数据挖掘技术在电信计费系统中的应用
电信行业数据挖掘技术应用案例总结
电信行业数据挖掘技术应用案例总结数据挖掘技术是一种从大量数据中获取有用信息的技术，通过使用数据挖掘技术，电信行业可以挖掘出隐藏在海量数据中的商业价值，从而提升运营效率和用户体验。
本文将总结电信行业中常见的数据挖掘技术应用案例，以展示数据挖掘在电信行业中的重要作用。
1. 客户细分电信行业拥有海量的用户数据，包括用户的姓名、年龄、性别、通话时长、通话频率、上网流量等信息。
通过数据挖掘技术，电信公司可以将用户进行细分，以便更好地了解不同用户群体的需求，并提供个性化的服务。
例如，通过挖掘用户的通话记录和上网流量，可以将用户分为高通话时长用户、高上网流量用户等不同群体，并根据他们的喜好和需求提供相应的增值服务。
2. 欺诈检测电信行业一直面临着欺诈问题，例如，SIM卡被盗用或者用户欺诈行为等。
数据挖掘技术可以通过分析用户通话记录、短信记录以及其他使用数据的方式来检测潜在的欺诈行为。
通过建立欺诈检测模型，可以识别出一些异常行为，如通话时长、通话次数等异常指标，从而减少欺诈事件的发生。
3. 用户流失预测对于电信公司而言，用户流失是一个关键的问题。
通过数据挖掘技术，可以分析用户的使用行为和消费情况，找到用户流失的关键特征，并建立流失预测模型。
通过监测这些特征，并及时采取措施如提供个性化的优惠刺激措施，电信公司可以有效降低用户流失率，提升客户满意度。
4. 营销有效性分析数据挖掘可以帮助电信企业分析其营销活动的有效性。
通过挖掘用户的消费数据、行为数据和营销活动记录，可以了解营销策略的有效性，并进行相应的调整。
例如，通过分析用户对某项营销活动的响应情况，可以确定优化营销策略的方向，提高营销活动的成功率。
5. 路网优化在电信行业，实现高效的通信网络建设和优化是至关重要的。
通过数据挖掘，可以分析用户的通信网络使用情况，找出网络瓶颈，优化网络结构。
例如，在城市中，通过分析用户数据，可以确定最常用的通信信道和通信塔的位置，从而更好地优化通信网络，提供更好的信号覆盖和通信质量。
电信行业的数据挖掘技术
电信行业的数据挖掘技术数据挖掘技术在电信行业的应用随着信息技术的发展，数据挖掘技术在各行各业中的应用也越来越广泛。
其中，电信行业作为信息传输的重要领域，数据挖掘技术的应用也愈发重要。
本文将就电信行业中数据挖掘技术的应用进行讨论。
一、数据挖掘技术概述数据挖掘技术是指通过对大量数据进行分析与挖掘，获取潜在的、未知的、有价值的信息的过程。
它结合了统计分析、人工智能、机器学习等多学科的理论和方法，可以帮助企业提取和分析海量数据中的关联规则、趋势等有价值的信息。
二、电信行业中数据挖掘技术的应用1. 用户画像分析电信行业具有丰富的用户数据，通过数据挖掘技术可以对用户进行画像分析。
通过分析用户的通信行为、使用习惯、消费倾向等信息，可以对用户的特征进行准确描述，为产品定价、市场推广等决策提供支持。
2. 客户关系管理通过数据挖掘技术，电信企业可以对客户进行分类与分群，对不同类型的客户采取不同的营销策略。
同时，通过挖掘客户的需求和偏好，个性化定制产品和服务，提高客户满意度和忠诚度。
3. 欺诈检测与预防电信行业存在着各种欺诈行为，如通信费用盗用、虚假业务办理等。
数据挖掘技术可以通过对通信行为数据的分析，识别出可疑的交易和异常行为，提前发现并预防欺诈行为的发生。
4. 故障预测与维修优化通过对电信网络设备与通信线路的维修记录、故障日志等数据进行挖掘，可以发现设备的故障规律和趋势。
基于这些信息，可以进行故障预测和维修优化，减少故障发生的次数和维修的时间，提高网络运行的可靠性和稳定性。
5. 营销活动效果分析电信运营商通常会进行各种营销活动，如促销、打折等。
通过对用户参与活动的数据进行分析，可以评估营销活动的效果，掌握用户的参与行为和反馈，为后续的市场推广决策提供参考。
