【《电信单宽转融预测系统的设计分析案例》4900字】

电信单宽转融预测系统的设计分析案例目录TOC\o"1-3"\h\u7356电信单宽转融预测系统的设计分析案例 1165161.1系统开发背景 175421.2系统需求分析 219051.2.1系统环境 2312311.2.2功能性需求分析 2143401.2.3非功能性需求分析 518801.3系统设计 6240421.3.1系统功能模块整体设计 6108701.3.2系统核心功能设计 7149041.4系统实现 91.1系统开发背景随着通信用户市场的日益饱和，各运营商之间的竞争越来越激烈。在如此激烈的行业背景下，如何争取到更多的用户，实现现有客户的保有，抢占更多的市场份额，是各运营商的激增保存之道。因此，业务融合就成为各运营商发展的必然趋势，融合套餐就应运而生。融合套餐就是将用户的多个电信账户合并成一个账户的套餐。根据相关统计数据表明，通过促进单宽用户迁转融合套餐，不仅可以增强用户的稳定性，而且可以提高用户的ARPU值，进而提高企业的营业收入。因此，如何准确的识别并预测出具有转融倾向的单宽用户，并利用个性化营销的方式促进这些单宽用户迁转融合套餐。是电信运营商的首要任务。针对以上研究背景分析，为了准确的预测出具有转融倾向的单宽用户，给后续的精准营销活动提供决策依据，辅助精准营销人员对具有转融倾向的单宽用户制定不同的个性化融合套餐。本章利用第三章和第四章的研究内容设计并实现了电信单宽转融预测系统。首先，根据用户的需求，从系统环境、功能性以及非功能性三方面进行分析。然后进行了系统的设计工作，包括功能的总体设计以及详细设计，最后，对系统的功能进行了实现。1.2系统需求分析本节主要介绍电信单宽转融预测系统的需求分析，主要包括系统环境、功能性分析和非功能性分析三种。通过这三个方面的需求分析，明确系统设计的目标、意义以及要实现的主要功能。本章的研究对象为电信单宽转融预测系统，该系统的使用用户为电信运营商，多为电信运营商的精准营销人员。精准营销人员通过该系统，可以获得单宽用户是否具有转融倾向以及具有转融倾向的单宽用户的转融倾向分级清单。然后根据用户的分级清单，为不同的用户制定不同的个性化融合套餐，并通过个性化营销的方式，触达这些单宽用户，促进他们转为融合套餐。1.2.1系统环境系统开发后，需要相应的运行环境，以下描述了系统运行所需的环境。表1.1系统运行环境Table1.1Systemoperatingenvironment软硬件环境要求操作系统Windows10企业版CPUIntel(R)Core(TM)i7-8550UCPU@1.80GHz2.00GHzCPU核数4内存16G硬盘500G网络1000Mbps数据库MySQL开发工具Pycharm编程语言python1.2.2功能性需求分析功能性需求是指开发人员在系统中必须完成的任务，，即必须实现的功能。而这些功能就是系统存在的价值和意义。系统的功能性需求主要来源于实际的业务场景。本文的单宽转融预测系统的应用场景是为各电信运营商的精准营销人员提供识别并预测出具有转融倾向的单宽用户，并对这些用户的转融倾向级别进行划分的功能。辅助后续精准营销活动顺利进行。本文系统的参与者主要有两种，一种是各电信运营商的精准营销人员，另一种是本文系统的管理员。下面将对两种角色涉及到的用例进行详细的介绍。1.2.2.1精准营销人员用例分析本文单宽转融预测系统面向的主要用户是各电信运营商的精准营销人员。其用例图如图1.1所示。图1.1精准营销人员用例图Fig.1.1Usecasediagramsforprecisionmarketers精准营销人员的用例主要包括上传数据、单宽转融预测和结果展示。下面对这三个主要的用例进行详细的介绍。(1)上传数据上传数据用例包括两个部分。1)导入数据：精准营销人员可将本机中想要进行预测的数据集，上传至系统的后台。2)查看历史数据：在该部分中,可以查看系统后台中已上传的数据集。(2)单宽转融预测单宽转融预测是精准营销人员的核心用例。该用例包括三个部分。1)选择要预测的数据：通过点击“勾选框”，来选择系统中已有的数据集文件，作为单宽转融预测模块的输入数据集。