基于決策樹(shù)算法的數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用.pdf

1、隨著市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)的加劇，人們希望發(fā)揮企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理多年所積累的信息資源的作用，幫助管理者進(jìn)行決策分析。并且隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)庫(kù)容量規(guī)模已經(jīng)達(dá)到TB級(jí)別的水平。規(guī)模龐大的數(shù)據(jù)一方面讓使用者無(wú)從下手，另一方面在這些大量數(shù)據(jù)的背后卻隱藏著具有決策意義的有價(jià)值的信息。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就是在這樣的背景下應(yīng)運(yùn)而生并蓬勃發(fā)展起來(lái)的。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘作為決策支持的新技術(shù)，在近十年來(lái)得到了迅速的發(fā)展。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中集成和存儲(chǔ)著來(lái)自異質(zhì)信息源的數(shù)據(jù)，給數(shù)據(jù)

2、挖掘開(kāi)辟了新的空間和領(lǐng)域?？傊瑪?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)為數(shù)據(jù)挖掘提供了更廣闊的活動(dòng)空間，數(shù)據(jù)挖掘又為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)提供了更好的決策支持。它們的發(fā)展是相互影響、相互促進(jìn)的。 本文以西安大唐電信的“大型數(shù)據(jù)庫(kù)預(yù)研”項(xiàng)目為背景，在分析了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘等相關(guān)技術(shù)后，應(yīng)用C5．0決策樹(shù)算法在SPSS Clementine環(huán)境下設(shè)計(jì)了數(shù)據(jù)挖掘模型。由于背景項(xiàng)目預(yù)研的特殊性和“特通平臺(tái)”數(shù)據(jù)的保密性，以Analysis Services的Foodmart20

3、00數(shù)據(jù)庫(kù)作為測(cè)試數(shù)據(jù)源，對(duì)挖掘模型運(yùn)行的正確性進(jìn)行了測(cè)試。論文的主要工作集中在總結(jié)出的挖掘流程的基礎(chǔ)上，對(duì)挖掘模型進(jìn)行了設(shè)計(jì)，以及模型中各個(gè)節(jié)點(diǎn)中針對(duì)挖掘主題的參數(shù)的設(shè)置。最后對(duì)挖掘結(jié)果進(jìn)行了針對(duì)主題的分析，分析了各種會(huì)員的特征，并對(duì)會(huì)員的發(fā)展和市場(chǎng)的拓展提出了意見(jiàn)和建議。引用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)挖掘模型驗(yàn)證了結(jié)果的正確性和有效性。最后的分析證明了此挖掘模型可以應(yīng)用于電信領(lǐng)域解決話單分析問(wèn)題。 本文應(yīng)用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘等基本理論