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3G移动数据业务客户细分营销子系统数据仓库分析和设计
背景和简介
在当今一切都向数字化发展的时代，各大电信运营商都在积极推广3G移动数据业务。为了扩大客户群体，提高客户满意度，以及提高公司的市场占有率，3G移动数据业务客户细分营销子系统应运而生。该子系统的主要任务是对客户进行细分，并针对不同的群体实施有针对性的推广营销。为了更好地实现该目标，需要根据业务需求，进行数据仓库的分析和设计。
分析和设计
数据仓库的分析和设计是一个非常复杂的过程，需要从多个角度来考虑。在3G移动数据业务客户细分营销子系统中，主要需要考虑以下几个方面：
1.客户细分
客户来源各异，个体差异明显，所以需要对其进行细分。可以根据客户的年龄、性别、受教育程度、消费能力等方面进行细分。同时还需要考虑客户的行为习惯，例如：套餐使用频率和规模、通话时间和地点、使用流量、资费支付方式等，以帮助客户定制适合他们的市场营销策略。
2.数据采集和整合
要实现以上的客户细分，就需要采集和整合多种数据来源的数据。客户个人信息、行为信息、手机会话数据、消费数据等都需要从不同系统中进行提取，并进行整合，通过大数据分析达到最优的市场推广效果。
3.数据预测分析
在确定客户细分后，需要进行数据预测分析预测不同客户群体的发展趋势、未来的消费行为等等。这些数据将是挖掘客户利益、优化客户关系、发展市场的一个重要基础。
4.BI和数据挖掘工具
为了实现数据挖掘和BI（BusinessIntelligence）分析，需要选用相应的数据挖掘和BI工具，比如SQLServer、Oracle等，来将数据仓库中的各种数据进行处理、组织和管理，以及实现数据的挖掘和分析。
5.数据质量保障
在整合、汇总、存储和处理数据时，需要确保数据的准确性、完整性和一致性。所有业务都依赖于可靠的数据，所以数据质量的保障是非常关键的步骤，很多数据仓库的构建项目因数据质量的差异而失败。
总结
3G移动数据业务客户细分营销子系统是企业在当前市场环境下勉力前行的一种选择，而数据仓库是该系统实现的核心。在对数据仓库进行分析和设计时，必须从多个角度进行考虑，包括客户细分、数据采集和整合、数据预测分析、BI和数据挖掘工具以及数据质量保障等。精准的细分客户、准确的数据预测分析和高质量的数据仓库，可以为企业带来重要的市场竞争优势，提高客户满意度，拓展业务版图。