三、数据挖掘技术在电信行业中的挑战尽管数据挖掘技术在电信行业中应用广泛，但也面临一些挑战。
首先是数据规模庞大，如何高效处理和存储大量的数据是一个难题。
其次是数据质量的问题，电信数据通常来自各个环节，存在噪声和异常值，如何保证数据的准确性和可靠性是一个关键问题。
数据挖掘技术在电信行业的应用
164数据库技术Database Technology电子技术与软件工程Electronic Technology & Software Engineering随着通讯市场的改革和激烈竞争，国内新的电信企业重组，市场开始进入业务经营实体阶段。
在这样的市场局面下，以客户为中心的竞争成为了市场新的竞争点，只有以更好的服务来提高自己的用户体验，才能够不断地获得用户的青睐，在市场中脱颖而出。
因此，数据挖掘技术就起到了非常重要的作用。
数据挖掘技术能够通过大数据分析客户的潜在需求和消费趋向，还能够为维持良好的客户关系发挥重要作用。
1 如何在客户关系管理中正确运用数据挖掘方法数据挖掘的主要功能是进行大数据的分析、分类和预测，以及能够对数据中的行为模式以及产生的偏差进行分析和结果获得。
基于数据挖掘这样的技术特性，企业可以将数据挖掘这项技术应用到企业的高层决策以及中层的管理运营等各个领域，以此来进行客户关系的合理维护。
在这样的背景下，数据挖掘技术可以在进行客户种类细分、客户背景分析、客户潜在需求分析以及如何挖掘新的客源等方面发挥重大作用。
1.1 进行客户细分客户细分是指根据相同或相似的消费行为模式和习惯来将大的消费者群体进行划分，这样每个细小的消费者群体就代表着不同的消费行为习惯和模式。
因此，这样企业的管理者可以从整体的层面上来看待企业的用户数据，同时客户细分也能够让服务人员在服务时可以采取不同的服务方式来对待具有不同消费行为习惯的客户。
而数据挖掘技术能够灵活地运用在客户细分上，通常可以利用数据挖掘技术的决策树方法和聚类方法来进行客户的细分。
例如数据挖掘技术能够将决策树的一个数据点作为一个拥有相同消费行为模式的客户细分群体，这样就可以对这个细小数据点上的相同客户特征进行分析和分类，进而对符合具有相似消费行为特征的客户进行业务预测和消费行为预测。
同时还可以对具有相同消费行为特征的用户再次进行分析和分类，以便进行更加细致的用户服务。
数据挖掘在电信行业中的应用
数据挖掘在电信行业中的应用近年来，随着信息技术的快速发展，数据挖掘在各个行业中的应用也越来越广泛。
尤其是在电信行业，数据挖掘技术的应用正发挥着越来越重要的作用。
本文将探讨数据挖掘在电信行业中的应用，并阐述其对电信运营商的价值。
首先，数据挖掘技术在电信行业中的应用主要体现在用户行为分析方面。
电信运营商拥有大量的用户数据，包括通话记录、短信记录、上网记录等。
通过数据挖掘技术，可以对这些数据进行深入分析，挖掘出用户的行为模式和偏好。
例如，通过分析用户的通话记录和上网记录，可以了解用户的消费习惯和喜好，进而针对性地推荐相关的产品和服务。
此外，还可以通过数据挖掘技术预测用户的流失风险，及时采取措施保留用户。
其次，数据挖掘技术在电信行业中的应用还包括网络优化和故障诊断。
电信网络是一个复杂的系统，由大量的设备和节点组成。
通过数据挖掘技术，可以对网络中的各种指标进行分析和预测，及时发现网络故障和瓶颈，并采取相应的措施进行优化。
例如，通过分析网络设备的运行数据，可以预测设备的故障风险，提前进行维护，避免故障对用户造成的影响。
此外，还可以通过数据挖掘技术优化网络资源的分配，提高网络的性能和用户的体验。
另外，数据挖掘技术在电信行业中的应用还涉及市场营销和精准广告投放。
电信运营商为了吸引更多的用户和提高用户的满意度，需要进行有效的市场营销活动。
通过数据挖掘技术，可以对用户的特征和行为进行分析，找出潜在的目标用户，并制定相应的营销策略。
