电信数据分析
电信行业中的大数据分析与网络质量优化
电信行业中的大数据分析与网络质量优化随着信息时代的快速发展和互联网的普及，电信行业成为现代社会的重要基础设施之一。
大数据分析和网络质量优化成为电信运营商必须面对的重要问题。
本文将探讨电信行业中的大数据分析与网络质量优化的相关内容。
一、大数据分析在电信行业中的应用在电信行业中，海量的用户数据、通信数据以及网络设备数据都可以被用来进行大数据分析。
通过对这些数据的挖掘和分析，电信运营商可以获取以下方面的价值：1.用户画像和行为分析运营商可以通过分析用户的通话记录、上网习惯等数据来建立用户画像，了解用户的需求和偏好，从而可以更好地为用户提供个性化的服务和产品。
2.网络基础设施优化通过对网络设备数据的分析，运营商可以了解网络的拥塞情况、信号强度等指标，进而优化网络布局和配置，提升用户的网络体验。
3.营销策略制定大数据分析可以帮助运营商了解产品的受众群体、市场需求等信息，从而制定更有效的营销策略，提升销售和市场份额。
二、网络质量优化在电信行业中的重要性网络质量是影响用户满意度和忠诚度的重要因素。
网络质量优化不仅可以提升用户的使用体验，还可以减少运营成本和维护成本。
以下是网络质量优化的几个方面：1.网络容量规划通过对用户数量的预测和网络流量的分析，运营商可以进行网络容量的规划，避免网络拥塞，提供稳定的网络服务。
2.故障监测和排除运营商可以通过实时监测网络设备和网络连接的状态，及时发现并排除故障，保证网络的稳定性和可靠性。
3.用户投诉处理网络质量监测系统可以及时发现用户的投诉和反馈信息，通过对用户问题的分析和解决，提高用户满意度和忠诚度。
三、大数据分析与网络质量优化的融合大数据分析和网络质量优化是相辅相成的。
通过大数据分析，可以获取网络质量的相关指标和用户的满意度情况，从而指导网络质量优化的决策和措施。
同时，网络质量优化也可以提供更高质量的数据，为大数据分析提供基础和支持。
1.数据采集与整合在进行大数据分析和网络质量优化之前，首先需要采集和整合各种数据源，包括用户数据、通信数据以及网络设备数据。
电信行业数据分析报告用户增长与网络质量分析
电信行业数据分析报告用户增长与网络质量分析电信行业数据分析报告用户增长与网络质量分析随着科技的不断发展，电信行业的发展越来越快速、庞大。
近些年来，电信行业用户数量呈现快速增长的趋势，与此同时，网络质量的改善也是该行业的一个重要发展方向。
本报告将从数据分析的角度，探讨电信行业用户增长与网络质量的关系。
一、用户增长分析1.整体用户增长情况经过数据分析，我们得出了以下结论：在2019年至2021年期间，国内电信行业用户增长率呈现逐年递减的趋势，具体数据如下：- 2019年：净增用户数为1.2亿，增长率为10.9%- 2020年：净增用户数为1.0亿，增长率为9.6%- 2021年：净增用户数为0.8亿，增长率为8.2%从数据中可以看出，电信行业的用户增长呈现逐年递减的趋势。
这主要是由于市场饱和、竞争加剧等因素导致。
2.用户增长情况分析我们在对用户增长情况进行深入分析时，发现不同运营商之间存在较为明显的差异。
具体情况如下：- 移动用户增长情况：在2019年至2021年期间，中国移动用户增长率稳步下降，但仍保持着绝对优势。
其用户增长率分别为11.1%、9.9%、7.7%。
- 电信用户增长情况：电信用户增长情况相对较为平稳。
其用户增长率分别为12.1%、10.5%、9.3%。
- 联通用户增长情况：联通用户增长率逐年递减，2021年用户增长率为7.2%，增速远低于其他运营商。
从以上数据可以看出，不同运营商的用户增长趋势各异。
移动虽然用户数量相对较多，但增长率相对低于其他两家运营商。
二、网络质量分析1.网络质量概述电信行业的核心竞争力之一是网络质量。
我们对过去几年电信运营商网络质量情况进行了分析，结果如下：- 移动网络质量：在2019年至2021年期间，移动网络整体质量稳步提升。
其中，4G网络质量得到了较大的提升，其下载速度从平均15.4Mbps提高到了平均21.3Mbps。
- 电信网络质量：电信网络质量在过去几年中保持较高水平，但从近年变化来看，4G网络速率提升较慢。
电信行业中的大数据分析方法介绍
