時間序列數據挖掘在電信業(yè)預測系統中的應用.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、作為一種新的數據分析工具，數據挖掘的發(fā)展十分迅速。各種類型的數據都可以作為數據挖掘的對象。時間序列在數據集中十分普遍。對時間序列進行數據挖掘已成為當前研究的焦點之一。 本文在國內外時間序列數據挖掘最新研究的基礎上，對時間序列數據挖掘中的趨勢分析、周期分析問題和詳細建模過程進行了研究分析，提出了用季節(jié)－周期時間序列模型和多變量時間序列CAR模型共同對電信業(yè)務收入情況進行建模預測，并設計了電信行業(yè)時間序列預測系統的框架，主要包括以下

2、內容： 1．詳細探討了時間序列分析的建模步驟。從數據預處理、模型辨識、突變點檢測、特性分析、模型階次判定、參數估計到模型的檢驗和應用均作了細致的討論。 2．結合數據挖掘的一般流程和軟件工程知識及面向對象知識，設計了電信業(yè)務收入時間序列預測系統框架，然后根據現實可行情況，設計了具備可擴展性的并且集成了時間序列數據挖掘功能的電信業(yè)決策系統的體系結構。 3．在深入研究季節(jié)－組合模型和基于多變量的時間序列CAR模型的基礎

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