此外，还可以通过数据挖掘技术对广告效果进行评估和优化，提高广告投放的精准度和效果。
此外，数据挖掘技术在电信行业中的应用还包括欺诈检测和安全保障。
随着电信业务的不断发展，欺诈行为也在不断增加。
通过数据挖掘技术，可以对用户的信用和行为进行分析，及时发现和阻止欺诈行为的发生。
同时，数据挖掘技术还可以用于网络安全的保障，通过分析网络流量和用户行为，及时发现并应对网络攻击和恶意行为。
综上所述，数据挖掘技术在电信行业中的应用非常广泛，涵盖了用户行为分析、网络优化、市场营销、欺诈检测和安全保障等多个方面。
数据挖掘在电信行业的应用
数据挖掘在电信行业的应用一、引言数据挖掘作为一种新型的数据分析技术，在电信行业中得到了广泛的应用。
通过对海量数据进行深入挖掘和分析，可以帮助电信企业更好地了解用户需求，提高服务质量和用户满意度，同时也为企业的营销决策提供重要参考。
二、数据挖掘在电信行业的应用场景1. 用户画像分析通过对用户的通话记录、短信记录、上网记录等数据进行分析，可以得出用户的社交圈子、兴趣爱好、消费能力等信息，从而构建出用户画像。
这些信息可以帮助电信企业更好地了解用户需求，为其提供个性化服务。
2. 客户流失预测通过对客户历史通话记录、套餐使用情况等数据进行分析，可以预测客户是否会流失。
针对有流失风险的客户，电信企业可以采取相应措施进行挽留。
3. 营销推荐通过对用户的消费习惯和历史购买记录等数据进行分析，可以向用户推荐最符合其需求的产品和服务。
这样不仅能够提高用户满意度，还能够增加企业收入。
4. 故障预测通过对网络设备的运行状态、维修记录等数据进行分析，可以预测设备故障的发生概率和时间。
这样可以提前进行维修，避免因故障而影响用户体验。
三、数据挖掘在电信行业的应用案例1. 中国移动客户流失预测中国移动通过对客户的通话记录、短信记录、上网记录等数据进行分析，建立了客户流失预测模型。
该模型能够准确地预测客户是否会流失，并针对有流失风险的客户采取相应措施进行挽留。
通过这种方式，中国移动成功地降低了客户流失率。
2. 中国联通营销推荐中国联通通过对用户的消费习惯和历史购买记录等数据进行分析，向用户推荐最符合其需求的产品和服务。
该系统能够准确地识别用户需求，并给出最优方案。
通过这种方式，中国联通成功地提高了用户满意度和企业收入。
3. 中国电信故障预测中国电信通过对网络设备的运行状态、维修记录等数据进行分析，建立了故障预测模型。
该模型能够准确地预测设备故障的发生概率和时间，并提前进行维修。
通过这种方式，中国电信成功地提高了网络稳定性和用户体验。
数据挖掘技术在电信行业的使用技巧
数据挖掘技术在电信行业的使用技巧随着信息技术的发展，电信行业积累了大量的用户数据。
这些数据蕴含着巨大的商业价值，然而如何有效利用这些数据成为了电信业务发展的关键。
数据挖掘技术作为一种重要的分析工具，能够帮助电信行业挖掘数据中的隐藏信息，提升运营效率和客户满意度。
本文将探讨数据挖掘技术在电信行业的使用技巧，并解析其对业务发展的影响。
首先，数据挖掘技术在电信行业的使用技巧之一是用户行为分析。
电信行业拥有庞大的用户群体，通过数据挖掘技术可以分析用户的通信习惯、消费行为、偏好等信息。
通过对用户行为的分析，电信运营商可以定制个性化的产品和服务，提高用户满意度和粘性。
例如，通过挖掘用户使用手机的时间、地点和持续时长等信息，电信运营商可以推送相应的套餐和增值服务。
此外，用户行为分析还可以帮助电信运营商识别潜在的高价值用户和流失风险用户，从而制定有针对性的营销策略。
其次，数据挖掘技术在电信行业的使用技巧之二是投诉处理和客户关系管理。
客户投诉是电信运营商面临的一个重要挑战，如何快速准确地处理和解决投诉是提升客户满意度的关键。
通过挖掘客户投诉数据，电信运营商可以了解客户的投诉偏好、投诉原因及投诉满意度，并针对性地改进产品和服务。
