Ứng dụng khai phá dữ liệu để cải thiện kinh doanh dịch vụ viễn thông mạng riêng ảo

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA - NGUYỄN THỊ TRẦN LỘC ỨNG DỤNG KHAI PHÁ DỮ LIỆU ĐỂ CẢI THIỆN KINH DOANH DỊCH VỤ VIỄN THÔNG MẠNG RIÊNG ẢO Chuyên ngành: HỆ THỐNG THÔNG TIN QUẢN LÝ LUẬN VĂN THẠC SĨ TP.Hồ Chí Minh – Tháng 07 năm 2011 CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HỒN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TRƯỜNG ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM Cán hướng dẫn khoa học: TS Nguyễn Đức Cường Cán chấm nhận xét 1: TS Nguyễn Mạnh Tuân Cán chấm nhận xét 2: PGS.TS Đặng Trần Khánh Luận văn thạc sĩ bảo vệ Trường Đại Học Bách Khoa, ĐHQG, Tp.HCM ngày 07 tháng 09 năm 2011 Thành phần hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: 1) TS Võ Thị Ngọc Châu (CT) 2) TS Nguyễn Mạnh Tuân (PB1) 3) PGS.TS Đặng Trần Khánh (PB2) 4) TS Nguyễn Đức Cường (UV) 5) TS Nguyễn Tuấn Đăng (TK) Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV TS Võ Thị Ngọc Châu Bộ môn quản lý chuyên ngành PGS.TS Đặng Trần Khánh TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM PHÒNG ĐÀO TẠO SĐH Độc lập - Tự - Hạnh phúc Tp.HCM, ngày 01 tháng 07 năm 2011 NHIỆM VỤ CỦA LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: NGUYỄN THỊ TRẦN LỘC Phái: Nữ Ngày, tháng, năm sinh: 02/10/1984 Nơi sinh: Đà Lạt Chuyên ngành: Hệ thống thông tin quản lý MSHV: 09320845 I- TÊN ĐỀ TÀI: Ứng dụng khai phá liệu để cải thiện kinh doanh dịch vụ viễn thông mạng riêng ảo II- NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: Nhiệm vụ: Sử dụng công cụ khai phá liệu nhằm cải thiện lợi nhuận kinh doanh dịch vụ viễn thông mạng riêng ảo IPVN Nội dung: Nội dung luận văn nêu lên nhìn bao quát khai phá liệu kỹ thuật khai phá liệu ứng dụng chủ yếu kinh doanh mà đặc biệt ngành viễn thông như: phân loại dự đốn, luật kết hợp, phân nhóm Một số báo, cơng trình nghiên cứu Ngoài ra, tác giả sử dụng số công cụ để thực case study nhằm nâng cao hiệu kinh doanh công ty viễn thông SMN: điều chỉnh việc chiết khấu giá thành để khuyến khích khách hàng sử dụng dịch vụ mình, dự báo nước khu vực phát triển mạng riêng ảo thời gian tới, tìm qui luật sử dụng dịch vụ khách hàng để có phương hướng cải thiện kinh doanh III- NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 14/02/2011 IV- NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 30/06/2011 V- CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: Tiến sĩ Nguyễn Đức Cường CÁN BỘ HƯỚNG DẪN CHỦ NHIỆM BỘ MÔN QUẢN LÝ CHUYÊN NGÀNH KHOA QUẢN LÝ CHUYÊN NGÀNH LỜI CẢM ƠN Để hồn thành chương trình cao học luận văn tốt nghiệp “Ứng dụng khai phá liệu để cải thiện kinh doanh dịch vụ viễn thông mạng riêng ảo”, nhận hướng dẫn, giúp đỡ nhiệt tình nhiều tổ chức cá nhân Tôi xin chân thành cám ơn đến tất người Tôi xin trân trọng cảm ơn đến tất quý thầy cô Ban Giám Hiệu quý thầy cô tham gia giảng dạy cung cấp nhiều kiến thức, kinh nghiệm q báu Bên cạnh đó, tơi xin cảm ơn quý thầy cô khoa Sau đại học khoa Khoa học kỹ thuật máy tính tạo điều