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电信业务流行趋势模型研究

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毕业论文范文题目：电信业务流行趋势模型研究，论文范文关键词：电信业务流行趋势模型研究
电信业务流行趋势模型研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：数据挖掘是知识发现的一种重要工具,它的目的是发现隐含在大量数据中有价值的信息模式。时间序列预测就是利用数据挖掘这一重要工具,挖掘时间序列内部的潜在规律和模式,从而对未来趋势进行预测。随着Internet技术的高速发展,数据库应用的领域范围、规模和深度不断扩大。数据挖掘就是为了满足从大量的数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的（略..）、最终可理解的模式而产生的。数据挖掘趋势预测已在商业、金融、医疗、气象、电信等行业得到广泛的应用。数据挖掘趋势分析可应用于音乐的趋势分析,对音乐趋势分析进行评估。随着电信增值业务的发展,全球电信运营商都开始挖掘彩铃音乐市场。从2002年在韩国首次推出,彩铃业务在亚太地区已经取得了辉煌的成功,并迅速向全球市场蔓延。泰国最大的电信运营（略..）商AIS在2003年底推出彩铃业务后,短短6个月内彩铃用户就激增至250万。随着3G网络建设的展开,充分发挥彩铃具有庞大用户群和业务易开展的优势,快速地向整曲下载等数字音乐业务延伸,已经成为越来越多运营商在发展数字音乐业务上的战略发展策略。彩铃不再是单纯的增值业务,而将作为载体和渠道向终端用户推广数字音乐。根据用来进行销售预测的定量预测方法（本文此处忽略..）时间序列预测可以按照不同类型分成两大类:时间序列分析法和回归相关分析法。时间序列分析法是利用变量与时间存在的相关关系,通过对以前数据的分析来预测将来的数据。在分析销售收入时,大家都懂得将销售收入按照年或月的次序排列下来,以观察其变化趋势。时间序列分析法现已成为销售预测中具有代表性的方法。回归相关分析法利用各种事物彼此之间都（文章此处忽略..）存在直接或间接的因果关系,销售量会随着某种变量的变化而变化。当销售与时间之外的其他事物存在相关性时,就可运用回归和相关分析法进行销售预测。本文从销量预测的角度出发,根据以往的彩铃销售情况以及使用系统内部内置或用户自定义的销售预测模型获得的对相关彩铃未来销售情况的预测,达到了一个较好的预测效果。

以上为本篇毕业论文范文电信业务流行趋势模型研究的介绍部分。

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