【摘 要】
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随着数据库技术在企业中的广泛应用和企业数据的不断累积,面向分析型的数据仓库技术和数据挖掘技术逐渐发展起来。数据仓库(data warehouse)是一种新型的数据组织及存储方法,
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随着数据库技术在企业中的广泛应用和企业数据的不断累积,面向分析型的数据仓库技术和数据挖掘技术逐渐发展起来。数据仓库(data warehouse)是一种新型的数据组织及存储方法,它以多维数据建模方式对企业积累的事务型数据重新进行组织,建立新的数据存储,专门用于支持数据分析及企业决策。数据挖掘(DataMining,后面简称DM)技术是目前数据仓库领域最强大的数据分析手段。它的分析方法是利用已知的数据通过建立数学模型的方法找出隐含的业务规则,在很多的行业都已经具有成功的应用。 本论文的目的就是研究数据挖掘和数据仓库的实现技术,并将此技术运用于电信行业客户流失系统中。本文首先介绍了数据仓库和数据挖掘的基础理论:其次对客户流失分析主题的数据仓库的建设进行了详细的介绍,包括主题的选取策略,数据仓库中多维数据库(概念模型、逻辑模型、物理模型)的建立,ETL(ExtractionTransformation Loading)技术的实现,数据仓库的维护等:接着把数据挖掘技术应用于客户流失的研究,针对目前相关研究中存在的问题,给出了客户流失研究中涉及的主要问题的解决方案,包括客户描述、流失模型发现、流失原因分析以及流失预测与控制策略等,重点解决其中的流失模型的建立问题。
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