kiện tốt cho học tập Tôi xin gửi lời biết ơn sâu sắc đến thầy TS.Nguyễn Đức Cường tận tình hướng dẫn tơi hồn thành luận văn Thầy ln động viên, gợi mở, dẫn nhiều điều học tập làm luận văn Nhân đây, xin cảm ơn Ban Giám Hiệu trường Đại học Tài Chính Marketing Thầy Cơ, anh chị em khoa Công nghệ thông tin hỗ trợ, động viên tạo nhiều điều kiện cho thời gian học tập Tôi xin cảm ơn anh chị học viên lớp MIS2009 chia sẻ kiến thức, kinh nghiệm suốt thời gian học tập trình thực luận văn TP Hồ Chí Minh, ngày 01 tháng 07 năm 2011 Người thực luận văn NGUYỄN THỊ TRẦN LỘC TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ Trong thời đại thơng tin phát triển chóng mặt ngày nay, ngành viễn thơng có đóng góp khơng nhỏ Dữ liệu lưu trữ ngày nhiều để tìm nguồn tri thức khơng phải dễ, hệ quản trị sở liệu không đáp ứng u cầu Vì vậy, khai phá liệu tỏ hiệu ứng dụng vào viễn thông để thực số ứng dụng mang tính thực tiễn cao như: lập lỗi mạng, phân tích hiệu suất tài để đưa dự đốn tình hình tài cơng ty, phát gian lận, lừa đảo khách hàng; khám phá hành vi sử dụng dịch vụ viễn thơng khách hàng nhằm có chế quản lý nhằm cải thiện mối quan hệ khách hàng doanh nghiệp, giúp doanh nghiệp tận dụng nguồn tài nguyên khách hàng thu hẹp khoản chi phí điều hành xuống mức thấp Mặt khác, giúp thu hút khách hàng để tăng thị phần thông qua việc cung cấp dịch vụ chất lượng cao Luận văn tập trung nghiên cứu việc áp dụng kỹ thuật khai phá liệu vào liệu kinh doanh thực tế công ty SMN Để thực việc khai thác hiệu quả, nghiên cứu mơ hình kinh doanh cơng ty, tìm hiểu qui trình rút trích thơng tin kinh doanh công ty ý nghĩa thông tin rút trích tiến hành Luận văn tiến hành khảo sát tốn có tiềm nâng cao hiệu kinh doanh cho cơng ty, tìm hiểu vận dụng kỹ thuật khai phá liệu phù hợp để áp dụng vào toán: điều chỉnh việc chiết khấu giá thành để khuyến khích khách hàng sử dụng dịch vụ mình; dự đốn lượng khách hàng nước, khu vực có xu hướng phát triển mạng riêng ảo; khảo sát qui luật hành vi sử dụng dịch vụ khách hàng Các nghiên cứu tìm phát có ý nghĩa thực tiển, có tiềm để vận dụng vào công ty SMN để gia tăng hiệu kinh doanh ABSTRACT In the era of information grow rapidly as it is today, telecommunications industry has contributed in no small roles Data are storage more and more but to find the source of knowledge in which competition is not easy, the system database managerments not supply that requirement Therefore, data mining it efficient when applied to telecommunications to some practical applications such as: isolated network failure, the performance of financial analysts to make predictions about the situation company's financial, fraud detection, customer fraud; discovery customers's behaviour in using telecommunications services to improve the relationship between customers and businesses, helping businesses leverage the resources of their clients and narrow operating expenses lower level Otherwise, it could help attract more customers to increase market share through providing high quality services Thesis focused