚类分析和关联分析的套餐分析模型达到了较高的精确度.通过该模型获得的关联规则能够准确地反映用户的套餐消费习惯,对新套餐的设计和发布起到了辅助决策作用,达到了商业使用的要求.
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