施雪清[1]2010年在《移动通信网络分析的数据仓库构建以及数据挖掘》文中认为随着各行各业对于计算机应用需求的多样化及深入化,信息系统用户除了需要计算机为其处理日常事务以外,更需要从大量事务数据中归纳出业务的规律性及其发展趋势,以支持决策的制定过程。而传统的数据库技术已经远远不能满足需要,由此产生了数据仓库技术。企业数据仓库的建设,是以现有企业业务系统和大量业务数据的积累为基础。把信息加以整理归纳和重组,并及时提供给相应的管理决策人员就是数据仓库的根本任务。在数据仓库技术发展的基础上,另一种技术——数据挖掘技术应运而生,它不仅能对过去的数据进行查询和遍历,并且能将海量的数据从数据仓库中提取出来,找出过去数据之间的发展规律与潜在联系,预测数据未来的发展趋势,为决策者提供决策依据。伴随着3G时代的来临,GSM移动通信网络在我国的运营已经走过了十多个年头,移动通信网络管理中积累了大量的网络测量数据,需要妥善的整理和处理,早期的网管系统已经不能满足网络规划者决策分析的需求。而近年来热门的数据仓库以及数据挖掘技术无异成为移动通信网络数据分析的最有效解决方案。该文以福建省移动通信网管数据分析平台项目为背景,阐述了在移动通信网管中引入数据仓库技术,采用数据挖掘方法,解决目前网络分析中的数据瓶颈问题。
王洪峰[2]2002年在《移动网络管理系统的设计与实现》文中认为随着移动电信的企业化运作，传统的垄断经营格局已经被打破。竞争逐渐加剧。如何提高电信网络的运行维护水平，不仅仅是降低投资，提高效率的需要，还关系到提高企业的竞争能力，决定企业生存发展的大局。 移动通信网络的网管系统是运用现代计算机及网络技术、通信网技术、管理技术、应用软件开发技术等，对移动通信网，以及维护管理工作流程进行综合和自动化的管理。网管系统是一个高度集成的信息系统。根据电信运营竞争形势以及中国移动自身发展的需要，中国移动通信集团提出了“服务与业务领先”的战略目标，为实现上述目标，集团公司于网络会议上提出了以“集中监控、集中维护、集中管理”为核心的集中化运维模式，并明确要求全国各省公司依托网管系统实现夜间一点值班，进一步提高维护效率。网络管理应逐步从面向单一设备的操作维护，向面向全网设备的集中维护以及面向网络的最优化运行发展，为网络扩容和规划优化提供现代化的工具。网管系统的发展必将具备逐步具备面向业务和客户的管理功能，具有流程化的管理模式，为快速满足客户要求，提高企业竞争力提供决策基础和数据。 本文以TMN(Telecommunication Management Network)规范为蓝本，参照了TMF(Telecommunication Management Forum)的一些最新思想，结合作者多年来在移动电信网管领域的经验，将TMN理论与中国移动的运行维护体制进行有效地结合，提出了一套针对黑龙江省移动网络管理的解决方法，并且进行了实际工程实施。其中的系统设计方案已经在具体工程中得到了验证，并且发挥了巨大的指导作用。 然而，网管系统的建设过程是一项持续发展的系统工程，管理的思路还将随着技术的进步和管理体制的变革发展。为了适应这种发展，方案设计中兼顾了高效实用和适应发展这两个方面。因此，本文在最后还对网管系统的发展作了认真的分析，希望能够对未来的建设提供参考。
葛瑜[3]2010年在《基于数据仓库技术的移动网络性能分析系统的设计与实现》文中提出随着中国加入WTO后运营商之间竞争的加剧,网络的质量已经成了决定移动通信运营商命运的根本要素。网络优化已成为移动通信运营商未来的工作重点。现在,运营商们关心的是,如何在现有网络基础上,通过优化与完善,从而最大限度地挖掘网络潜力。网络性能分析目的是提高网络质量、改善运营环境、树立运营商在用户心目中的良好形象,增强企业竞争力,为企业的持续发展提供强有力的支持,通过分析移动网络关键性能指标及其变化规律和趋势,发现网络中的瓶颈,分析引发网络瓶颈的原因；分析不同业务发展对网络资源的占用情况；分析引发网络异常的原因,分析业务发展对网络资源的占用情况,最终为电信运营商提供运营分析和决策支持。本文根据移动网络运行与维护管理的需求,设计并实现了移动网络性能分析系统,结合江苏联通综合网络性能数据分析系统的建设实践,对数据仓库技术进行了较为深入的研究,主要做了以下几点工作：1、论述了在移动话务网管系统中,建设基于数据仓库的综合网络性能数据分析系统的必要性。2、简单介绍话务网管系统,阐述了建设性能数据分析系统面临的主要问题。在建立ETL概念模型和逻辑模型的基础上,通过IS包技术实现了ETL过程的数据清理和转换组件模块,完成数据从支撑系统到数据仓库的抽取、转换和装载处理,同时也介绍数据仓库和OLAP分析技术。3、详细介绍了性能数据分析系统的结构设计、专题设计、逻辑模型和物理模型的设计。4、重点说明了性能数据分析系统的数据处理与展现系统的实现。