2)生成预测结果，通过点击“开始预测”按钮，调用单宽转融预测模型对输入的数据集进行预测，并生成预测结果。本系统提供具有转融倾向的单宽用户的转融倾向分级清单以及各转融倾向级别对应的用户数的预测结果。3)保存预测结果：系统可将单宽转融预测模块的预测结果进行保存，并在结果展示模块进行显示。(3)结果展示结果展示用例主要包括以下两个部分。1)预测结果查询：在该部分中，可得到系统对数据集的预测结果，即不同的转融倾向级别所对应的用户数。2)获取用户分级清单：通过点击“结果导出”按钮，可将用户的转融倾向级别分级清单导入本机中，通过用户的分级清单，可得出不同用户的转融倾向级别。后续精准营销人员可根据用户的转融倾向级别，为其制定不同的个性化融合套餐。1.2.2.2系统管理员的用例分析系统管理员主要负责电信单宽转融预测系统的管理和维护工作。其中包括对系统进行检测、升级，对用户、模型以及版本进行管理。其用例图如图1.2所示，下面对系统管理员的用例分析进行详细的介绍。图1.2管理员用例图Fig.1.2Administratorusecasediagram(1)用户管理用户管理主要包括审核用户注册信息和删除用户信息两部分组成。审核用户注册信息是指系统的管理员对新用户注册时提交的个人信息进行审核。删除用户信息是指系统管理员可以对系统中过期或者无效的用户信息进行删除。(2)模型管理模型管理用例包括模型添加、模型删除和模型更新三个部分。其中，设计模型添加和模型删除的功能是为了应对各种业务需求，可以根据实际需求，对模型进行增删操作。模型更新的功能是对模型的参数进行迭代更新，得出模型的最优参数，然后基于最优参数，训练模型，来提升单宽转融预测模型的性能。1.2.3非功能性需求分析在软件开发的过程中，系统的非功能性需求分析也是非常重要的，对系统进行完备的非功能性需求分析，在一定程度上可以提高系统的整体质量，使系统具有更大的吸引力，更符合人们的使用习惯。系统的非功能性需求分析包括系统的易用性、安全性、可靠性、可扩展性、可维护性等方面。电信单宽转融预测系统的主要功能是根据电信用户数据集，对用户是否具有转融倾向进行预测，给后续的精准营销活动提供决策依据。因此，针对以上分析，本文设计系统的非功能性需求分析需要满足以下几个方面。(1)系统的易用性系统应该具有良好的UI设计界面，使用户花费较少的时间就能够找到自己所需要的功能。(2)系统的安全性系统的安全性是非常重要的，系统应该保证系统用户的个人信息不会被泄露，保护系统中数据的隐私。(3)系统的高效性系统的高效性是指系统在响应以及处理方面的性能需求，减少用户的等待时间。例如，精准营销人员在查询某一账期用户的转融情况、导出这一账期的用户的转融倾向分级清单时，系统要能够及时的响应，减少等待的时间，给精准营销人员带来良好的体验。(4)系统的可扩展性目前，人工智能技术被广泛的应用在电信领域中，用于解决电信的实际业务需求，随着研究的不断深入，系统可能会不断的添加新的功能。因此，在系统设计的时候，要降低各个模块之间的耦合度，以便未来可以根据实际的业务需要，添加新的功能模块。1.3系统设计1.3.1系统功能模块整体设计根据1.2节需求分析的结果，将本文系统分为四个模块进行设计。其中，包括数据上传模块、单宽转融预测模块、结果显示模块和系统管理模块。具体的系统功能模块结构如图1.3所示。图1.3系统功能模块图Fig.1.3Systemfunctionmodulediagram下面对系统的功能模块进行简单的介绍。(1)数据上传模块数据上传模块的作用是方便精准营销人员从本机中导入想要预测的数据集文件。即可以根据实际需要导入不同的数据集进行预测并及时得出预测结果，使得系统的使用变得更加的简单便捷。该模块的主要功能是导入数据集文件。同时，在该模块中，也可查看系统后台中已上传的数据集文件。(2)单宽转融预测模块单宽转融预测模块是本文设计的单宽转融预测系统的核心模块。其主要功能是对输入的数据集进行预测，预测用户是否具有转融倾向，并设计分级规则，对具有转融倾向的单宽用户的转融倾向级别进行划分。其中，预测过程包括数据预处理、转融倾向预测以及用户的转融倾向级别划分。在数据预处理阶段，先对数据集中缺失值、异常值、单一值、离散值进行处理，然后进行特征选择的操作，最后对数据集进行平衡化处理。