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《西安电子科技大学》 2007年
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基于决策树算法的数据挖掘的应用

呼延琢  
【摘要】: 随着市场经济竞争的加剧,人们希望发挥企业经营管理多年所积累的信息资源的作用,帮助管理者进行决策分析。并且随着计算机技术的发展,数据库容量规模已经达到TB级别的水平。规模庞大的数据一方面让使用者无从下手,另一方面在这些大量数据的背后却隐藏着具有决策意义的有价值的信息。数据挖掘技术就是在这样的背景下应运而生并蓬勃发展起来的。数据仓库和数据挖掘作为决策支持的新技术,在近十年来得到了迅速的发展。数据仓库中集成和存储着来自异质信息源的数据,给数据挖掘开辟了新的空间和领域。总之,数据仓库为数据挖掘提供了更广阔的活动空间,数据挖掘又为数据仓库提供了更好的决策支持。它们的发展是相互影响、相互促进的。 本文以西安大唐电信的“大型数据库预研”项目为背景,在分析了数据仓库和数据挖掘等相关技术后,应用C5.0决策树算法在SPSS Clementine环境下设计了数据挖掘模型。由于背景项目预研的特殊性和“特通平台”数据的保密性,以Analysis Services的Foodmart2000数据库作为测试数据源,对挖掘模型运行的正确性进行了测试。论文的主要工作集中在总结出的挖掘流程的基础上,对挖掘模型进行了设计,以及模型中各个节点中针对挖掘主题的参数的设置。最后对挖掘结果进行了针对主题的分析,分析了各种会员的特征,并对会员的发展和市场的拓展提出了意见和建议。引用神经网络节点设计挖掘模型验证了结果的正确性和有效性。最后的分析证明了此挖掘模型可以应用于电信领域解决话单分析问题。 本文应用数据仓库和数据挖掘等基本理论和算法,针对“电信领域的话单分析”的主题进行了数据挖掘模型的设计和测试工作。通过使用超市会员数据代替电信数据对数据挖掘模型进行了测试,验证了模型在电信领域使用的可行性和正确性,为将来在电信领域的广泛应用奠定了理论和进一步研究设计的基础。
【学位授予单位】:西安电子科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:TP311.13

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