文档详情

数据仓库技术在移动话务网管性能数据分析系统中的应用的任务书.docx

发布:2024-04-03约1.32千字共3页下载文档
文本预览下载声明

数据仓库技术在移动话务网管性能数据分析系统中的应用的任务书

一、任务背景

移动话务网是指在移动通信系统中承担语音、短信及其它数据服务的物理层及其上层部分。移动话务网的运营商需要对其进行管控以保证话务网络及其上层业务的稳定性和可靠性,为用户提供高质量的通信服务。

移动话务网管性能数据分析系统,就是为了对话务网的管控进行数据分析而设计的系统。通过该系统可以对话务网的性能数据进行实时监控,分析话务网络的性能状况,提前发现并解决网络问题。同时,可以对网络趋势进行全面分析,提供决策支持和方案优化,保证话务网络的长远稳定性。

本次任务旨在应用数据仓库技术及其相关算法,设计并实现移动话务网管性能数据分析系统,对话务网络进行大规模数据分析和多源数据集成,提高网络性能分析的效率和准确性。

二、任务目标

1.设计数据仓库(DW)模型,对移动话务网中的性能指标进行抽象和逻辑建模,确定数据源和ETL流程,为应用系统提供数据存储、组织和分析的基础。

2.基于DW开发数据分析应用,实现对话务网络性能的实时监控、趋势分析和异常检测等功能,提供可视化展示和报表分析,支持用户需求定制和查询。

3.应用数据仓库技术中的数据挖掘(DM)算法,发现话务网络中的潜在关联和规律,提供预测和优化建议,为网络运营商提供完整的网络管控解决方案。

三、任务内容

1.调研数据仓库技术及其相关算法在大型网络数据分析中的应用现状和未来发展趋势,确定实现方案和框架。

2.设计数据仓库模型,包括实体关系、属性、度量指标等,确定数据源接入方案和ETL流程,实现数据的抽取、清洗、转化和加载。

3.基于DW开发数据分析应用,支持用户实时监控和趋势分析,实现异常检测和告警,提供可视化展示和报表分析等功能。

4.应用DM算法,对话务网络性能数据进行挖掘和分析,发现潜在关联和规律,提供预测和优化建议。包括分类分析、聚类分析、关联规则分析、偏移分析等。

5.实现应用系统在大规模数据量和高并发情况下的高可靠和高性能要求。设计并实现系统的基础架构、模块划分、数据库设计、前端交互等细节。

四、预期结果

1.可运行的移动话务网管性能数据分析系统,包括数据仓库、数据分析应用、DM算法模块等,能够处理海量数据并提供高效、准确、可靠的网络分析能力。

2.可视化和报表分析功能齐全,支持用户动态自定义数据查询和展示,能够满足用户不同的需求和场景,提供决策支持和优化建议。

3.应用数据仓库技术中的DM算法,对话务网络中的潜在关联和规律进行发现和分析,提供精准的预测和优化建议,最大限度地提升网络性能和服务质量。

四、注意事项

1.系统应使用常见的大数据架构和技术,如Hadoop、Spark、Hive等,确保系统的高可扩展性和高性能计算能力。

2.文献调研部分需全面、规范,并注重最新进展和前沿研究。数据仓库建模和ETL需遵循规范,包括数据维度、粒度、属性和指标定义,数据清洗和预处理等环节。

3.需保证应用系统的稳定性和安全性,包括异常处理机制、数据备份和恢复机制、权限管理、加密传输等措施。

4.需提交完整、良好的代码和文档,包括详细的技术设计文档、系统架构文档、测试方案和分析报告等。

显示全部
相似文档