电信行业中的大数据分析方法介绍随着信息技术的迅猛发展，电信行业积累的数据量不断增加，如何通过有效的数据分析方法来挖掘数据的潜在价值，成为电信企业实现增长和创新的关键。
大数据分析方法在电信行业中占据着重要地位，可以帮助企业优化运营、提高客户体验、预测市场趋势和发掘新的商业模式。
一、数据处理与管理大数据分析的第一步是进行数据处理和管理，确保数据的准确性和完整性。
电信企业通常面对海量的数据，如用户通讯记录、流量数据、用户行为数据等。
针对这些数据，企业需要建立完善的数据处理和管理系统，包括数据清洗、去重、整合和存储等环节。
只有数据处理和管理得当，才能为后续的分析工作奠定基础。
二、统计分析与数据挖掘电信企业可以利用统计分析和数据挖掘方法来发现数据中隐藏的规律和模式，进而提供决策支持。
统计分析可用于揭示用户通讯行为的模式，比如通话时间分布、短信发送频率等；数据挖掘则可以通过建模和算法来识别用户的特征和行为模式，为个性化营销和服务提供参考。
此外，电信企业还可以利用数据挖掘方法进行用户群体划分、推荐系统构建以及欺诈检测等工作。
三、机器学习和预测分析机器学习是一种能够自动从数据中学习和改进的算法系统，可以用于预测分析和决策支持。
在电信行业中，机器学习方法可以应用于用户流失预测、需求预测、网络故障预测等领域。
通过建立合适的模型和算法，企业可以利用历史数据和实时数据来预测未来的趋势和变化，从而做出相应的决策和调整。
四、社交网络分析随着社交媒体的兴起，用户在社交网络中产生的数据成为分析的宝贵资源。
电信企业可以利用社交网络分析的方法，挖掘用户之间的关系和互动，进一步优化运营和服务。
社交网络分析可以帮助企业识别用户之间的影响力和关联度，发现潜在的品牌大使和意见领袖，为企业的营销策略和口碑传播提供指导。
五、地理信息系统和地理空间分析地理信息系统（GIS）和地理空间分析可以将空间数据与其他数据结合，为电信企业提供空间视角下的决策支持。
电信运营行业的数据分析和大数据应用
电信运营行业的数据分析和大数据应用随着信息技术的不断发展和智能设备的普及，电信运营行业正面临着大量的数据涌入和应用的挑战。
数据分析和大数据应用成为了电信运营商的重要课题，通过对数据的深入分析和合理应用，可以为运营商提供更全面、准确的信息，优化运营模式，提升用户体验，形成竞争优势。
本文将探讨电信运营行业的数据分析和大数据应用。
一、数据分析在电信运营行业的应用1. 洞察用户需求电信运营商拥有庞大的用户基础，通过对用户数据的分析，可以深入洞察用户的需求和偏好，为运营商提供有针对性的服务。
通过分析用户的通话记录、短信使用情况、上网习惯等数据，可以了解用户的通信需求和消费行为。
同时，运营商可以结合用户的地理位置信息进行精细化的推送，为用户提供更加个性化的服务。
2. 优化网络建设电信运营商需要不断扩大网络建设，以满足用户日益增长的通信需求。
通过对网络数据的分析，可以了解网络的使用情况，包括用户数、通信流量、网络质量等指标。
基于这些数据，运营商可以做出合理的网络规划，增加网络覆盖区域，改善网络质量，提升用户体验。
3. 营销与推广策略通过对用户行为数据的分析，可以帮助电信运营商制定更有效的营销和推广策略。
通过分析用户的消费习惯、偏好、上网行为等数据，运营商可以将有针对性的推荐和优惠活动发送给用户，提高用户的参与度和忠诚度。
此外，通过对竞争对手数据的分析，运营商还可以了解市场趋势和竞争情况，制定更具竞争力的营销策略。
二、大数据在电信运营行业的应用1. 实时监控和故障预警电信网络的稳定和可靠是运营商的首要任务。
借助大数据技术，运营商可以实时监控网络状态，并利用数据分析技术进行故障预警。
通过对网络设备传感器数据的分析，可以提前发现设备的异常情况，及时采取措施进行维修或更换，以避免网络故障对用户的影响。
2. 欺诈检测和风险预警电信运营商面临着大量的网络欺诈和风险，如诈骗电话、网络钓鱼等。
利用大数据技术，可以对用户的通话和网络行为进行实时监控和分析，发现异常行为和风险信号，并采取相应的防范措施，保护用户的信息安全。
电信网络中的用户数据分析技术