在转融倾向预测阶段，将经过数据预处理后的数据集输入到预测模型中，采用五折交叉验证的方法进行预测。在转融倾向等级划分阶段，根据模型的预测结果以及用户的宽带出账金额，设计不同的分级规则，对用户的转融倾向级别进行划分。最后得出所有用户的分级清单。(3)结果显示模块结果显示模块主要分为预测结果查询和导出结果两部分。精准营销人员点击预测结果查询，可得到输入数据集的预测结果。点击“结果导出”按钮，可将单宽用户的转融倾向分级清单导出到本机中。精准营销人员通过用户的分级清单，可以有针对性的为不同的用户推荐不同的融合套餐，并通过精准营销的方式促进这些单宽用户迁转融合套餐。(4)系统管理模块系统管理模块是为单宽转融预测系统的管理员设置的模块。该模块由用户管理和模型管理两部分组成。其中，用户管理包括审核用户的注册信息和删除过期的用户信息。模型管理主要负责预测模型的添加、删除和更新。1.3.2系统核心功能设计单宽转融预测是本文设计的系统的核心功能，是开发本系统的价值所在。本节将结合第三章提出的处理非平衡数据集分类问题的混合采样算法（简称BSM-TL）和改进的随机森林算法（简称IRF）以及第四章提出的基于Stacking的单宽转融预测算法。对本文系统的单宽转融预测模块进行详细的设计，该模块的整体流程如图1.4所示。该模块主要分为3个阶段，分别为数据预处理阶段、转融倾向预测阶段和转融倾向级别划分阶段。图1.4模型预测过程Fig.1.4Modelpredictionprocess(1)数据预处理阶段为了保证输入到单宽转融预测模块的数据集的质量，提高预测模型的性能。在对数据集进行单宽转融预测前。需要对原数据集进行数据预处理的操作。在数据预处理阶段，主要分为以下几个步骤：1)对将要预测的数据集中的单一值、缺失值、异常值进行处理，并对离散值进行编码。2)对数据集中的特征进行特征选择操作，采用相关性和重要性相结合的特征选择算法，从数据集中筛选出对构建预测模型最有效的特征，删除冗余特征和不相关的特征。3)对经过上述操作的数据集进行类别平衡化，使数据集中不同类别的样本数量达到平衡。得到一个类别平衡的高质量的数据集。(2)转融倾向预测阶段转融倾向预测阶段是为了预测出单宽用户是否具有迁转融合套餐的倾向，并设计相应的分级规则，对用户的转融倾向级别进行划分。转融倾向预测阶段主要分为以下两个步骤：1)将经过前期数据预处理后的数据集进行划分，按照一定的比例划分成训练集和测试集。2)采用五折交叉验证的方法，基于训练集训练预测模型，并利用训练好的预测模型对测试集进行预测，将预测结果进行保存。(3)转融倾向级别分类阶段转融倾向级别分类阶段是为了对不同用户的转融倾向级别进行划分。以便后续的精准营销人员可以有针对性为不同转融倾向级别的单宽用户推荐不同的个性化融合套餐，使营销资源有效的集中在合适的用户上，避免营销资源的浪费。转融倾向级别分类阶段主要分为以下两个步骤：1)根据预测模型的结果以及用户的宽带出账金额，来制定不同的分级规则。2)根据分级规则，对用户的转融倾向级别进行划分。并将用户的分级清单进行保存。1.4系统实现本节根据前面的需求分析和系统设计对本文的单宽转融预测系统进行实现，下面将对系统的主要功能进行展示。(1)登录。系统用户输入正确的用户名和密码后即可进入系统。新用户在第一次使用系统时需要进行注册，待系统管理员审核通过后，输入正确的用户名和密码后，即可登入系统，使用系统的相应功能。系统的登录界面如图1.5所示。图1.5用户登录界面Fig.1.5Userlogininterface(2)数据上传数据上传用于导入数据集文件，精准营销人员可以根据实际需求，从本机中导入需要预测的数据集文件，上传至系统后台，默认的上传数据的格式是txt文件。在该模块中，还可以看到系统后台中，已上传的数据集文件。该模块的页面如图1.6所示。图1.6数据上传页面Fig.1.6Datauploadpage(3)单宽转融预测单宽转融预测是系统的核心功能，在进行模型预测前，系统用户需要先选择想要进行预测的数据集，然后点击“开始预测”按钮，即可开始模型的预测过程。该模块的页面如图1.7所示。图1.7模型预