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数据挖掘技术在移动通信关联业务中的应用研究的中期报告
本文基于数据挖掘技术，研究了移动通信关联业务中的应用，并进行了中期的报告。本研究的目的是提高移动通信公司利用关联数据进行决策决策分析的能力。具体研究内容如下：
一、研究背景和意义
随着移动通信行业的发展，业务形态越来越多样化，随之而来的是海量的数据量。而移动通信公司在面对海量数据时，如何进行数据分析和转化，以得到更多的商业价值，成为了当前移动通信行业需要解决的一个难题。而数据挖掘技术作为一种较为成熟的数据处理技术，可以挖掘出数据中隐藏的规律与模式，帮助移动通信公司给出更加精确的决策。因此，本研究的意义在于通过数据挖掘技术的研究，提高移动通信公司利用关联数据进行决策分析的能力。
二、研究方法
本研究基于数据挖掘技术，针对移动通信关联业务的特点，通过对相关文献的调研和分析，确定了集中分析、贡献度分析、关联分析、分类分析等几种主要的数据挖掘方法。首先，对关联数据进行集中分析，以发现数据中的异常点。其次，进行贡献度分析，了解关联业务对于总业务的贡献度大小。接着，进行关联分析，找出关联业务之间的关联规律。最后，采用分类分析的方法，根据已知数据建立模型，并进行预测。
三、研究进展
目前，本研究已经确定了研究目标和方法，并初步进行了实验研究。首先，通过对实际数据的收集和处理，建立了数据挖掘模型。其次，根据研究方法，进行了集中分析和贡献度分析，初步得到了数据中的异常点和关联业务的贡献度大小。接着，进行了关联分析，分析了关联业务之间的关系及其规律。最后，通过分类分析建立预测模型，预测了未来的关联业务发展情况。
四、未来工作计划
未来的工作计划包括完善研究方法和进行深入实验研究。首先，需要提高研究方法的精度和可靠性，以更好地处理数据。其次，需要开展更加深入的实验研究，探究数据中的更多规律和模式，以提高移动通信公司对关联业务的预测和决策分析能力。最后，需要将研究成果与移动通信运营实践相结合，真正实现数据挖掘技术在移动通信关联业务中的应用。