on applying data mining techniques in data on actual business of the company SMN To perform the extraction efficiency, research and business model of the company, find out the process to extract information of the company's business and the meaning of information extracted was conducted Thesis was to survey the problem has the potential to improve business efficiency for companies, understanding and applying data mining techniques suitable for application to three problems: adjustment of the discount cost to encourage customers to use their services; expected number of customers in countries, areas tend to develop virtual private network; survey laws of customer's behavior using service Studies have found these findings make sense actually, have the potential to apply to the SMN to increase business performance LỜI CAM ĐOAN Để thực luận văn “Ứng dụng khai phá liệu để cải thiện kinh doanh dịch vụ viễn thông mạng riêng ảo” tự nghiên cứu, tìm hiểu vấn đề, trao đổi với giảng viên hướng dẫn, người cho liệu, thảo luận với thầy cô bạn bè, Tôi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu ứng dụng vào thực tiễn riêng tôi, số liệu, kết nêu luận văn trung thực chưa cơng bố cơng trình nghiên cứu khác TP Hồ Chí Minh, ngày 01 tháng 07 năm 2011 Người thực luận văn NGUYỄN THỊ TRẦN LỘC MỤC LỤC Chương PHẦN MỞ ĐẦU 13 1.1 Lý chọn đề tài 13 1.2 Xác định vấn đề nghiên cứu 14 1.3 Mục tiêu nghiên cứu 14 1.4 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 15 1.5 Phương pháp nghiên cứu 15 1.6 Ý nghĩa khoa học thực tiễn đề tài 15 1.7 Kết cấu luận văn 16 Chương 2.1 CƠ SỞ LÝ THUYẾT 17 Tổng quan lý thuyết khai phá liệu trí tuệ kinh doanh 17 2.1.1 Khai phá liệu (Data mining) 17 2.1.2 Các giai đoạn trình khai phá liệu 18 2.1.3 Các kỹ thuật dùng khai phá liệu 20 2.1.4 Trí tuệ kinh doanh gì? (Business Intelligence-BI) 22 2.1.5 Tại phải ứng dụng khai phá liệu vào trí tuệ kinh doanh? 23 2.2 Ứng dụng khai phá liệu dịch vụ viễn thông 25 2.3 Đánh giá khai phá liệu dịch vụ viễn thông 28 Chương BÀI TOÁN KINH DOANH DỊCH VỤ ĐƯỜNG TRUYỀN MẠNG RIÊNG ẢO 32 3.1 Tổng quan dịch vụ viễn thông 32 3.1.1 Định nghĩa dịch vụ 32 3.1.2 Dịch vụ cho thuê đường truyền mạng riêng ảo ( Virtual Private Network - VPN) đặc tính 32 3.1.3 3.2 Đánh giá chất lượng dịch vụ mạng riêng ảo VPN 33 Tìm hiểu tốn cải thiện kinh doanh công ty viễn thông SMN 34 3.2.1 Giới thiệu công ty viễn thông SMN 34 3.2.2 Lãnh vực quan tâm tốn cơng ty viễn thơng SMN 38 10 3.3 Dữ liệu liên quan để tính chi phí sử dụng đường truyền VPN 38 3.3.1 Phí trả lần 38 3.3.2 Chi phí định kỳ hàng tháng 40 3.3.3 ValueNet – dịch vụ giá trị gia tăng 46 3.4 Thu thập chuẩn bị liệu 51 3.4.1 Thu thập liệu 51 3.4.2 Chuẩn bị liệu 54 Chương MỘT SỐ BÀI TỐN CĨ THỂ GIẢI QUYẾT TẠI CÔNG TY VIỄN THÔNG SMN 66 4.1 Bài toán 66 4.1.1 Mục tiêu toán 66 4.1.2 Phương pháp giải 66 4.1.3 Kết 67 4.2 Bài toán 69 4.2.1 Mục tiêu toán 69 4.2.2 Phương pháp giải 69 4.2.3 Kết 73 4.3 Bài toán 74 4.3.1 Mục tiêu toán 74 4.3.2 Phương pháp giải 74 4.3.3 Kết 82 Chương KẾT LUẬN 85 5.1 Kết luận