黄建斌[4]2007年在《数据仓库技术在移动话务网管性能数据分析系统中的应用》文中研究表明近年来,随着移动网络的迅猛发展,网络的服务质量问题已经越来越受到人们的关注,提高网络质量,改善运营环境,不但可以树立运营商在用户心目中的良好形象,更能增强企业竞争力,为企业的持续发展提供强有力的支持。如何通过对现有业务数据的整合,从业务层的高度分析网络性能,分析GSM和CDMA等业务的关键性能指标及其变化规律和趋势;发现网络中的瓶颈,分析引发网络瓶颈的原因;分析不同业务发展对网络资源的占用情况;最终为电信运营商提供运营分析和决策支持,是当前面临的主要问题。数据仓库技术可以很好地解决上述问题。本文结合中国联通总部综合网络性能数据分析系统的建设实践,对数据仓库技术进行了较为深入的研究,主要做了以下几点工作:1、论述了在移动话务网管系统中,建设基于数据仓库的综合网络性能数据分析系统的必要性。2、简单介绍了移动通信网络和话务网管系统,阐述了建设性能数据分析系统面临的主要问题,然后结合这些问题介绍了数据仓库和OLAP分析技术。3、详细介绍了性能数据分析系统的结构设计、专题设计、逻辑模型和物理模型的设计。4、重点说明了性能数据分析系统的数据处理与展现系统的实现。
龙雯雯[5]2014年在《基于数据挖掘的移动用户投诉行为研究》文中研究说明目前国内移动通信市场经过多年的发展，已经形成全球最大的用户规模，业务种类也逐步丰富，在移动移动通信网络的用户管理、投诉处理系统、网管系统、计费系统等各个系统中都沉淀了大量用户数据，形成的丰富数据资源亟待挖掘。重庆电信公司在电信集团近年来不断提出要求经营企业一切资产、充分利用数据资源的背景下，探索开展移动用户的真实业务感知研究，并建立起与用户投诉行为之间的关联，对于做好移动用户服务工作,提高用户的满意度和黏性具有重要意义。该论文提出了一种有效利用移动运营商网络设备运行数据、投诉系统数据、计费系统数据以及CRM系统数据，建立能够反映用户真实感知的指标模型的新思路，在此基础上建立了移动用户投诉预测模型，并采用数据挖掘算法分析和预测用户投诉行为的方法。该论文按照“电信CDMA用户投诉相关数据分布情况调研数据挖掘理论在移动运营商的应用情况移动用户感知指标建立数据挖掘算法选择移动用户投诉模型建立移动用户投诉模型验证”的逻辑思路开展了深入的研究，首先对重庆电信公司现有的用户投诉处理系统进行调研，列举出影响用户投诉的可能因素，包含了动态变化因素和非动态变化因素，重点关注网络设备运行数据的分析和影响评估。通过对数据挖掘算法的详细分析，采用OLAP（联机事务处理）对影响用户投诉行为的要因进行计算和推导，通过神经网络模型进一步提取关键因素，并建立移动用户的投诉预测模型。在以上工作的基础上，该论文采用了重庆电信公司2014年5、6月的C网用户投诉数据对模型进行了验证，最终论证了通过数据挖掘预测用户投诉行为的可行性、有效性和准确性。
邓清[6]2003年在《数据仓库技术在移动网管系统中的应用》文中提出数据仓库技术作为一项数据管理领域的新技术，弥补了原有的数据库的缺点，将原来的以单一数据库为中心的数据环境发展为数据处理多样化、综合的，面向分析的环境，其精髓在于针对联机分析处理(OLAP)提出了一种综合的解决方案，是公认的解决在信息技术中存在的拥有大量数据而有用信息贫乏的有效途径。 本文把数据仓库理论和实际的业务分析相结合，在数据仓库的建设、业务分析系统的软件架构方面开展了理论和实践工作，主要的工作表现在： 1．建立移动网络运行分析的数据仓库业务模型，该模型包括四个主题：无线网络性能主题、交换网络性能主题、网络容量主题和中继、信令主题，上述主题体现了进行GSM网络性能的全部内容。 2．建立用于业务分析的数据仓库逻辑模型，实现了数据从数据源到数据仓库的抽取、清洗和转换过程，在数据仓库的物理设计阶段，实现了四个分析专题雪花型模型的物理设计，提出了针对业务模型的数据仓库优化策略。 3．提出了基于数据仓库的网络预警分析系统的设计方案，重点在数据仓库层的模块设计，并实现了相应模块的设计功能。 以上的研究成果已应用于四川移动公司的网络安全预警系统，目前该系统在四川移动公司稳定运行，从用户应用的反馈来看，本文的研究成果是实用、可行的。
