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1、隨著數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的飛速發(fā)展以及人們獲取數(shù)據(jù)手段的多樣化,人類(lèi)所擁有的數(shù)據(jù)急劇增加,但是對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理的工具卻很少.如今,如何面對(duì)信息過(guò)量的問(wèn)題、如何從信息海洋中及時(shí)發(fā)現(xiàn)有用的知識(shí)、如何提高信息利用率已經(jīng)成為現(xiàn)代企業(yè)解決業(yè)務(wù)決策和戰(zhàn)略發(fā)展問(wèn)題的一個(gè)新的挑戰(zhàn).數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生,并得以蓬勃發(fā)展,越來(lái)越顯示出強(qiáng)大的生命力.本文以江蘇移動(dòng)通信經(jīng)營(yíng)分析系統(tǒng)為研究背景,針對(duì)移動(dòng)通信行業(yè)套餐業(yè)務(wù)問(wèn)題,采用聚類(lèi)分析和關(guān)聯(lián)分析等技術(shù),構(gòu)
2、建套餐分析模型.文章首先對(duì)聚類(lèi)分析和關(guān)聯(lián)分析技術(shù)進(jìn)行了深入的分析,然后介紹了經(jīng)營(yíng)分析系統(tǒng)的系統(tǒng)架構(gòu),詳細(xì)說(shuō)明了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)子系統(tǒng)和數(shù)據(jù)挖掘子系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).文章接著提出了一種基于Apriori算法和k-means算法的套餐分析模型,詳細(xì)說(shuō)明了模型的建立流程.針對(duì)用戶(hù)數(shù)據(jù)量巨大所造成的分析速度較慢的問(wèn)題,本文在套餐分析模型的構(gòu)造過(guò)程中,使用改進(jìn)的Apriori算法和k-means算法,提高了模型性能.最后,文章介紹了對(duì)獲得的模型進(jìn)行的測(cè)試,
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