神州数码移动决策支持系统BI交流文件(经营分析)

中国移动经营分析系统总体方案建议书 神州数码 中国 有限公司 目录 移动公司需要经营分析系统神州数码经营分析系统解决方案大客户分析系统案例示意 移动公司的现状 业务系统已经积累了大量的数据以客户服务为中心的理念已经形成 但尚未建设以分析 挖掘为主的经营分析系统企业的价值链扩展到客户 供应商 合作伙伴 竞争对手等诸多因素 当前面临的问题 深层理解 挖掘客户需求的力度消费习惯是什么 如何留住准备离网的客户 如何科学地划分客户群 大量的历史数据如何转变为知识如何提供预测 预警功能如何提供个性化的营销策略数据处理手段单一如何满足灵活多变的报表需求如何减轻数据汇总对生产系统造成的压力没有面向业务人员和管理层的设计工具 目录 移动公司需要经营分析系统神州数码经营分析系统解决方案大客户分析系统案例示意 谁是最好的客户 如何应对竞争 哪些促销更有效 投入产出比如何 1 1经营分析系统的目标 1 2经营分析系统两级结构 N 1 3系统网络结构示意图 1 4系统逻辑层次图 1 5神州数码解决方案 多维展现 数据源 计费系统 数据抽取 客服系统 数据仓库 多维数据库 营帐系统 数据挖掘 报表 查询 1 6主要产品及功能介绍 数据仓库存储OracleIBMDB2数据仓库管理OracleWarehouseBuilderIBMWarehouseManager多维数据存储OracleExpressIBMEssbase 数据挖掘SASEnterpriseMinerIBMIntelligentMining展现工具CognosBrioBusinessObjects 1 7软硬件环境要求 数据仓库 数据挖掘 展现工具软件支持主流的UNIX服务器与操作系统客户端可运行在Windows2000 9X平台 展现工具支持WEB方式 1 8经营分析系统的主题 客户分析新增 流失客户分析行为 属性分析高额 风险分析 大客户分析消费习惯流失特征潜在的大客户 营销管理分析营销机会确立 市场环境 客户需求 业务拓展营销计划制定 部门 人员 方式促销效果 部门 人员 方式营销渠道 1860 代理 网上营业厅 1 8经营分析系统的主题 市场竞争分析竞争分析 竞争对手的业务 客户及客户呼叫市场占有率分析合作伙伴分析银行 SP 证券公司的代收比率分析业务分析业务量业务资源流量 流向热点小区 1 8经营分析系统的主题 收益分析收入结构时间 地域 年龄 性别 消费层次 客户类型 客户职业月租费 通信费 代收费 卡费 其它业务交 欠费分析服务质量分析服务质量 服务时限分析咨询 查询焦点分析投诉焦点分析满意度 忠诚度分析 1 9主要分析方法 多维分析 从多个不同的角度组合去分析数据 趋势分析 从时间序列分析随时间的变化趋势 意外分析 从大量历史数据中找出太高 太低 变化幅度过大等异常情况数据 并可进一步进行相关影响原因的数据挖掘 排名分析 从大量数据中找出按某种分类方法的TopN或BottomN数据 这些数据代表了需要特别关注的程度 1 9主要分析方法 比较分析 从相同的角度去对不同数据集合 这里主要指子集与父集及整体 集合与其补集 进行对比 找出差异所在 并可进一步深入挖掘差异原因 原因和影响分析 对于已产生的某个特定结果 从大量数据中挖掘出影响因素 并且分析不同因素或组合的重要程度 What If分析 与原因和影响分析不同 whatif分析是观察在人为指定改变条件时 结果的变化情况 以便预测为了达到目标 最佳条件组合是什么 自顶向下 自下向上 整合方案 企业数据仓库 多维数据整理 数据源 结构好实现难度大 上 下 总体规划设计 企业数据仓库 数据集市 多维数据整理 数据源 上 下 数据集市 数据集市 数据集市 数据仓库 整合 成本低结构性差 成本低结构好集成效率高 2数据仓库建模技术 3数据存储技术 两种数据存储技术 ROLAP MOLAP 4 1抽取方法 抽取策略根据每个主题的需求与数据情况 采用差异抽取或完全抽取的方法建立相应的控制手段 对每次抽取的时间 状态 抽取标识进行记录 