基于数据挖掘的电信服务器管理系统设计与实现

发布时间：2020-06-09 14:37

【摘要】：电信运营商们都拥有强大的数据中心以及骨干网络方面的资源,同时拥优质的服务能力和雄厚的财力,影响力,客户,分销渠道等丰富资源。Unix服务器租赁是电信公司的众多业务中的一项,他是用户租赁电信公司的远程服Unix服务器来进行工作。电信公司业务发展最重要的依据就是用户对各自租赁服务器的使用情况。随着业务不停歇的发展,租赁用户日益增加,使用习性也各式各样,单纯通过人工来记录用户使用频率,来作为收费依据,就变得困难重重并且易出错。在数据库研究领域数据挖掘已经慢慢成为人工智能的热点。经过数据挖掘技术和工具的充分利用,发掘数据中隐含的关系,进而直将数据加工为知识,呈现给决策者,助力决策人员做出英明的决策。我国通信行业经过多次重组,才打破垄断的局面,移动、电信、联通三足鼎立格局面已形成。十足运用数据挖掘技术于电信业务的管理活动中,通过数据分析,探寻客户潜在的租赁习惯和消费偏好,设计适合客户的消费套餐并向其沟通和推广,数据挖掘技术在这方面才能够使通信市场更好的在互联网+时代持续发展,并为通信公司带来更好的社会效益和经济效益,具有很强的实用性。本文主要针对上述情况,设计并实现一款基于数据挖掘的电信服务器管理系统软件,对电信公司服务器租赁业务进行管理。文章内容主要包括对系统研究的背景和意义、国内外现状进行描述说明基于数据挖掘的电信服务器管理系统在电信业务中的应用价值以及推广价值;对整个系统开发的相关知识,包括数据挖掘的方法与过程、系统开发的路线和基本方法、开发语言、开发语言、网络协议以及数据库进行了阐述;对系统的需求进行详细分析,包括系统的整体需求、功性需求、非功能需求,进而对系统进行详设计。对包括系统设计的基本方法、系统体系结构、系统数据库、服务端与客户端的设计,以及对系统采用的数据挖掘的基数算法、数据挖掘的过程进行细致阐述;最后测试系统功能的实现,呈现出基于数据挖掘的电信服务器管理系统在电信业务中是如何成功应用,并分析了系统下一步完善的方向。通过对电信数据进行深度挖掘,对电信服务器租赁业务进行良好的管理,并针对用户使用习惯,设计出相应的个性营销方案,保住存量用户,拓展增量用户,对电信公司抢占市场,业务发展提供有力支持。
【图文】：

聚类,相似性,客户,因果关系分析

图 2-1 数据挖掘的方法1.聚类聚类是指根据数据的共同趋势或结构划分组。将数据项整理成若干类, 尽可能放大类之间的数据差别,尽可能小化类内的数据差别。即将类间的相似性最小化，将类内的相似性最大化。聚类分析是一个非常宏观的概念，将分布模式清晰化，奠定数据挖掘的基础[4]。2.分类(模式识别)分类是将已聚类的资料原进行研判，根据资料属性建立分类之函数以及模型，进而将其他资料源运用该分类模型。例如：银行根据老客户一直以来的贷款记录情况，重点将客户分为低风险与高风险两大类。当新来申请者时，就可以用分类器计算风险，进而决定是否受理和接收该申请。3.回归回归是指塑造因素间或者因果间函数关系。常态下，建立模型关系的要素须连续。用于连续量的预测的回归关系;是因果关系分析的基础。

架构图,系统整体,架构

第三章基于数据挖掘的电信服务器管理系统需求分析给数据挖掘整合服务器。随之将整合后的信息数据准确地存入指定的数进而整理成日、月报表等报表形式，方便管理人员阅读。综上，该服务器管理系统的要务很明确：(1)通过 Unix 服务器自身的用户信息记录日志文件，挖掘业务相关数据。名，使用时间，用户 IP 地址，终端 IP 等。(2)处理有关数据，进而发送给服务器终端，并经过有效整合后发送到指库中。(3)将获得的客户数据整理后制作出结果报表，供决策者使用，包括日报表、年报表等，助力决策者做出英明决策，推动电信公司的业务拓展。(4)通过数据挖掘的相关方法，根据用户的租赁习惯以及租赁方式，针对制定合理的消费方案。
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP311.52

【参考文献】