同时，数据挖掘技术可以帮助电信运营商建立客户关系管理系统，实现客户全生命周期管理。
通过对客户数据进行挖掘，电信运营商可以实现客户分类、精准营销和客户关系维护等。
例如，通过数据挖掘技术可以挖掘出具有相似消费行为和偏好的用户群体，并向他们提供个性化的服务和优惠，从而提高客户满意度和忠诚度。
第三，数据挖掘技术在电信行业的使用技巧之三是网络安全和风险管理。
电信行业面临着各种网络攻击和欺诈风险，如何及时发现和应对这些风险是保障网络安全的关键。
数据挖掘技术可以通过对大量网络日志和流量数据的挖掘，发现异常行为和潜在风险。
通过建立风险预警系统，电信运营商可以及时发现并应对潜在的网络攻击和欺诈行为，保障网络安全。
电信行业中的数据挖掘技术分析
电信行业中的数据挖掘技术分析随着信息技术的不断发展，数据量大大增加，电信企业面临着海量数据在处理和管理过程中的种种难题。
其中，数据挖掘技术在电信行业中的应用得到了广泛关注和重视。
本文从电信行业的角度出发，对数据挖掘技术在电信行业中的应用进行深入分析和探讨。
一、电信行业中存在的数据挖掘难题电信行业中涉及的数据类型很多，包括用户的基本信息、通话记录、短信记录、上网记录、账单信息等等，数据量庞大、种类繁多。
如何从中挖掘出有价值的信息，满足用户需求，是电信企业面临的巨大挑战。
首先，电信数据本身存在的问题就导致了数据挖掘难度的增加。
电信数据不仅数量大、类型多，而且数据质量参差不齐，存在各种错误和异常，如数据缺失、重复、错误等等。
这些问题在数据挖掘过程中将会产生误导性影响，干扰正确决策的制定。
其次，由于电信行业的竞争激烈，电信公司发展速度快，数据增长速度更快。
数据体积的快速增加需要更强大的计算能力和更复杂的算法来解决问题，对数据分析师的专业素养及能力需求逐步提高。
二、电信行业中数据挖掘技术的应用1. 个性化服务基于用户的历史数据和趋势分析，电信公司可以进行基于个性化服务的推荐。
例如，在通信网络中进行在线广告投放和销售策略定制等。
2. 欺诈检测电信公司可以通过分析网络中数据的“异常”行为来检测欺诈行为。
例如，预测和检测拨号电话恶意行为。
无论是拨打明显的骚扰电话，还是利用电话账单欺诈，这些都可以通过使用数据挖掘技术来防范。
3. 网络推荐通过分析用户目前所拥有的数据，电信公司可以推出不同类型、不同服务或产品的推荐。
目标广泛，服务范围涉及宽，包括通信、信息咨询、电子商务等各个方面，适用范围极广。
4. 资源利用率通过分析用户的使用模式，电信公司可以进行网络资源优化，并提高网络的资源使用率。
三、数据挖掘在电信行业的未来展望数据挖掘技术作为电信行业中的关键技术之一，其应用前景广泛。
未来，电信公司将继续集中精力研究、应用和开发数据挖掘技术，以满足不断变化的市场需求。
数据挖掘在电信运营商中的应用
数据挖掘在电信运营商中的应用数据挖掘技术是一种从大量数据中发现潜在模式、关系和规律的方法。
在电信运营商这一行业中，数据挖掘技术的应用已经成为了提高运营效率、优化用户体验和增加收入的重要手段。
本文将探讨数据挖掘在电信运营商中的应用，并分析其带来的益处。
一、用户行为分析通过数据挖掘技术，电信运营商可以对用户的行为进行深入分析。
比如，通过分析用户的通话、短信和上网记录，可以了解用户的通信需求和消费习惯，进而针对性地推出个性化的产品和服务。
此外，通过用户行为分析，还可以对用户进行分类，将用户划分为高价值用户、潜在流失用户等不同类型，并制定相应的营销策略，以提升用户满意度和保持用户忠诚度。
二、网络故障预测数据挖掘技术可以对电信网络进行实时监测，并通过分析网络设备的性能指标、告警信息和故障记录，预测网络故障的发生概率。
在故障预测的基础上，运营商可以提前采取相应的措施，例如设备维修、网络优化等，减少故障对用户的影响，提高网络的可用性和稳定性。
三、欺诈检测对于电信运营商来说，欺诈行为是一个重要的问题。