đóng góp đề tài 85 5.1.1 Kết luận 85 5.1.2 Đóng góp đề tài 85 5.1.3 Các hạn chế hướng nghiên cứu 87 77 Sau liệu nạp lên, khung bên trái thể thuộc tính file liệu, khung bên phải thể thống kê tương ứng với thuộc tính bên trái Hình 4-5: Dữ liệu sau nạp vào Weka Bước 2: Lọc thuộc tính Trong file liệu telecom2.csv, khách hàng xác định thuộc tính StartID Ta cần loại bỏ thuộc tính trước thực bước Association Rule Mining Công việc thực Weka sau: 78 Trong cửa sổ Filter / chọn Choose/ chọn filters / chọn unsupervised / chọn attribute / chọn Remove Hình 4-6: Loại bỏ thuộc tính StartID Sau lưu lại liệu sau loại bỏ thuộc tính StarID dạng file arff với tên telecom.arff để thực việc rời rạc hóa liệu bước 79 Chọn nút Save gõ vào tên file telecom.arff Hình 4-7: Lưu liệu lại dạng file chuẩn Weka Bước 3: Rời rạc hóa liệu Đối với khai phá liệu, có số kỹ thuật khai phá luật kết hợp thực liệu phân loại (categorical/ nominal data) Vì vậy, yêu cầu phải thực việc rời rạc hóa thuộc tính có kiểu liên tục (kiểu numeric) áp dụng kỹ thuật 80 Ví dụ: file liệu “telecom.arff” có thuộc tính kiểu số "Year Access", Đối với thuộc tính "Year Access", phạm vi giá 2008, 2009, 2010, 2011 ta giữ lại giá trị thuộc tính Việc rời rạc hóa cho thuộc tính “Year Access” thực đơn giản cách mở file “telecom.arff” text editor (Wordpad Notepad) thay từ khóa “numeric” giá trị rời rạc {2008,2009,2010,2011} Sau lưu kết lại với tên file "telecom2.arff" Hình 4-8: Dữ liệu sau rời rạc hóa 81 Sau rời rạc hóa liệu dạng numeric cơng cụ Weka, ta sử dụng mơ hình để thực khai phá liệu Bước 4: Sử dụng công cụ Weka để khai phá liệu dựa kỹ thuật khai phá luật kết hợp Các bước tiến hành sau: - Bỏ thuộc tính khơng cần thiết cho mơ hình tốn load liệu data.arff vào Weka Hình 4-9: Load liệu vào Weka để thực thuật toán Apriori - Chạy thuật tốn định Apriori Associate để tìm quy luật kết hợp 82 4.3.3 Kết === Run information === Scheme: weka.associations.Apriori -N 50 -T -C 0.9 -D 0.05 -U 1.0 -M 0.1 -S -1.0 -c -1 Relation: data Instances: 18811 Attributes: Speed Backup Speed Telephony Number Voice Channels === Associator model (full training set) === Apriori ======= Minimum support: 0.1 (1881 instances) Minimum metric : 0.9 Number of cycles performed: 18 Generated sets of large itemsets: Size of set of large itemsets L(1): Size of set of large itemsets L(2): Size of set of large itemsets L(3): Size of set of large itemsets L(4): 83 Best rules found: Number Voice Channels=0.0 18050 ==> Telephony=No 18047 conf:(1) Backup Speed=0.0 Number Voice Channels=0.0 13754 ==> Telephony=No 13751 conf:(1) Speed=2 Mbps Number Voice Channels=0.0 3707 ==> Telephony=No 3706 conf:(1) Speed=2 Mbps Backup Speed=0.0 Number Voice Channels=0.0 2980 ==> Telephony=No 2979 conf:(1) Speed=1 Mbps Number Voice Channels=0.0 2209 ==> Telephony=No 2208 conf:(1) Speed=1 Mbps 2268 ==> Telephony=No 2266 conf:(1) Backup Speed=0.0 14380 ==> Telephony=No 14337 conf:(1) Speed=2 Mbps 3890 ==> Telephony=No 3876 conf:(1) Speed=2 Mbps Backup Speed=0.0 3125 ==> Telephony=No 3111 