數(shù)據(jù)挖掘的研究及在移動增值業(yè)務中應用.pdf

1、目前，隨著電子化程度的加深，移動通信市場競爭的不斷加劇，數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘作為一門新興的科學技術(shù)，越來越受到國內(nèi)外學者的研究應用，其范圍和價值也越來越大。 本文對數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘以及數(shù)據(jù)挖掘中的分類算法進行深入研究，對決策樹中各種算法的優(yōu)缺點進行深入的探討和總結(jié)，針對ID3算法利用單屬性構(gòu)造決策樹存在的不足，提出基于加權(quán)平均粗糙集的多屬性決策樹改進算法，該算法比ID3算法的復雜度和準確性有較明顯的提高。 針對目前移動增

2、值業(yè)務出現(xiàn)的量收倒掛，常態(tài)化、規(guī)?；葐栴}，運用數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)和病毒式營銷理念可以很好的解決。運用數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對移動短彩信增值業(yè)務進行病毒式營銷的研究，詳細分析移動增值業(yè)務中短彩信營銷的現(xiàn)狀，對業(yè)務進行了從客戶畫像、內(nèi)容分析等方面全面深入分析，針對短彩信的病毒式營銷進行了數(shù)據(jù)倉庫的邏輯設計；其次介紹數(shù)據(jù)倉庫創(chuàng)建過程，詳細研究了數(shù)據(jù)倉庫創(chuàng)建中的重點、難點，包括主題的確定、事實表、維度、粒度、ETL、OLAP，以及數(shù)據(jù)挖掘

3、在病毒式營銷中的具體應用過程，運用數(shù)據(jù)挖掘中的聚類算法對數(shù)據(jù)進行預處理和運用改進的分類決策樹算法得出號碼分組規(guī)則和通過數(shù)據(jù)倉庫的OLAP分析得出號碼組與內(nèi)容類的匹配規(guī)則。 運用數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)解決了短彩信病毒式營銷的核心問題：號碼屬性分組和號碼組與內(nèi)容類的匹配規(guī)則，實現(xiàn)了精細化營銷，解決了移動短彩信營銷中的根本問題，運用該規(guī)則的營銷效果比以前提高了將近30％，并且節(jié)約很多人力和財力，其直接經(jīng)濟價值主要體現(xiàn)在提高移動增值業(yè)務