电信数据分析.ppt

电信账单——数据挖掘课题
项目概述
源数据
数据预处理
数据转换和处理
数据模型演算
知识发现
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项目概述
11 项目目的
12 项目功能
13 项目步骤
14 工具介绍
15 时间安排
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11 项目目的
根据上海市电信公司帐务系统提供的用户月账单信息，分析电信公司各类业务的发展情况。
在分析过程中使用数据挖掘课程中涉及的理论知识以及关键技术和思想，比如聚类分析、OLAP、决策树等方法。
项目概述
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项目概述
结合实际数据挖掘工具进行数据的提炼、整理从而得到预期的分析结果。
根据分析结果，对上海电信各类产品的推广预测出特定客户群。
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项目概述
12 项目功能
按区域和时间对普通用户的电信帐单数据进行挖掘，区域包括（区局、分局），时间包括（年、月）。挖掘的数据包括本地通话次数、本地通话时长、本地话费、长途通话次数；长途通话时长，长途话费；宽带类型（分ADSL、FTTB+LAN，VDSL或其它类型四种），宽带话费；小灵通通话次数、小灵通通话时长、小灵通话费等项目。
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项目概述
聚类分析：以本地、长途、宽带、小灵通等业务种类为一个维度，区域为第二个维度：
统计语音ARP值，用户数，收入
统计长途ARP值，用户数，收入
统计宽带ARP值，用户数 ，收入
统计小灵通ARP值，用户数，收入等
可根据维度进行下卷和下挖操作
在此基础上进行用户分类（高／中／低）
关联分析：用户电话达到多少ARP值后开始装宽带（计算信任度和支持度各多少）。
趋势分析：客户流失率，增长趋势等
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13 项目步骤
选取典型范围的产品聚类；
定义数据堆积维度和衡量值；
确定数据挖掘的理论方法（聚类、决策树）；
学会应用Sql Server 2000 pro 和Analysis manager的工具；
设计定义挖掘模型和算法；
预测结果测试。
项目概述
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13 项目步骤
项目概述
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项目概述
14工具介绍
一般而言，目前市场上这些数据挖掘工具又可分成两类——企业型工具以及小型工具。
企 业型数据挖掘工具：应用在需要高处理能力、高网络容量和大数据量的场合下。这些工具通常支持多种平台，并基于客户机/服务器结构。它通常可以直接连接一些 复杂的数据管理系统(不像普通文本文件)，并能处理大量的数据。这类数据挖掘工具的另一个特点是它通常提供了多种数据挖掘算法，并有能力解决多种应用问 题。企业数据挖掘工具的实例有IBM的Intelligent Miner和SAS Enterprise Miner，SPSS Clementine等。
小型数据挖掘工具：它与企业型的工具着眼点不同。小型数据挖掘工具或者是针对低端、低消费的用户，或者是为解决特定的应用问题提供特定的解决方案。比如Oracle公司的 Darwin，Insightful公司的Insightful Miner，等等。
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项目概述
本次项目选择的工具
优点
掌握快，易上手，适合初学者和本次项目
支持多种数据库，支持ODBC接口
成本低，SQL Server2000自带的Service Pack包
缺点
只能做很简单的挖掘工作，过于傻瓜
只支持基于维度的数据挖掘
只支持决策树
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