conf:(1) 10 Speed=1 Mbps Telephony=No 2266 ==> Number Voice Channels=0.0 2208 conf:(0.97) 11 Speed=1 Mbps 2268 ==> Number Voice Channels=0.0 2209 conf:(0.97) 12 Speed=1 Mbps 2268 ==> Telephony=No Number Voice Channels=0.0 2208 conf:(0.97) 13 Telephony=No 18766 ==> Number Voice Channels=0.0 18047 conf:(0.96) 14 Backup Speed=0.0 Telephony=No 14337 ==> Number Voice Channels=0.0 13751 conf:(0.96) 15 Speed=2 Mbps Backup Speed=0.0 Telephony=No 3111 ==> Number Voice Channels=0.0 2979 conf:(0.96) 16 Backup Speed=0.0 14380 ==> Number Voice Channels=0.0 13754 conf:(0.96) 84 17 Backup Speed=0.0 14380 ==> Telephony=No Number Voice Channels=0.0 13751 conf:(0.96) 18 Speed=2 Mbps Telephony=No 3876 ==> Number Voice Channels=0.0 3706 conf:(0.96) 19 Speed=2 Mbps Backup Speed=0.0 3125 ==> Number Voice Channels=0.0 2980 conf:(0.95) 20 Speed=2 Mbps Backup Speed=0.0 3125 ==> Telephony=No Number Voice Channels=0.0 2979 conf:(0.95) 21 Speed=2 Mbps 3890 ==> Number Voice Channels=0.0 3707 conf:(0.95) 22 Speed=2 Mbps 3890 ==> Telephony=No Number Voice Channels=0.0 3706 conf:(0.95) Theo kết hiển thị toán, ta rút số quy luật sau: Khách hàng chủ yếu sử dụng dịch vụ đường truyền mạng riêng ảo IPVN, ngồi cịn sử dụng số dịch vụ khác dịch vụ Flexible, Voice, Telephone Luật kết hợp số cho biết rằng: khách hàng không sử dụng dịch vụ Voice không sử dụng dịch vụ Telephone với độ tin cậy Luật kết hợp số số cho biết rằng: khách hàng sử dụng đường truyền 1Mps 2Mps không sử dụng dịch vụ Telephone với độ tin cậy Luật kết hợp số cho biết rằng: khách hàng không sử dụng dịch vụ Backup không sử dụng dịch vụ Telephone với độ tin cậy Đề nghị: kinh doanh biết khách hàng không sử dụng dịch vụ Backup Voice họ sử dụng đường truyền 1Mps hay 2Mps chắn khơng sử dụng dịch vụ Telephone Cơng ty đưa sách khuyến khích khách hàng cách bổ sung gói khuyến tăng tỉ lệ chiết khấu sử dụng gói couple giá rẻ 85 Chương KẾT LUẬN 5.1 Kết luận đóng góp đề tài 5.1.1 Kết luận Nội dung luận văn nêu lên nhìn bao quát khai phá liệu kỹ thuật khai phá liệu ứng dụng chủ yếu kinh doanh mà đặc biệt ngành viễn thông như: phân loại dự đoán, luật kết hợp, phân cụm số báo, cơng trình nghiên cứu Nội dung tác giả sử dụng số công cụ có sẵn để thực case study nhằm nâng cao hiệu kinh doanh công ty viễn thông SMN Trong toán 1: xem xét điều chỉnh tỉ lệ chiết khấu giá đề nghị theo lượng sites khách hàng thuê bao nhằm cải thiện doanh thu công ty Trong phần chiết khấu theo lượng sites đăng ký sử dụng, đa số khách hàng hợp đồng thuê sites, số lượng sites sau khách hàng đạt Số lượng sites đặt để chiết khấu có khoảng cách lớn khơng khuyến khích khách hàng th thêm đường truyền để chiết khấu nhiều 5.1.2 Đóng góp đề tài Trong toán 1: xem xét điều chỉnh tỉ lệ chiết khấu giá đề nghị theo lượng sites khách hàng thuê bao nhằm cải thiện doanh thu cơng ty Đề nghị: Có thể điều chỉnh lại điều kiện sites để chiết khấu hợp lý nhằm mang lại hiệu cao thu hút khách hàng 86 Trong tốn 2: Phân tích nước khu vực phát triển mạnh dịch vụ VPN Kết thống kê cho thấy, lượng khách hàng sử dụng