I摘要成都 YD 公司作为成都地区最大的通讯运营商，其专线业务正向着规模化的方向发展，面对海量的业务数据，如何从中快速、准确地发现知识，已经成为研究的热点和难点。随着 2009 年电信重组的大幕拉开，中国电信股份有限公司收购了中国联通的C 网（CDMA 网），中国网通与中国联通 G 网合并，中国卫通的基础电信业务被中国电信所合并，中国铁通被中国移动所合并。三家运营商形成三足鼎立之势，成为三家全业务的运营商。面对新形势下的竞争压力，企业如何在激烈的竞争环境中生存，是一个永久的话题。企业开始了信息化的发展进程，这个进程从信息行业的电信业开始迅速发展。本文正是在这样一个行业背景下开展的，通过收集 YD 公司集团客户全业务运营的重点业务——集团专线业务的基本数据、消费数据和缴费行为等数据，建立统计模型、分类模型、预测模型，分析运营流程中的瓶颈环节的因素以及对未来集团专线业务的发展进行预测；同时还对客户进行细分，为客户的市场营销提供决策支持。本文首先对数据挖掘的相关理论进行了回顾，对数据挖掘的概念、算法、过程等进行了阐述；然后运用数据挖掘的决策树、时间序列等算法，使用EXCEL 的 SQL 外接工具，分析研究成都 YD 公司专线业务中存在的问题以及未来的发展趋势，诊断成都 YD 公司专线业务流程的瓶颈、现有业务单价的问题，以及未来营销和管理工作的重点，并提出了针对性的建议。本文通过分析成都 YD 公司专线业务运营流程特性，结合企业普遍存在的系统数据对接问题和运营效率低下问题，找出成都 YD 公司现有专线运营体系的不足，设计适合公司发展的合理体系，制定相应的配套方案，确保体系顺利运营，并对运营结果进行评估，提出有针对性的改进建议。面对竞争日益激烈的市场环境，企业的营销手段必须从传统的粗放型向精细型、高价值型转换，而这个过程中数据挖掘技术是一个非常好的支撑手段。数据挖掘的兴起和发展所带来的营销观念上的变革对企业的借鉴意义远远要大于技术本身为企业所创造的价值。为了适应残酷的市场竞争环境，企业营销的观念必须要转变，但是应该如何转变，希望通过本篇论文的分析和研究带来更多的启示。关键词：数据挖掘，业务管理，决策树，时间序列第一章 绪论当前，我们正处在一个信息技术高速发展的时代，信息科技发展的速度一次又一次的被摩尔定律所验证。这样的一个背景下，企业应用信息化的程度得以在自动化的发展、互联网的普及、数据分析、存储能力的提高而快步发展起来。信息化对企业的发展发挥着越来越重要的作用。以前由于我们掌握的数据太少总是感叹得不到信息，而现在人们又已经淹没在数据的海洋中。那么，怎么样合理有效的利用数据、挖掘数据，将数据挖掘技术用于企业的经营决策就成为了一个重要的课题。企业经常面临的困境就是缺乏足够的信息来对营销决策进行有效的支持，企业经理人也经常面临着这样的难题：在社会的高速发展和市场的干变万化中如何能准确的把握目标市场并及时准确地做出科学有效的营销策略。其实他们往往忽略的答案可能就在企业多年积累的数据中，这些数据还沉睡在企业的存储设备当中。1.1 研究背景及意义随着 2009 年电信重组的大幕拉开，中国电信股份有限公司收购了中国联通的C 网（CDMA 网），中国网通与中国联通 G 网合并，中国卫通的基础电信业务被中国电信所合并，中国铁通被中国移动所合并。三家运营商形成三足鼎立之势，成为三家全业务的运营商。面对新形势下的竞争压力，企业如何在激烈的竞争环境中生存，是一个永久的话题。企业开始了信息化的发展进程，这个进程从信息行业的电信业开始迅速发展，随后银行、保险、证券、传统制造业、能源业等都加快了信息化的脚步。从生产作业自动化、信息化到经营管理信息化的发展进程中。企业的经营和发展不仅仅要依靠现代的经济、市场理论，更应该充分发挥信息化对企业的经营和发展尤其是决策的作用。不应该简单的把信息化当成公司生产经营的辅助性手段，现代化企业的信息系统甚至可以充当企业的隐形决策者，对公司决策、市场营销发挥更积极的作用。数据库系统的流行以及计算机网络技术的快速发展，人们利用信息技术生产和搜集数据的能力大幅度提高。千万个数据库被用于商业管理、政府办公、科学研究和工程开发等，特别是网络系统的流行，使得信息爆炸性增长。面对海量的存储数据，如何从中发现有价值的信息或知识，成为一项非常艰巨的任务。本文以成都 YD 公司为例，研究探讨从大量的、不完全的、随机的数据中，如何来提取隐含在这些数据之中的、人们无法事先知道的、但又是潜在的、有使用价值的信息和知识的方法。就运营数据挖掘在成都 YD 公司专线业务管理中的应用，诊断成都 YD 公司专线业务流程的瓶颈、现有业务单价的问题，以及未来营销和管理工作的重点，以对管理决策提供支撑并探讨数据挖掘技术对于现代企业经营管理的现实意义。1.2 研究目标与内容对于消费者而言，我国电信市场的开放意味着客户电信业务消费的选择余地越来越大。但对于中国移动、中国电信、中国联通三家电信运营商而言，意味着电信市场竞争越来越激烈，进一步的加剧。不少电信运营商开始尝试使用一种新的管理信息方法——“数据挖掘’’技术，来分析更多的新客户的来源和消费情况以解决运营难题。计算机的应用越发普及，而相对传统行业而言，电信行业是计算机应用最为广泛的行业之一，早起建设了各种类型的业务数据系统，比如 BSS、OSS 等，这些系统随着时间积累了大量的业务型数据。这些数据的取得可以方便的从系统中提取，不仅是运营历史的呈现，也蕴涵了新客户的来源和客户的消费模式等信息，从客观上为数据挖掘提供了丰富的素材。本文正是在这样一个行业背景下开展的，通过收集 YD 公司集团客户全业务运营的重点业务——集团专线业务的基本数据、消费数据和缴费行为等数据，建立统计模型、分类模型、预测模型，分析运营流程中的瓶颈环节的因素以及对未来集团专线业务的发展进行预测；同时还对客户进行细分，为客户的市场营销提供决策支持。本文首先对数据挖掘的相关理论进行了回顾，对数据挖掘的概念、算法、过程等进行了阐述；然后运用数据挖掘的决策树、时间序列等算法，使用EXCEL 的 SQL 外接工具，分析研究成都 YD 公司专线业务中存在的问题以及未来的发展趋势，诊断成都 YD 公司专线业务流程的瓶颈、现有业务单价的问题，以及未来营销和管理工作的重点，并提出了针对性的建议。1.3 论文的组织结构论文内容共分为六章，安排如下：第一章绪论。介绍研究背景和意义，研究的目标和内容，研究的对象和方法及本论文的创新点。第二章数据挖掘相关理论回顾。对入数据挖掘的基本概念、研究历史与现状特做了详细的论述，重点分析研究了数据挖掘模型和算法。第三章成都 YD 公司专线业务运营现状及问题分析。运用数据挖掘的理论和方法，对成都 YD 公司专线业务运营进行分析。