以便下次抽取或对不成功的抽取进行重置或回滚采用中间缓冲方式 存放于ODS数据源支持支持主流的关系型数据库与桌面数据库可直接从文件抽取 txt excel由远程FTP文件获取 4 2抽取的时机与调度 抽取时机抽取的时间段尽量避开业务系统的高峰期抽取的时候不进行大量转换工作 尽量避免对大表 宽表的操作抽取的频率要与具体需求结合如果要以文件的方式抽取 最好采用统一的文件格式 如txt文件 Excel文件调度策略时间间隔 只一次 每分钟 每小时 每月 每年频率 每周周几 每月几号 按开始日期和时间按结束日期和时间 5数据转换与加载 数据转换策略数据量不大或对速度要求不严格 采用在抽取过程中转换 可以减轻工作量并减低中间存储量大数据量或速度要求严格 抽取到ODS后再转换尽量避免在进入数据仓库后再处理数据加载方式上可以采用覆盖或追加数据加载的目标为数据仓库有控制机制 包括加载时间 加载状态 加载标识事实表和维表采用不同的加载方式数据的加载和立方体的处理连动 6 1多维分析 企业级的多维分析服务器报表呈现方式多样 并且支持多种展现方式 浏览器方式 客户端方式 Excel方式通过鼠标拖拉 可实现任意的切片 旋转 钻取 用户界面友好可以对数据进行计算 排序等灵活的用户权限及安全管理 定制用户类的管理模式 将同等级别和访问数据范围相同的用户归于一类 6 2报表 查询 企业级 交互式的数据库报表 查询生成工具具有良好的企业级安全管理机制 按用户特征将用户分成不同的安全级别 不同级别的用户对应不同的信息访问权限通过定义Catalog 信息目录 将数据库的数据结构按业务用户的需求和数据访问规则来展现报表之间能够互相钻取与查询报表数据显示形式多种多样 可用表格 也可用图形 如直方图 饼图 曲线图 棒图等 且表 图可以同屏显示 7灵活多样的展现方式 8数据挖掘 傻瓜兼专家型的挖掘工具图形化界面 可视化操作丰富的挖掘算法支持 回归 聚类 决策数 时间序列 神经网络等提供数据挖掘结果评价工具 提供通用的数据挖掘评价的架构 可以比较不同的模型效果 预报各种不同类型分析工具的结果对数理统计经验不太多的使用者 能够按照固定的模式成功的进行数据挖掘 对于有经验的分析专家 提供精细的调整分析处理过程 9两级经营分析系统比较 目录 移动公司需要经营分析系统神州数码经营分析系统解决方案大客户分析系统案例示意 大客户流失分析 1 主题划分2 数据集整理3 分析模型简介4 分析过程5 分析结果 1主题划分 1 1流失大客户原因分析分析流失的大客户一般具有分析特征1 2潜在流失大客户预测符合流失大客户特征的群体有多大规模 每个大客户流失的概率有多大 1 3挽留措施评价用什么措施能够组织大客户流失的局面 计划推出的措施的投入 产出比如何 1 4代理商评价代理商在发展大客户方面的业绩如何 2数据集整理 2 1数据属性选择选择哪些属性来分析大客户 2 2数据属性分布对于选择的属性 它们的数据分布如何 2 3数据抽取抽取的策略2 4数据转换数据量纲的统一化处理 2 1数据属性选择 客户id年龄性别职业入网时长基本业务增值业务种数代理商id月平均通话时长月平均长途时长月平均通话频率月平均长途频率漫游次数投诉次数月平均消费 2 1数据属性选择 数据属性选择方法灰色聚类 2 1数据属性选择 高类区间中类区间低类区间 2 1数据属性选择 2 1数据属性选择 2 2数据属性分布 重要属性分布 性别 通话频率 通话时长 长途频率 月平均消费 2 3数据抽取 避免孤立点 样本属性均值线 属性偏差 孤立点异样点 2 4数据转换 量纲统一类型统一度量统一规则统一 3 1分析模型简介 神经网络模型 1 2 3 4 5 6 输入 输出 隐含层 误差控制模型调整速度模型质量 3 2分析模型简介 关联规则 3 3分析模型简介 决策树 大客户群体 条件1 客户群体1 客户群体2 条件2 条件3 4分析过程 流失大客户特征分析 潜在流失大客户群体预测 潜在流失大客户群体 挽留措施评价 代理商评价 4 1大客户流失分析的环境 软件数据仓库服务器 IBMDB2多维数据库 IBMEssbase数