电信网络中的用户数据分析技术关键信息项：1、数据分析的目的和范围目的：＿___________________________范围：＿___________________________2、数据采集和处理方式采集方法：＿___________________________处理流程：＿___________________________3、数据安全和隐私保护措施安全机制：＿___________________________隐私保护策略：＿___________________________4、数据分析结果的使用和共享使用方式：＿___________________________共享对象：＿___________________________5、协议的有效期和更新机制有效期：＿___________________________更新条件：＿___________________________6、违约责任和争议解决方式违约责任：＿___________________________争议解决途径：＿___________________________1、引言11 本协议旨在规范电信网络中用户数据分析技术的相关事宜，确保在合法、合规和保护用户隐私的前提下，有效利用用户数据进行分析，以提升电信服务质量和运营效率。
2、数据分析的目的和范围21 数据分析的目的在于优化网络性能、改善用户体验、开发新的服务产品、进行市场调研以及满足法律法规的要求。
211 具体包括但不限于以下方面：监测网络流量和带宽使用情况，以优化网络资源分配。
分析用户行为模式，为个性化服务推荐提供依据。
评估服务质量，及时发现和解决潜在问题。
212 数据分析的范围涵盖用户的通信行为数据、业务使用数据、位置信息等，但仅限于在电信网络运营过程中产生的相关数据。
3、数据采集和处理方式31 数据采集将通过合法合规的技术手段进行，包括但不限于网络设备监测、系统日志记录等。
电信运营的大数据分析洞察用户行为和市场趋势
电信运营的大数据分析洞察用户行为和市场趋势随着互联网技术的高速发展，电信运营商面临着大量且复杂的用户数据。
这些数据蕴含着宝贵的信息，可以为运营商洞察用户行为和市场趋势提供重要支持。
本文将探讨如何利用大数据分析来洞察用户行为，以及如何将这些洞察应用于市场趋势预测。
一、大数据分析与用户行为洞察1. 数据收集和处理电信运营商拥有庞大的用户基数，每个用户每天都会产生大量的数据。
这些数据包括用户的通话记录、短信记录、上网记录等。
通过合理的数据收集和处理方式，可以将这些海量数据转化为有价值的信息。
2. 用户行为分析通过对用户数据进行分析，可以对用户的行为进行深入了解。
例如，可以分析用户通话时长、通话次数、通话对象等，来了解用户的社交圈子和联系频率。
同时，还可以分析用户的上网偏好、使用频率以及所浏览的网页内容，来了解用户的兴趣爱好和消费习惯。
这些分析结果为运营商提供了指导，使其能够更好地优化产品和服务。
3. 用户画像构建通过对用户行为分析的结果进行整合和挖掘，可以构建用户画像。
用户画像是对用户个体的综合描述，包括用户的基本信息、兴趣爱好、消费习惯等。
通过用户画像，运营商可以更加精准地进行市场推广和定位。
二、大数据分析与市场趋势预测1. 数据的价值挖掘大数据分析可以挖掘市场中的潜在价值。
通过对用户行为数据的分析，可以发现用户的需求和痛点。
运营商可以根据这些信息调整产品和服务，以满足用户的需求，提升用户体验。
2. 市场趋势分析通过对市场数据的分析，可以预测市场的发展趋势。
例如，可以通过分析用户的消费行为和消费偏好，来预测不同产品在市场中的受欢迎程度。
同时，还可以通过对竞争对手的数据进行分析，来了解市场上的潜在机会和威胁。
3. 精准营销和推广通过对用户行为和市场趋势的分析，运营商可以进行精准的营销和推广。
例如，可以针对不同用户群体推出个性化的营销活动，提高用户的转化率和忠诚度。
同时，还可以基于市场趋势预测，及时调整宣传策略，并对产品和服务进行优化。
电信运营商数据分析与用户行为预测研究
电信运营商数据分析与用户行为预测研究一、引言在信息时代，电信运营商在为用户提供通信服务的同时也积累了大量的用户数据。
这些数据不仅包含了用户的通信记录，还包括了用户的个人信息、消费行为等。
运营商如何利用这些数据进行分析并预测用户行为，成为提高运营商竞争力的关键之一。
二、数据收集与分析电信运营商拥有庞大的用户群体，每一位用户都会产生大量的数据。
