论文福建移动BASS系统校园客户模型设计，本文是模型设计相关大学毕业论文范文跟模型和移动和BASS类大学毕业论文范文.
王琳燕
摘 要：论文描述了福建移动BASS系统的校园区域客户到校园客户的识别模型的设计,并介绍了数据集市中按月级别统计的关键校园客户统计报表的建立过程.
关键词：BASS； 校园客户模型；月表
一、系统的建设目标
福建移动经营分析系统（简称 BASS 系统）是以企业决策支持、市场经营分析和一线营销服务支撑为服务目标,以客户为中心,以数据仓库为基础数据平台的智能支撑信息系统.根据中国移动通信有限公司业务支撑系统部特制定《中国移动省级 NG2-BASS 业务规范》,系统建设的总体目标是以地市实际问题为导向,建立从数据分析到业务能力落地的解决方案,通过各种评估方法,产生可量化的系统价值,从而提供较为完善的端到端的解决方案,为精确化营销提供有力支撑.高校客户作为移动重要客户群体,需要对其建模并分析统计,从而得到适合学生的营销策略.
二、系统设计方法
在系统规划方面,独立规划建设省经信息数据库,支撑经营分析门户的访问,降低了省级经营分析数据仓库的系统压力,提高的系统的访问性能；独立规划历史数据库,将历史数据和在线数据区分开来,减轻数据仓库的存储压力和数据加工压力；在系统架构设计方面,在原经营分析系统四层架构及运维管理的基础上,建设三域（信息服务域、经营服务域、数据管理域）.提出了构建开放、标准、解耦的经分体系架构的思路,建立信息服务总线,降低数据依赖,促进应用重用[1] .在系统接口架构方面,接口信息互动使用智能接口网关（AIG）产品,完成省级经营分析系统数据仓库与外部业务系统之间业务数据的接口获取与接口分发[2] .
三、校园客户模型设计
(一)校园区域本网客户识别
通过汇总客户在校园区域的通话话单和流量话单,识别出校园区域本网客户,形成校园区域客户集合 A.见图 1 校园区域客户识别.
(二)校园本网客户的识别
在已识别的校园区域本网客户的基础上,根据学生客户特征和交往圈规则进一步进行筛选出学生种子用户集合 E,而后根据集合 A 和集合 E 中的元素利用“社交网络逐步扩散理论”进行判断,从而识别出校园本网学生客户.见图 2 校园本网学生客户识别.
基于“社交网络扩散理论”识别学生客户主要包含如下步骤：
（1）计算出校园区域用户集合 A 中每个用户与校园学生种子用户集合 E 的交往指标[3] .其中语音交往圈指标包括语音交往人数、语音交往次数、语音交往人数占比、语音交往次数占比；短信交往圈指标包括短信交往人数、短信交往次数、短信交往人数占比、短信交往次数占比；语音及短信交往圈指标包括语音及短信交往人数；
（2）判断集合 A 中每个用户的交往指标是否大于等于LEVEL 条件,level 条件见表 1.?其中?语音交往圈人数必须大等于 3 人,短信交往圈人数必须大等于 3 人,语音及短信交往圈人数必须大等于 7,各交往圈中各项指标是“或”的关系,将满足条件的用户选出,作为推算出的真实用户集合 F,?集合 F 中剔除参与集团 vpn 或集团客户的用户；
（3） 当LEVEL大于1时, 判断集合F是否小等于300人,如果 F 大于 300 人（当 LEVEL等于1 时,判断集合 F 是否为空,如果 F 不为空）,则将集合 F 与集合 E 合并形成新的集合 E、E等于EUF,同时从校园区域用户集合 A 中剔除形成的新真实校园用户集合 E、A等于A-E,跳转到步骤 1,否则跳转到步骤 4；
（4）判断 LEVEL 条件是否达到最低,如果是则结束循环,如果不是则 LEVEL 降一级,跳转到步骤 1 继续循环寻找其它真实的校园用户[4] .
四、主要的按月汇总的报表
(一)校园区域本网客户短信交往圈月表
通过校园区域本网用户,结合近三个月短信业务清单,形成当月短信交往圈月表.语音交往圈月表抽取方法类似,篇幅所限,这里不再阐述,关键 sql 语句如下：
select?user_id
,translate(t1.GUILD_OTHER_NBR,´´0123456789´´||t1.GUILD_OTHER_NBR,´´0123456789´´)?GUILD_OTHER_NBR,count(*)?call_cnt?,sum(ceil(CALL_DURATION/60))
from?´||V_PRDMIDDLE||´.tb_seu_call_´||V_SUM_MONTH||´T1
inner?join?DM_RGM_CAMPUS_USER_MONTH?t2
on?t1.user_id?等于?t2.user_id
and?t2.sum_month?等于?´||V_SUM_MONTH||´
and?t2.is_school_area?等于?1
查询的主要指标如表 2：
(二)校园本网学生月表
通过校园区域本网用户与校园区域种子用户,利用“基于社交网络逐步扩散理论”,对校园区域本网用户进行识别,按月统计出校园本网用户.关键 sql 语句如下：
select?user_id,msisdn,school_id,school_name
from?DM_RGM_CAMPUS_USER_MONTH?T2
where?t2.sum_month?等于?´||V_SUM_MONTH||´
and?t2.is_school_area?等于?1-- 校园区域客户
用到的主要指标见表 3：
(三)校园本网学生到达数月表
将上月高校用户加上本月日新增客户再加上满足社交网络交往指数条件的本月新增的拍照高校客户 ( 每年 2,7,8月不新增 ) 就能得到本月学生到达数[4] .关键筛选语句如下：
select?user_id?from?dm_rgm_senior_stu_month
where?sum_month?等于?统计上月
union
select?user_id?from?dm_rgm_senior_stu_daily
where?sum_date?between?统计月初?and?统计月末
select?user_id
?from?xdmiddle.dm_rgm_social_stu_month
where?sum_month?等于?统计月份
and?rule_type<>9-- 非模型识别部分
and?to_number(统计月)?not?in(2,7,8)?--2,7,8月不进行新增
)?t1
inner?join?ft_mid_user_month?t2
on?t1.user_id?等于?t2.user_id
and?t2.user_type?等于?0
and?t2.user_status<23
统计出的本月学生到达数表结构见表 4：
五、结语
本文介绍了校园客户识别模型的主要思路,实现了从校园区域客户到校园客户的准确定位,并介绍了数据集市中按月级别统计的关键校园客户统计报表,为福建高校学生客户市场分析和指定营销策略提供依据.
此文总结,这篇文章为一篇适合不知如何写模型和移动和BASS方面的模型设计专业大学硕士和本科毕业论文以及关于模型设计论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料.
参考文献：
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