商業(yè)智能在預(yù)防電信惡意欠費(fèi)中的應(yīng)用.pdf

1、商業(yè)智能系統(tǒng)涉及數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)展現(xiàn)等相關(guān)技術(shù)，涵蓋統(tǒng)計(jì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)、人工智能、計(jì)算機(jī)應(yīng)用等學(xué)科領(lǐng)域。 本文作者通過對國內(nèi)外電信行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀以及商業(yè)智能系統(tǒng)應(yīng)用情況的研究，運(yùn)用商業(yè)智能的相關(guān)理論及方法，對四川電信的業(yè)務(wù)現(xiàn)狀進(jìn)行了深入的分析和研究。針對其存在的欠費(fèi)情況嚴(yán)重以及欠費(fèi)追繳難的現(xiàn)狀，提出了一種基于KPI體系的電信惡意欠費(fèi)分析方法?？朔艘酝＿^程中，由業(yè)務(wù)人員提供分析惡意欠費(fèi)的關(guān)鍵屬性，建模

2、人員根據(jù)這些屬性作為建模的輸入變量構(gòu)建模型而造成的模型缺乏客觀性的缺陷。首先按照惡意欠費(fèi)主題分析所需要的信息：包括客戶的靜態(tài)信息(姓名、在網(wǎng)時(shí)長、付費(fèi)方式等)和客戶的動(dòng)態(tài)信息(通話行為、交欠費(fèi)行為等)建立主題分析的數(shù)據(jù)倉庫，在此基礎(chǔ)上，運(yùn)用OLAP分析得到與惡意欠費(fèi)主題建模相關(guān)的關(guān)鍵屬性，然后運(yùn)用馬爾可夫毯貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器的方法建立惡意欠費(fèi)BI模型。根據(jù)所建立的模型，可以預(yù)測將來用戶惡意欠費(fèi)的概率；從而在事前采取必要的防范手段。通過測試