通过数据挖掘技术，可以对用户的通话记录、上网记录等进行分析，识别出潜在的欺诈行为。
比如，通过挖掘某些用户的异常通话时间、通话地点和通话次数等特征，可以及时发现恶意盗用他人账号、虚假认证等欺诈行为，保护用户的资产安全。
四、精准营销数据挖掘技术可以帮助电信运营商进行精准营销。
通过分析用户的个人信息、消费记录和偏好，可以为用户提供个性化的产品推荐和营销活动。
比如，某用户经常使用流量包，运营商可以针对该用户推送与流量相关的产品和优惠信息，提升用户的购买兴趣和满意度。
精准营销不仅可以提高运营商的销售业绩，还可以减少对用户的干扰和滥发垃圾信息，提升用户体验。
五、资费优化通过分析用户的通信行为和消费习惯，电信运营商可以对资费进行优化。
比如，对于高价值用户，可以提供更多的话费优惠和流量资源；对于潜在流失用户，可以提供个性化的续约优惠措施；对于不同类型的用户，可以推出不同的套餐，满足不同的需求。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
摘要本毕业论文所介绍的是数据挖掘技术在电信计费系统中的应用。
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
随着网络的高速发展，一些大型厂商推出了服务器出租这项业务。
为了使得出租商快捷、方便以及高效的统计出用户的登录信息及应缴费情况，本论文开发了一个电信计费系统。
本系统采用C/S架构，在UNIX环境下以C++为主要的开发语言开发完成。
客户端的功能包括定时从服务器日志文件采集用户数据，匹配登入/登出信息，向服务器发送数据；服务端的功能包括接收客户端发送过来的数据，存储数据和整合数据等。
关键词：毕业设计；电信计费系统；数据匹配；数据整合The Application of Data Mining Technology inthe Telecom Toll SystemAbstractDescribed in this thesis is the application of data mining technology in the telecommunications billing system.Data mining is implied from a large number of incomplete, noisy, fuzzy, random data in which, not known in advance, but potentially useful information and knowledge. With the rapid development of the Network, some large companies such as China Telecom launched the server rent business. In order to statistic user login information and charge more fast, conveniently and efficiently, a Telecom toll system is developed in this paper.This system is programmed by C++ language with C/S architecture in UNIX operating system. The functions in client port include reading user information from server log file ，matching data and sending data to a server. The functions in sever port include receiving data from client, data storage and integrating data.Keywords:Graduation design,the Telecom toll system, Data match, Data integration目录第1章绪论1．1系统背景在电信的业务中，有一种Unix实验室出租业务。
