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该文基于短消息网关的统计分析系统进行了相关的研究与实现.论文首先基于数据仓库技术分析设计了短消息网关的统计分析系统.然后从无线数据业务数据挖掘分析角度,选取了短消息业务客户流失预测分析问题进行了研究与实现;从运营商决策支持角度,对关键业务性能指标OLAP分析子系统进行了设计和实现.该文主要的工作和取得的成果包括:●基于数据仓库技术分析设计了短消息网关统计分析系统.对短消息网关统计分析系统建设进行了分析,给出了短消息网关所包含的统计分析主题,设计了短消息网关统计分析系统的逻辑结构.●对国内外进行客户流失预测的数据挖掘方法进行了分析与研究.分析了国内外当前进行客户流失预测的数据挖掘方法与应用实例,对利用数据挖掘方法进行客户流失预测的过程和当前所使用的数据挖掘方法给予描述和总结,并进行了比较.●对于短消息业务中的客户流夫预测问题,基于用户行为数据建模,分别应用CART(Classification and Regression Tree分类和回归树)算法和神经网络算法进行短消息业务客户流失预测.针对短消息数据业务这一领域,对问题进行了分析,基于用户的历史行为,选择合适的用户描述数据并应用CART算法和神经网络算法进行了短消息业务中的客户流失预测,取得了较好的预测效果.●对于短消息业务中的客户流失预测问题,为进一步提高预测的准确率,基于用户行为中的变化建模,给出用于解决客户流失预测问题的基于变化检测的二次分类模型.●基于变化检测的二次分类模型实现客户流失预测分析系统,并用以解决短消息业务客户流失预测问题.●设计并实现了短消息网关统计分析系统中的关键业务性能指标OLAP(OnlineAnalyzing and Processing联机分析处理)分析子系统.针对业务流量、用户数、利润值等关键业务性能指标,分析设计了OLAP分析子系统的元数据库,实现了基于WEB的OLAP上卷、下钻、切片、旋状等功能.