姚翔宇[7]2013年在《基于数据仓库技术的移动综合网管系统研究与应用》文中认为由于移动通信业务涉及的网元种类繁多,相关专业支撑系统相对独立,企业管理层迫切需要从大量的跨专业数据中获取有效信息,实时制定有效的决策,提高企业的整体竞争力。移动综合网管系统是移动通信业务支撑的基础,而数据仓库又具有对异构数据重新进行组织,并对大规模数据进行综合分析的能力,因此数据仓库技术在移动综合网管系统中的应用具有广阔前景。
李源[8]2006年在《数据仓库与数据挖掘技术在综合网管中的应用》文中指出随着电信行业的发展，国内各大电信运营商的综合网管数据库中都已积累了大量的数据，如何充分地整合和分析这些数据为企业提供服务，是摆在企业面前的重大课题。联通网络运营分析系统，依据网管系统所采集的网络配置数据、性能数据和告警信息，运用数据仓库与数据挖掘技术，建立多种业务模型和预测算法来对网络的运营质量提供业务分析和决策支持。论文期间，本人学习了电信网管的相关理论，进行了数据仓库与数据挖掘相关技术在综合网管中的应用研究。并且，直接参加了基于数据仓库与数据挖掘技术的中国联通网络运营分析系统的实际开发。本论文先简要介绍了数据仓库和数据挖掘的基本概念和网管运营分析的业务需求；重点介绍了该系统数据仓库逻辑模型的设计过程，并结合实践剖析了其原理；具体介绍了回归预测与时间序列预测的算法和在系统中的应用。目前，该系统已经在联通总部和北京、陕西等分公司正式使用，并得到了网管人员的肯定。
陶莉, 涂静文[9]2009年在《数据仓库技术在移动通信中的应用》文中研究说明论文探讨了当前移动通信业面临着激烈的竞争,企业必须借助于已有的数据资源支持决策,给出了数据仓库的相关知识,最后给出了移动通信业数据仓库的主题分析内容。
陈建春[10]2007年在《数据仓库技术在经营分析系统中的设计与实现》文中研究说明随着国内电信运营商之间的竞争日趋激烈。用营销策略抢市场将是电信运营商下一步的主要经营策略。依据历史营业数据，运用商业智能(BI)技术将成为电信企业增强其市场洞察力和竞争力的重要手段。对大量原始计费数据进行深层次分析，通过分析和挖掘，及时获取信息，发现数据中隐藏的内在的规律和知识，以期为优化生产成本，加强客户关系管理，预测市场发展趋势，及时调整市场营销策略等提供真实有效的依据。经营分析系统是电信运营商实现以市场为中心的企业运作模式，建立完善的市场营销管理服务体系，提高电信运营商的盈利和竞争能力的重要途径。它能细分市场和客户，指导营销、客服部门进行有针对性的营销和高效的客户关系管理，对决策的执行情况和结果进行客观准确的评估。在经营分析系统地帮助下，电信运营商可以通过经营分析系统的信息采集、信息处理、业务指标分析、专项分析、决策辅助支持、信息发布等功能，充分利用电信运营商各个业务支撑系统产生的大量宝贵的数据资源，建立专门面向客户、实施垂直一体化管理、分析运营商全面业务指标的经营分析体系，并依托运营商的公用传输网、公用电话网、公用数据网等通信基础设施，以先进的网络技术、强大的网络运行维护能力和丰富的网络管理经验为支撑，面向经营管理人员和市场部经理、大客户发展部等部门提供业务咨询、业务分析、营销策略制定等全业务、个性化综合咨询服务。论文以作者参与的神州数码思特奇公司业务运营部门的经营分析系统的建设为背景，结合数据仓库技术的实施过程，阐述了数据仓库在经营分析系统中的具体应用。结合自己的主要工作重点，介绍了经营分析系统网管模块的设计与实现过程。
参考文献：
[1]. 移动通信网络分析的数据仓库构建以及数据挖掘[D]. 施雪清. 电子科技大学. 2010
[2]. 移动网络管理系统的设计与实现[D]. 王洪峰. 哈尔滨工程大学. 2002
[3]. 基于数据仓库技术的移动网络性能分析系统的设计与实现[D]. 葛瑜. 北京邮电大学. 2010
[4]. 数据仓库技术在移动话务网管性能数据分析系统中的应用[D]. 黄建斌. 北京邮电大学. 2007
[5]. 基于数据挖掘的移动用户投诉行为研究[D]. 龙雯雯. 重庆理工大学. 2014
[6]. 数据仓库技术在移动网管系统中的应用[D]. 邓清. 哈尔滨工程大学. 2003
[7]. 基于数据仓库技术的移动综合网管系统研究与应用[J]. 姚翔宇. 价值工程. 2013
[8]. 数据仓库与数据挖掘技术在综合网管中的应用[D]. 李源. 西安电子科技大学. 2006
[9]. 数据仓库技术在移动通信中的应用[J]. 陶莉, 涂静文. 科技信息. 2009
[10]. 数据仓库技术在经营分析系统中的设计与实现[D]. 陈建春. 北京邮电大学. 2007
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