只要用户向电信运营商申请一个Unix帐号，就可以远程登录Unix实验室，并使用Unix系统。
用户使用电信运营商提供的Unix实验室的服务需要缴纳一定的费用，电信运营商需要一套数据采集系统，把用户登录实验室的时间长度数据采集起来，便于在指定的时间范围内作为对用户的收费依据。
要求数据采集系统必须采集如下信息：登录用户名，登录的时间，登出的时间，登录总的在线时间，登录的实验室IP，用户的终端IP等信息。
系统需要开发这样一个通用的数据采集系统程序来采集Unix 机器记录的用户登入和登出的原始记录，并将这些记录解析匹配成用户的登录记录，然后发送给数据采集服务器，在服务器端将这些数据以日期为单位保存在数据库中，然后整合这些数据形成日报表，月报表和年报表。
1．2系统原理任何用户登录Unix系统，Unix系统都会记录用户的登录信息，所有用户登入/登出的信息都保存在Unix的系统日志文件中。
数据采集系统就是通过读取Unix系统日志文件中用户登入/登出信息，并找出成对的登入/登出记录，得到用户登录实验室的登入时刻、登出时刻、登录时间长度等电信用户收费需要使用的数据，最后把匹配处理好的数据保存成电信工作人员可以阅读的文本文件，做为电信收费依据。
用户登录Unix系统的日志记录文件在Unix的/var/adm目录下，文件名是wtmpx，日志记录文件是一个二进制文件，在Unix中可以使用last指令查看，last命令格式为：last [-a] [-n number | -number] [-f filename] [name | tty]wtmpx文件中一条登录记录包含372字节，每条记录包含的数据项格式说明如下表1-1所示: (其中黄色背景标识的数据项就是要采集的数据项)【表1：用户登录记录数据项格式】登录记录总数计算公式为:登录记录总数=日志文件大小/372。
数据名数据含义是否需要采集备注说明logname用户登录名是匹配同一次登录会话的必须数据之一pid进程ID 匹配同一次登录会话的必须数据之二type登录类型7-登入，8登出Type的值在1-8之间，但只处理7与8两种情况logtime登录时刻*//*单位是秒是要采集的数据，logtime是登入或登出时刻logip登录IP 是要采集的数据表1-2：要读取的原始记录数据表1-3：匹配登录记录数据用户的登录信息数据在每一台机器上匹配好后需要发送到服务器来，服务器接收到这些匹配好的数据记录后将其保存在数据库中，形成用户登录记录明细表。
然后我们的程序需要定期的整理出日报表，月报表和年报表。
在数据库中保存的用户登录记录明细表结构如下：数据名数据含义备注说明logname用户登录名logintime登入时刻logouttime登出时刻durations登录时间长度logip登录终端的ip地址labip 用户登录的实验室IP整理成日报表后形成如下数据项：数据名数据含义备注说明logname用户登录名logip登录终端的ip地址DAY_TIME日登录时间长度Labip 用户登录的实验室IPMonth 用户登录月份整理成月报表后形成如下数据项：整理成年报表后形成如下数据项：数据名数据含义备注说明Logname用户登录名Logip登录终端的ip地址YEAR_TIME年登录时间长度Labip 用户登录的实验室IP第2章需求分析2.1功能概述系统主要实现以下核心功能：数据读取，数据匹配，数据发送，数据接收，数据存储，数据整合。