dịch vụ thuê bao đường truyền mạng riêng ảo theo khu vực khu vực EUMA chiếm lĩnh thị trường tối đa có chiều hướng không tăng nhiều vào năm sau này, thị trường dần vào bão hòa Các nước APA nước phát triển, xu hội nhập toàn cầu cao nên lượng khách hàng tăng đều, nước LAM nước phát triển mạng riêng ảo so với nước khác nhu cầu sử dụng ngày tăng nên lượng khách tăng lên đáng kể Tuy nhiên, nước khu vực NAM có chiếu hướng tăng từ năm 2008 đến năm 2009, năm 2010 lại giảm đáng kể Còn lượng khách hàng sử dụng dịch vụ thuê bao đường truyền mạng riêng ảo theo nước nước Mỹ chiếm lĩnh thị trường tối đa có chiều hướng giảm đột ngột, số nước khác có lượng khách hàng giảm đột ngột Đan Mạch, Singapore, Đức, Các nước khác nước phát triển, xu hội nhập toàn cầu cao nên lượng khách hàng tăng đều, Canada, Trung Quốc, Thụy Sĩ lượng khách tăng lên đáng kể Tuy nhiên, Việt Nam đến có khách hàng tham gia vào dịch vụ Đề nghị: theo thống kê công ty xem xét lí nước khu vực NAM số nước khác Mỹ, Đan Mạch, Singapore, Đức, lại bị lượng khách hàng đáng kể (vì sách giá, sách quan hệ khách hàng, thị trường đối thủ cạnh tranh, ) Trong toán 3: Phát qui luật sử dụng dịch vụ khách hàng Các luật kết hợp cho biết kinh doanh biết khách hàng không sử dụng dịch vụ Backup Voice họ sử dụng đường truyền 1Mps hay 2Mps chắn khơng sử dụng dịch vụ Telephone 87 Đề nghị: Cơng ty đưa sách khuyến khích khách hàng cách bổ sung gói khuyến tăng tỉ lệ chiết khấu sử dụng gói couple giá rẻ 5.1.3 Các hạn chế hướng nghiên cứu Trong q trình nghiên cứu cịn số hạn chế tác giả chưa làm số lí do: khơng thể trực tiếp vào server để lấy liệu, liệu bị thiếu nhiều phần nên chưa thể thực số toán dự đoán hoạt động kinh doanh Có nhiều tốn kinh doanh theo tác giả hay không liêu không trực tiếp lấy, không đủ để tiến hành khai phá Điển hình: Bài tốn: Xem xét tỷ lệ chiết khấu giá đề nghị (recommended price) theo doanh thu đạt khách hàng đăng ký sử dụng dành cho site có bước giá bán lẻ $15000, sau $75000 $100000, liệu tỉ lệ có hợp lý khơng đặt có khách hàng đạt được, tỉ lệ chiết khấu có đáng để khuyến khích khách hàng vươn tới cách đăng ký sử dụng dịch vụ thêm nhằm đạt tỉ lệ chiết khấu khơng? Giá bán lẻ Chiết khấu $20,000 2% $35,000 4% $50,000 6% $100,000 8% $175,000 10% $250,000 14% $350,000 16% $500,000 20% 88 Hoặc toán: Theo dõi khả khách hàng, khách hàng ngừng sử dụng dịch vụ công ty nhằm đưa chiến lược tiếp thị hợp lý để tăng cường lòng trung thành khách hàng Cả toán khơng thể thực thiếu liệu ngày ký kết hợp đồng, hợp đồng kết thúc Bài tốn: Trong hồ sơ khách hàng sử dụng có trạng thái thể hiện: WIN LOSS Xác định khách hàng từ trạng thái LOSS trở thành WIN? Điều kiện để có trạng thái WIN cần điều chỉnh, thay đổi gì? Bài tốn tác giả chưa có hướng giải chưa tìm hiểu điều kiện để khách hàng thuộc dạng WIN khách hàng thuộc dạng LOSS 89 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Jiawei Han, Micheline Kamber, “Data mining: Concepts and Techniques”, Elsevier Inc, Second Edition, 2006 [2] Carlo Vercellis, “Bussiness Intelligent: Data Mining