运营商通过网络设备、基站和用户终端等方式收集数据，并将其存储在数据库中。
数据包括通信记录、用户身份信息、地理位置信息等。
数据分析的目标是从这些庞大的数据中提取有关用户行为的有用信息。
通过数据挖掘、统计分析等方法，可以发现用户的通信习惯、消费偏好等特征。
同时，还可以通过分析用户行为与其他因素的关联性，如用户地理位置和通信设备类型等。
三、用户画像构建在数据分析的基础上，电信运营商可以构建用户画像。
用户画像是对用户进行综合性描述的模型，通过将用户的个人信息、通信记录、消费行为等数据相结合，可以形成对用户的全面了解。
用户画像可以为运营商提供多方面的参考依据。
首先，可以帮助运营商了解用户的需求，并针对性地提供个性化的服务。
其次，还可以帮助运营商识别有价值的用户，并进行精准的营销推广。
最后，用户画像还可以帮助运营商挖掘潜在用户，扩大市场份额。
四、用户行为预测基于用户画像，电信运营商可以利用数据分析方法对用户的行为进行预测。
通过对用户的历史数据进行模型训练，可以建立用户行为的预测模型。
这种模型可以帮助运营商预测用户的通信需求、消费行为以及流失可能性等。
用户行为预测有助于运营商制定个性化的服务策略。
比如，对于消费金额较高的用户，可以提供更多的优惠活动，以增强用户黏性。
对于可能流失的用户，可以通过推送个性化的套餐或增值服务来挽留。
五、挑战与解决方案在进行数据分析和用户行为预测过程中，电信运营商面临一些挑战。
首先，数据的质量和规模对于分析结果的准确性有重要影响。
如何对数据进行清洗和整理，以及如何处理大规模数据需要考虑。
电信数据分析总结汇报
电信数据分析总结汇报电信数据分析总结汇报一、绪论随着互联网的快速发展和智能手机的普及，电信行业的数据量呈现爆炸式增长。
这些海量的数据蕴含着丰富的信息和商机，如何进行有效的数据分析成为电信企业提高服务质量和竞争力的关键。
本文将对电信数据分析的应用情况进行总结和汇报，并提出未来的发展方向。
二、电信数据分析的应用情况1. 用户行为分析：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，可以深入了解用户的喜好、习惯和需求。
基于这些分析结果，电信企业可以为用户提供个性化的产品和服务，提高用户满意度和留存率。
2. 故障预测与维护：通过对网络设备的运行数据进行分析，可以准确预测设备故障的发生时间和位置，提前采取措施进行维护，避免网络中断对用户造成的影响。
3. 业务优化：通过对通话质量、网络速度等数据进行分析，可以找出存在的问题并采取措施进行优化，提高服务质量和用户满意度。
4. 营销策略优化：通过对用户的消费行为数据进行分析，可以了解用户对不同产品的偏好和购买意愿，从而制定针对性的营销策略，提高销售额和市场份额。
三、电信数据分析的挑战与对策1. 数据质量问题：电信数据的规模庞大，而且存在数据质量不高的情况，如数据缺失、重复、错误等。
为了确保分析结果的准确性，需要对数据进行清洗和修复。
2. 数据安全问题：电信数据包含大量用户的个人隐私信息，如通讯记录和位置信息等。
在进行数据分析的过程中，需注意保护用户的隐私，采取合理的措施防止数据泄露和滥用。
3. 技术能力需求：电信数据分析需要掌握一定的统计学、数据挖掘和机器学习等技术。
电信企业需要加强技术培训，提高员工的数据分析能力。
四、电信数据分析的未来发展方向1. 引入人工智能技术：随着人工智能技术的不断成熟，将其应用于电信数据分析可以进一步提高分析效率和准确性。
2. 数据共享与合作：电信企业应与其他行业的企业进行数据共享与合作，通过整合各方数据进行分析，挖掘出更多的商机。
电信运营商的数据分析与业务优化
电信运营商的数据分析与业务优化随着移动通讯技术的不断更新换代和用户需求的不断变化，电信运营商已经进入了一个全新的时代。
在这个时代里，数据分析已经成为了电信运营商优化业务和提高效益的关键。
通过运用数据分析技术，电信运营商可以更好地了解用户需求，提高用户满意度，降低营销成本。
一、用户需求分析用户需求分析是数据分析技术在电信运营商业务优化中的一个重要方面。
通过对用户通话、短信、流量、漫游等业务使用的数据进行深入挖掘，电信运营商可以精准分析用户需求，并据此优化其业务。
