基于数据仓库的电信闭环决策支持系统

"这篇论文探讨了电信闭环决策支持系统的研究与实现，主要关注基于数据仓库的解决方案。通过采用数据仓库的四层结构，系统能够利用联机分析处理(OLAP)和数据挖掘技术，对电信数据进行多维度、多层次的查询、分析和决策。论文还涉及了电信领域的决策分析主题和相关模型的确定。" 本文详细阐述了在电信行业中，如何构建一个有效的闭环决策支持系统。首先，考虑到电信数据的特性，如海量、实时性和复杂性，作者提出采用数据仓库作为基础架构。数据仓库是一种专门用于数据分析的系统，它可以整合来自多个源的数据，提供一致、稳定的历史视图，便于深入分析。 该系统的四层结构包括：数据源层、数据存储层、数据转换层和应用表示层。数据源层是从各种电信业务系统中提取原始数据的地方；数据存储层负责存储经过清洗和预处理后的数据；数据转换层执行数据转换和聚合操作，以便于OLAP和数据挖掘；应用表示层则提供了用户界面，使决策者能够直观地查询和分析数据。 联机分析处理(OLAP)是系统的核心分析工具，它允许用户从不同角度快速浏览大量数据，进行复杂的多维分析，例如切片、 dice、钻取和旋转等操作，从而揭示隐藏的模式和趋势。此外，数据挖掘技术被用来发现潜在的知识和洞察，例如通过聚类、关联规则学习和预测模型，帮助识别客户行为、预测市场趋势和优化业务策略。 论文还提到了决策分析的主题，这可能包括客户细分、服务质量监控、营销活动效果评估、故障预测和网络优化等。通过这些分析，电信公司可以更好地理解客户需求，提高服务质量和效率，降低运营成本，增强竞争优势。 最后，文章提到了几位作者的研究背景，他们在数据库理论、数据仓库、数据挖掘和Web数据管理技术方面有深厚的学术和实践经验。他们的研究工作得到了国家自然科学基金和辽宁省自然科学基金的支持，表明了这一领域的研究价值和实际意义。 这篇论文提供了一个全面的视角，展示了如何构建和利用电信闭环决策支持系统，以提升电信行业的决策效率和业务绩效。通过集成数据仓库、OLAP和数据挖掘技术，电信公司可以实现更智能、更快速的决策，从而适应快速变化的市场环境。