and Optimization for Decision Making”, John Wiley & Sons Ltd, 2009 [3] Peng Liu, Naijun Wu, Chuanchang Huang, Bingrong Wei, Libo Wang, Zhen’an He, “Research On Applying Data Mining To Telecom CRM”, International Forum of Information System Frontier – Xian International Symposim, 2006 [4] Rahul J Jadhav, Usharani T.Pawar, “Churn Prediction in Telecommunication using Data Mining Technology”, International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 2(2), February 2011 [5] Sen Wu, Naidong Kang, Liu Yang, “Fraudulent Behavior Forecast In Telecom Industry Based On Data Mining Technology”, Communications of the IIMA, 7(4), 2007 [6] Mariye Yigzaw, Shawndra Hill, Anita Banser, Lemma Lessa, “Using Data Mining to Combat Infrastructure Inefficiencies: The Case of Predicting Non-payment for Ethiopian Telecom”, Association for the Advancement of Artificial Intelligence (www.aaai.org), 2010 [7] Aman Kakkar, Ashish Gupta and Sumeet Kumar, “Using Data Mining as a Technique to Generate Revenue for Telcos”, White paper, Sept.2010 [8] Berry, M., and Linoff, “Data Mining Techniques for Marketing, Sales, and Customer Relationship Management”, Indianapolis: Wiley Publishing, Inc, second edition, 2004 [9] Gary M.Weiss, “Data Mining in The Telecommunications Industry”, IGI Global, 2009 [10] Adrian COSTEA, PhD University Lecture, Academy of Economic Studies, Bucharesr, Romania, “The Analysis of the Telecommunications sector by the meansof Data Mining Techniques”, Journalof Applied Quantitative Methods, 1(2), Winter 2006 90 [11] V.Umayaparvathi, Dr.K.Iyakutti, “A Fraud Detection Approach in Telecommunication using Cluster GA”, International Journal of Computer Trends and Technology, May to June Issue 2011 91 LÝ LỊCH TRÍCH NGANG Họ tên: NGUYỄN THỊ TRẦN LỘC Sinh ngày: 02/10/1984 Nơi sinh: Đà Lạt Địa liên lạc: 51/1 Hùng Vương, P.10, Tp.Đà Lạt, Tỉnh Lâm Đồng Quá trình đào tạo: - Từ năm 2000 đến năm 2006: sinh viên ngành Tin học Trường Đại học Đà Lạt - Từ tháng 02 năm 2009 đến tháng 06 năm 2009: Học viên lớp bổ túc kiến thức thuộc chương trình Cao học ngành Hệ thống thông tin quản lý Trường Đại học Bách Khoa - Từ tháng 09 năm 2009 đến năm 2011: Học viên lớp Cao học ngành hệ thống thông tin quản lý: MIS2009 Q trình cơng tác: - Từ tháng 12 năm 2006 đến năm 2010: giảng viên Trường Đại học Bán công Marketing - Từ năm 2010 đến nay: giảng viên Trường Đại học Tài - Marketing ... Ứng dụng khai phá liệu để cải thiện kinh doanh dịch vụ viễn thông mạng riêng ảo II- NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: Nhiệm vụ: Sử dụng công cụ khai phá liệu nhằm cải thiện lợi nhuận kinh doanh dịch vụ viễn. .. phải ứng dụng khai phá liệu vào trí tuệ kinh doanh? 23 2.2 Ứng dụng khai phá liệu dịch vụ viễn thông 25 2.3 Đánh giá khai phá liệu dịch vụ viễn thông 28 Chương BÀI TOÁN KINH DOANH DỊCH VỤ... chuyển liệu dạng thích hợp cho việc khai phá liệu Giai đoạn 3: Khai phá liệu: tiến trình phương pháp chiết xuất liệu - Chọn nhiệm vụ khai phá liệu - Lựa chọn phương pháp khai phá liệu - Khai phá liệu