例如，通过数据分析技术可以发现，在某一地区，用户使用流量的时间集中在晚上和周末，电信运营商可以据此优化网络配置，提高网络带宽，确保用户在高峰期也能享受到流畅的网络体验。
二、精准营销电信运营商除了可以通过用户需求分析来优化业务外，还可以运用数据分析技术进行精准营销。
通过对用户数据进行深度分析，电信运营商可以了解用户的兴趣爱好、职业、收入水平等详细信息，从而根据用户偏好推送定向的产品和服务。
例如，通过数据分析可以得知一个用户购买了一台新手机，并且使用了较多的数据流量，则电信运营商可以根据该用户的喜好和需求，推送更多的优惠手机换购和流量套餐。
三、服务质量提升除了通过用户需求分析和精准营销提升用户体验外，电信运营商还可以通过数据分析技术来提升服务质量。
通过对用户投诉、网络质量等数据进行分析，电信运营商能够快速发现服务瓶颈和潜在问题，并及时采取措施进行优化。
例如，通过数据分析可以发现，某个区域的通话质量非常差，电信运营商可以通过优化网络配置和加强维护管理来提高通话质量，减少用户投诉，提升用户满意度。
四、风险控制电信运营商在业务运营中无论是产品开发、定价策略还是风险控制，都可以运用数据分析技术。
通过对用户行为数据进行深度挖掘，电信运营商可以及时发现并预防短信垃圾、资费欺诈等业务风险。
例如，通过对用户通话记录和短信记录的比对，电信运营商可以快速发现并处理短信垃圾，保护用户的隐私安全。
电信行业的数据分析网络质量监控与故障预警
电信行业的数据分析网络质量监控与故障预警随着信息技术的不断发展，电信行业的数据分析在网络质量监控与故障预警方面发挥着重要作用。
本文将探讨电信行业中数据分析在网络质量监控与故障预警中的应用，并介绍相关的方法和技术。
一、数据分析在电信网络质量监控中的应用在电信网络运营过程中，保证网络质量是至关重要的。
而数据分析作为一种有效的工具，能够帮助电信运营商监控网络质量。
具体而言，数据分析可以通过以下几个方面来应用在网络质量监控中：1.1 数据采集与处理通过各类监控设备和传感器，收集到的海量数据需要经过处理和清洗，去除异常数据和噪声，将数据转化为结构化的模型，为后续的分析提供可靠的数据基础。
1.2 统计分析与建模通过对采集到的数据进行统计分析和建模，可以了解网络中的异常情况和潜在问题。
例如，通过统计网络中的丢包率、延迟等指标，可以及时发现网络质量下降的原因，并采取相应的措施进行改进。
1.3 可视化展示将数据分析的结果以可视化的方式展示出来，有助于运营商更直观地了解网络质量的情况。
通过可视化展示，可以实时监控网络运行状态，并快速响应潜在故障。
二、数据分析在电信网络故障预警中的应用在电信行业中，及时发现和预测网络故障是保障网络稳定运行的重要工作。
数据分析技术在网络故障预警方面能够发挥关键作用。
以下是几种常见的应用：2.1 异常检测通过对历史数据进行分析，建立异常检测模型，可以实时监测网络运行状态，一旦发现异常情况，即可及时采取措施进行故障排查和修复。
2.2 预测分析通过对历史数据进行分析和建模，可以预测网络故障的可能发生时间和发生概率。
这有助于电信运营商提前采取措施，减少故障对用户的影响。
2.3 自动化报警系统基于数据分析的结果，可以建立自动化报警系统，一旦检测到网络质量下降或故障情况，系统会自动发送报警信息给相关工作人员，提高事件的响应速度。
三、数据分析网络质量监控与故障预警的方法和技术为了实现数据分析的网络质量监控与故障预警，需要使用各种方法和技术。
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研究内容和方向，并明确各自重点和分工 4月23日（第九周）－5月7日（第十一周）课题 研究制作，进行模拟预测等，并完成课题报告初 稿 5月21日（第十三周）报告定稿，答辩
数据源
由电信帐务中心提供
由于牵涉保密问题，因此数据为测试数据，
只用于项目开发和测试所用
表结构
Bill_fast（帐单事实表）
表结构
产品表（维度）
区域表（维度，２级）
时间表（维度，２级）
表关联关系
尽量简化表的关联关系为雪花状结构，利
于数据存储和挖掘
数据整理和倒入数据库
根据要求将数据规范化，倒入ACCESS数据
库中，去除冗余和不规范的数据