数据采集客户端数据采集服务器2.1.1数据读取该功能模块的主要任务是读取Unix机器的用户登录记录文件，将文件的信息解析为程序对象，以方便匹配模块的匹配。
2.1.2数据匹配该模块的主要任务是将数据读取模块读取到的数据按照登入/登出的关系匹配成一条完整的登录记录。
2.1.3数据发送该模块的主要任务是建立客户端网络连接，将匹配好的用户登录记录以字符串的形式发送到服务器。
2.1.4数据接受该模块的主要任务是建立服务器端网络连接，从客户端读取匹配好的用户登录记录字符串。
2.1.5数据存储该模块的主要任务是将数据接收模块接收到的数据保存到指定的数据库表中。
2.1.6数据整合该模块的主要任务是将数据库中保存的用户登录记录明细表的数据整合成日报表，月报表和年报表。
2.2系统描述2.2.1数据采集2.2.2数据读取2.2.3读取上次未匹配的登入记录2.2.4读取用户登录数据文件2.2.5数据匹配2.2.6匹配登录记录2.2.7保存未匹配的登入记录2.2.8数据发送2.2.9数据接收第3章系统概要设计3.1总体设计3.1.1业务设计这个是项目的大体流程图，还没涉及到具体的细节。
大体的流程如图所示，先读取数据即把数据从日志文件中读取出来，之后把放入内存集合中的数据进行匹配成需要的数据，把匹配好的集合发送到服务端。
说明：1)1集。
2 文件名采用2)1232-13.1.2系统模块物理上系统分为采集客户端（被采集机器）和采集服务器两部分，在采集客户端包含数据采集模块，数据匹配分析模块和数据发送模块；在采集服务器端包含数据接收模块，数据存储模块和数据显示模块，各模块的主要功能和职责如下：1，数据采集模块：该模块的主要功能职责是读取Unix机器上的用户登录日志文件的内容，将其转化为登录记录对象，将这些对象存储在STL集合中并传给数据匹配合分析模块来分析。
该模块的输入数据是Unix机器的日志文件/var/adm/wtmpx，输出数据是若干个登录记录对象（保存在集合中）。
2，数据匹配和分析模块：该模块的主要功能职责是将数据采集模块采集到的用户登录记录数据按照登录/登出的关系匹配成一个完整的登录/登出记录，并计算出该用户本次登录的时长，然后将这些完整的登录/登出记录传送给数据发送模块。
该模块的输入数据是原始的登录记录对象，输出数据是匹配好的登录/登出记录对象。
3，数据发送模块：该模块的主要功能职责是将匹配好的登录/登出记录用网络传送的发式发送到采集系统服务器。
4，数据接收模块：该模块的主要功能职责是从网络中读取采集客户端发送来的登录/登出数据。
5，数据存储模块：该模块得主要功能职责是将数据接收模块接收到的数据按照指定的格式写入数据库中，保存为用户登录记录明细表。
6，数据整合模块：将数据库中保存的用户登录记录明细表的数据整理成日报表，根据日报表整合出月报表，根据月报表整合出年报表。
3.2接口设计3.2.1外部接口系统读取用户登录记录文件，获得用户登录信息。
系统读取上次未匹配的登入记录文件，获取未匹配的登入记录数据。
系统将匹配好的数据写入指定数据库表中。
系统整合出月报表和年报表。
3.2.2内部接口数据读取模块与数据匹配模块间的接口：输入：解析好的用户登入/登出记录列表。
输出：无数据匹配模块与数据发送模块间的接口：输入：匹配好的用户登录记录列表。
输出：无数据发送模块与数据接收模块间的接口：输入：匹配好的用户登录记录数据项输出：接收成功与否的消息数据接收模块与数据保存模块间的接口：输入：匹配好的用户登录记录列表输出：无数据保存模块与数据库间接口：输入：匹配好的用户登录记录列表输出：无数据整合模块与数据库间接口：输入：用户登录记录明细输出：用户登录记录日报表，月报表和年报表3.2.3数据结构设计根据系统需求，设计出如下数据实体：1，LogRec：登入/登出记录类，用来表示一条原始的用户登入/登出记录。