Luận văn: Ứng dụng DataMining cho phát triển các mạng điện thoại thuê bao cố định

Đặt vấn đề Trong xu thế toàn cầu hóa và tự do hóa thương mại, nền kinh tế thế giới và khu vực tiếp tục biến đổi nhanh chóng và sâu sắc trên nhiều mặt. Cách mạng khoa học, công nghệ nói chung và công nghệ thông tin nói riêng tiếp tục phát triển nhanh; cuộc đấu tranh dân tộc, đấu tranh giai cấp trên toàn thế giới cũng như ở nước ta đang diễn ra hết sức phức tạp, đặt ra yêu cầu đối với các ngành kinh tế nước ta là phải nắm bắt được các công...
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Luận văn: Ứng dụng DataMining cho phát triển các mạng điện thoại thuê bao cố định 1 TRƯỜNG……………………… KHOA…………………… LUẬN VĂN TỐT NGHIỆPỨng dụng DataMining cho phát triển các thuê bao điện thọai cố định 2 CHƯƠNG I :ĐẶT VẤN ĐỀ 1. Đặt vấn đềTrong xu thế toàn cầu hóa và tự do hóa thương mại, nền kinh tế thế giới và khu vực tiếp tụcbiến đổi nhanh chóng và sâu sắc trên nhiều mặt. Cách mạng khoa học, công nghệ nói chungvà công nghệ thông tin nói riêng tiếp tục phát triển nhanh; cuộc đấu tranh dân tộc, đấu tranhgiai cấp trên toàn thế giới cũng như ở nước ta đang diễn ra hết sức phức tạp, đặt ra yêu cầuđối với các ngành kinh tế nước ta là phải nắm bắt được các công nghệ hiện đại, chủ độngtrong hội nhập, thực hiện công nghiệp hóa, hiện đại hóa theo định h ướng xã hội chủ nghĩa.Đối với nghành Bưu chính Viễn thông, xu thế hội nhập, cạnh tranh, sức ép giảm giá cướcviễn thông, những đòi hỏi xã hội đối với việc nâng cao chất lượng các dịch vụ bưu chínhviễn thông ngày càng cao. Ở một số lĩnh vực, một số dịch vụ, việc cạnh tranh đã trở nên gaygắt. Ngành công nghiệp viễn thông lưu trữ một khối lượng dữ liệu khổng lồ, bao gồm chi tiếtcuộc gọi, thông tin cảnh báo tình trạng hệ thống mạng viễn thông và thông tin dữ liệu vềkhách hàng. Khả năng ứng dụng kỹ thuật khai phá dữ liệu (Data Mining) để phát hiện cácquy luật ẩn chứa trong khối dữ liệu khổng lồ, giúp đưa ra các quyết định đúng đắn mang lạicho các doanh nghiệp viễn thông cơ hội để phát triển dựa trên các hoạch định chính xácmang tính lịch sử và thực tiễn cao. Đây là một hướng đi phù hợp và đã sớm được áp dụngphổ biến ở nhiều công ty viễn thông lớn trên thế giới. Chính vì lý do đó Ứng dụng DataMining cho phát triển các thuê bao điện thọai cố định sẽgiúp phát triển các thuê bao đặc biệt ở Hà Nội. 2. Mục tiêu của nghiên cứu khoa học Mục tiêu đề tài là sử dụng công cụ SQL 2005 trong ứng dụng DataMining cho việc pháttriển các thuê bao điện thoại cố định ở Hà Nội, bao gồm các vấn đề chính sau:  Nắm bắt được khái quát lý thuyết về DataMining  Công cụ sử dụng SQL 2005 3  Đưa ra được các báo cáo, kết quả bài toán phát triển thuê bao điện thoại cố định giúp cho việc đưa ra các quyết định nhằm giúp ích cho việc đưa ra chiến lược phát triển thuê bao ở Hà Nội CHƯƠNG II: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨUĐể thực hiện Đề tài, em đã sử dụng một số phương pháp nghiên cứu sau: 1. Nghiên cứu lý thuyết Kho dữ liệu và Khai phá dữ liệu 2. Tìm hiểu công cụ SQL 2005 với khả năng hỗ trợ Kho dữ liệu và Khai phá dữ liệu 3. Tìm hiểu bài toán Phát triển thuê bao 4. Ứng dụng bài toán Phát triển thuê bao để cài đặt Kho dữ liệu trên SQL 2005 CHƯƠNG III: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU1. Nắm được lý thuyết về kho dữ liệu(DataWareHouse-DW) và lý thuyết về khai phá dữ liệu(DataMining) 1.1. Kho dữ liệu: Có thể nói gọn nghành tin học trong ba từ là lưu trữ, xử lý và khác thác thông tin. Về mặt lưu trữ, các hệ quản trị cơ sở dữ liệu đều thực hiện rất tốt. Tuy nhiên, khi lượng thông tin cần lưu trữ và khai thác trở nên khổng lồ đặc biệt trong những nghành như ngân hàng, tài chính…đã làm nảy sinh khái niệm DataWarehouse hay kho dữ liệu. Kho dữ liệu là tuyển tập các cơ sở dữ liệu tích hợp, hướng chủ đề, được thiết kế để hỗ trợ cho chức năng trợ giúp quyết định, m à mỗi đơn vị dữ liệu đều liên quan tới một khỏang thời gian cụ thể. Nói cách khác, kho dữ liệu là một tập hợp các cơ sở dữ liệu rất lớn tới hàng trăm GB hay thậm chí hàng Terabyte dữ liệu từ nhiều phân hệ của hệ thống, lưu trữ và phân tích phục vụ cho việc cung cấp các dịch vụ thông tin liên quan tới nghiệp vụ hệ thống. Mục tiêu chính của kho dữ liệu là giải quyết những vấn đề cơ bản sau: 4 1.1.1. Tích hợp dữ liệu và các siêu dữ liệu từ những nguồn khác nhau 1.1.2. Nâng cao chất lượng dữ liệu bằng các phương pháp làm sạch và tinh lọc dữ liệu theo những hướng chủ đề nhất định. 1.1.3. Tổng hợp và kết nối dữ liệu 1.1.4. Đồng bộ hóa các nguồn dữ liệu với DW 1.1.5. Phân định và đồng nhất các hệ quản trị cơ sở dữ liệu tác nghiệp như là các công cụ chuẩn để phục vụ cho DW. 1.1.6. Quản lý những siêu dữ liệu 1.1.7. Cung cấp các thông tin được tích hợp, tóm tắt hoặc được liên kết, được tổ chức theo các chủ đề. 1.1.8. Dùng trong các hệ thống hỗ trợ quyết đinh.1.2. Khai phá dữ liệu: Khai phá dữ liệu (Data mining - DM) là một khái niệm ra đời vào những năm cuối của thập kỷ 80. Nó bao hàm một loạt các kỹ thuật nhằm phát hiện ra các thông tin có giá trị tiềm ẩn trong các tập dữ liệu lớn (các kho dữ liệu). Về bản chất, khai phá dữ liệu liên quan đến việc phân tích các dữ liệu và sử dụng các kỹ thuật để tìm ra các mẫu hình có tính chính quy (regularities) trong tập dữ liệu. Quá trình khai phá dữ liệu sẽ tiến hành qua 6 giai đoạn như hình 1.1 5 Envalution of Data Mining Transformati Cleansing Pre- Knowledge Pattern Selection Discovery ...