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    軟件工程論文的開題報告

    時間:2021-07-31 15:21:48 論文 我要投稿

    軟件工程論文的開題報告

      在學習和工作中,大家最不陌生的就是論文了吧,論文是進行各個學術領域研究和描述學術研究成果的一種說理文章。相信很多朋友都對寫論文感到非常苦惱吧,下面是小編精心整理的軟件工程論文的開題報告,僅供參考,希望能夠幫助到大家。

    軟件工程論文的開題報告

      一、選題背景與意義

      (一)選題背景

      作為國民經濟發展的支柱和主導性產業,電信行業在推動國民經濟信息化,拉動國民經濟快速發展等方面,發揮著積極的重要作用。新時期我國電信行業取得了長足的發展由于3G牌照發放、電信重組等發展機遇,預計20xx年我國電信業將實現6%以上的增長。20xx年第一季度,全國電信業務總量累計完成5867.8億元,比上年同期增長10.8%;全國累計凈增電信用戶2360.7萬戶,總數達到100564.1萬戶,突破10億戶大關。

      預計到20xx年,工業和信息化部管理的工業行業的信息化投資可達500億元,預計可為電信運營業提供一個可觀的收入增長點(見圖2)。20xx年1月7日重組后的中國移動、中國電信和中國聯通分別獲得TD-SCDMA、CDMA20xx和WCDMA 3G牌照。3G將為中國電信產業帶來更多機遇,促進移動新格局的形成。三大運營商20xx年僅在3G網絡建設的投資就達到1350億元至1650億元,加上三張3G網絡投入的手機補貼,20xx年3G相關投資將達到1730億元至20xx億元。

      截止到20xx年8月,中國移動用戶的總數已經突破了5個億,單從用戶的規模來看,中國移動已成為全球最大的運營商。同一年中,隨著完成與中國鐵通的重組工作,中國移動長期以來跛行的`局面得以結束,實現了真正意義上的全業務運營。20xx年,在擴大原有移動通信市場優勢的同時,中國移動還將在更多的領域競爭,從而維持其強勢地位。目前中國移動的市場份額在新增用戶市場上不斷遭到競爭對手的蠶食。根據運營商披露的數據顯示,截止到20xx年11月,在新增用戶市場上,中國移動的份額降到了50.6%;同年11月新增移動用戶458萬戶,同比下降了33.3%。與此同時,中國聯通在該月新增了141萬用戶,中國電信則新增307萬用戶。這些數據都表明中國移動的優勢地位也在不斷面臨挑戰。

      (二)研究意義

      通過海量網絡數據,分析把握客戶行為特征,為企業決策提供可靠依據。網絡系統積累的海量網絡數據對于運營商而言無疑是一筆寶貴的財富,利用數據挖掘相關技術,從所積累的海量網絡數據中提取有用信息,并在原有作業系統的基礎上提煉與升華,以實現客戶的細分和特征化,將大的客戶群體劃分成多個小的客戶群體,實現市場的分割,以便針對不同群體的客戶實現差異化服務,為企業決策提供可靠依據,從而提升企業利潤或降低企業運營成本。

      通過數據挖掘技術有效的分析客戶信息,不但可以擴大企業的經營活動范圍,及時把握新的客戶需求和市場機會,有針對性地制定營銷策略,從而占領更多的市場份額,還可以幫助企業更好的保留原有老客戶,同時吸引更多的新客戶。針對性地實施戰略,實現利潤最大化。借助客戶細分服務,運營商便能針對不同客戶的需求進行差異化服務,同時進行有效地成本控制,從而最大限度的提升客戶價值,以確保企業的盈利最大化,因此本項目選題基于數據挖掘的湖南移動精準營銷平臺優化研究進行研究和分析。

      二、文獻綜述

      目前,數據挖掘技術及知識發現已經成為計算機科學界的研究熱點。1999年,亞太地區在北京召開的第三屆會議PAKDD共收到158篇論文,反映空前熱烈。美國人工智能協會主辦的KDD國際研討會及數據庫、信息處理、人工智能、知識工程等領域的國際學術刊物都開辟了知識發現專刊,IEEE的Knowledge and Data Engineering會刊最先在1993年出版了KDD技術專刊,其發表的5篇評價、KDD系統設計的邏輯方法,并且集中討論了數據庫的動態性冗余、高噪聲和不確定性、空值等問題,KDD系統與其它傳統的機器學習、人工神經網絡、專家系統、數理統計分析系統的聯系和區別,以及相應的基本對策。6篇論文摘要展示了KDD在從建立分子模型到設計制造業方面的具體應用。

      國外很多計算機公司非常重視數據挖掘的開發與應用,Informix公司于1998年底收購了當時在數據挖掘技術上卓有成效的Red Brick公司。Red Brick數據挖掘在關系引擎中通過創建模型完成,這些模型在數據庫中表現為相應的表,并且這些模型可以通過結構查詢語言(SQL),能像普通表一樣被訪問和操作。向模型中插入數據的時候,數據挖掘計算就被執行了,然后建立含有計算結果的表。后者可以被觀察,用于對計算結果的理解,并且在其它數據集中進行預測。除此之外,IBM公司和微軟公司也成立了相應的研究中心進行這方面的工作,一些公司也已經提出了基于數據挖掘技術的商業智能解決方案。此外,相關軟件也開始在國內銷售,如SAS、SPSS、Platinum、BO以及IBM等。

      三、研究內容和方法

      本文研究內容首先針對湖南移動目前的運營現狀提出實現精準營銷的理念,湖南移動已經具備了實施優化精準營銷的條件并已經開始逐步實施,通過具體的案例分析證實基于網絡數據分析的客戶細分等方法適用于增值業務的精準營銷。本文根據提出問題、分析問題、解決問題的邏輯順序,采用理論研究與實證研究相結合、定性分析與定量分析相結合的方法展開研究。

      (1)系統分析法

      本文在對相關理論和國內外研究現狀進行梳理總結的基礎上,構造本文的分析框架。

      (2)定性與定量相結合

      本文先采取定性與定量相結合的分析方法分析湖南移動精準營銷平臺優化研究的現狀,并對基于數據挖掘的湖南移動精準營銷平臺優化設計提出了系統方案,為完善湖南移動精準營銷平臺優化提供支持。

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