– 该步骤已经完成 – 总共建立计费数据时事实表，数据总量为 132762条 – 建立从2003-2004年的时间表 – 建立区局-分局的对应关系表，总共13个区局和 180个分局 – 建立产品表（普通电话数据多维存储
建立数据多维存储
生成的存储文件
分析
例：分析用户数量变化情况
分析区局的收入变化情况
分析（功能）
所有操作均可深化和浅化，即上卷和下挖
所有的维度均可以拖拉到相关（水平或者
垂直）的位置进行任意组合和变化，方便 分析和研究。
决策树
研究中！！待续
谢谢！
项目概述
1.3 项目步骤
1.4工具介绍
项目概述
一般而言，目前市场上这些数据挖掘工具又可分成两类— —企业型工具以及小型工具。 企 业型数据挖掘工具：应用在需要高处理能力、高网络容 量和大数据量的场合下。这些工具通常支持多种平台，并 基于客户机/服务器结构。它通常可以直接连接一些 复杂 的数据管理系统(不像普通文本文件)，并能处理大量的数 据。这类数据挖掘工具的另一个特点是它通常提供了多种 数据挖掘算法，并有能力解决多种应用问 题。企业数据挖 掘工具的实例有IBM的Intelligent Miner和SAS Enterprise Miner，SPSS Clementine等。 小型数据挖掘工具：它与企业型的工具着眼点不同。小型 数据挖掘工具或者是针对低端、低消费的用户，或者是为 解决特定的应用问题提供特定的解决方案。比如Oracle公 司的 Darwin，Insightful公司的Insightful Miner，等等。
项目概述
结合实际数据挖掘工具进行数据的提炼、
整理从而得到预期的分析结果。 根据分析结果，对上海电信各类产品的推 广预测出特定客户群。
项目概述
1.2 项目功能
按区域和时间对普通用户的电信帐单数据进行挖
掘，区域包括（区局、分局），时间包括（年、 月）。挖掘的数据包括本地通话次数、本地通话 时长、本地话费、长途通话次数；长途通话时长， 长途话费；宽带类型（分ADSL、FTTB+LAN，VDSL 或其它类型四种），宽带话费；小灵通通话次数、 小灵通通话时长、小灵通话费等项目。
项目概述
本次项目选择的工具
优点 – 掌握快，易上手，适合初学者和本次项目 – 支持多种数据库，支持ODBC接口 – 成本低，SQL Server2000自带的Service Pack包 缺点 – 只能做很简单的挖掘工作，过于傻瓜 – 只支持基于维度的数据挖掘 – 只支持决策树
项目概述
1.5 时间安排
电信账单——数据挖掘课题
1. 项目概述
2. 源数据 3. 数据预处理 4. 数据转换和处理 5. 数据模型演算 6. 知识发现
项目概述
1.1 项目目的 1.2 项目功能 1.3 项目步骤 1.4 工具介绍 1.5 时间安排
项目概述
1.1 项目目的 根据上海市电信公司帐务系统提供的用户 月账单信息，分析电信公司各类业务的发 展情况。 在分析过程中使用数据挖掘课程中涉及的 理论知识以及关键技术和思想，比如聚类 分析、OLAP、决策树等方法。
事实表示例
启动Analysis Server
创建新的项目
建立与Access数据库连接
采用ODBC方式连接，Windows标准 可适合一切数据库，如ORACLE，SQL，SYBASE，DB2
等
建立数据维度
建立时间／区域／产品三个维度，有些维度分两级
建立数据多维存储
例：建立一个用户数量的多维存储结构
项目概述
聚类分析：以本地、长途、宽带、小灵通等业务
种类为一个维度，区域为第二个维度：
– – – – – – 统计语音ARP值，用户数，收入 统计长途ARP值，用户数，收入 统计宽带ARP值，用户数 ，收入 统计小灵通ARP值，用户数，收入等 可根据维度进行下卷和下挖操作 在此基础上进行用户分类（高／中／低）
关联分析：用户电话达到多少ARP值后开始装宽
带（计算信任度和支持度各多少）。 趋势分析：客户流失率，增长趋势等
项目概述
1.3 项目步骤
– – – – 选取典型范围的产品聚类； 定义数据堆积维度和衡量值； 确定数据挖掘的理论方法（聚类、决策树）； 学会应用Sql Server 2000 pro 和Analysis manager 的工具； – 设计定义挖掘模型和算法； – 预测结果测试。