数据主题分析

PROBE中的主题分析涵盖了客户特征、客户细分、销售机会、营销活动、分析与报告等内容，重点关注客户产品利用率、产品定购行为、收入网络、产品特征利用率以及流量产品的使用活动响应支付等。

PROBE中的主题域产品在网络事件、网元地域、帐务等方面的应用，为客户交互和营销提供了关键支持。

聚集主题技术：高效应对海量数据分析挑战 BI@Report的聚集主题技术为海量数据分析提供了一种强有力的解决方案。通过减少维度或降低维度粒度，主题表的数据行数得以大幅缩减，例如，一个拥有数千万行的主题表可以精简至几十万行。这个过程被称为聚集，由此生成的主题被称为聚集主题。 在聚集主题上进行分析比在原始主题上分析更为高效。结合其它相关技术，BI@Report能够轻松处理海量数据的快速分析需求。 OLAP引擎：ROLAP数据仓库的强大查询引擎 BI@Report的OLAP引擎负责从ROLAP数据仓库中查询数据，并在查询过程中实现以下功能： 限制用户查询范围: 例如，市级单位用户只能查询自身或其下级的数据。此功能为BI@Report特有，可在多级用户环境中部署，为所有用户提供集中式分析引擎，并自动限制各级用户的查询权限。 识别主题间、主题与维表间链接关系: 多数分析涉及多个主题和维表，OLAP引擎能够识别它们之间的链接关系并执行联合查询。 处理统计方法运算: OLAP引擎可以处理取前期数据、增幅、增减额等统计方法的运算，并针对不同数据库采用最高效的查询方法。此外，OLAP引擎还支持用户自定义统计方法，如标准差、相关系数等。 空值和零值处理: 针对某些数据库中空值和零值处理的特殊情况，OLAP引擎根据用户设置返回期望值，避免异常情况发生。

PARTY主题与其他主题的关联关系 当事人与账户的关系 外部编号 历史和事件的关系 与产品的关系 地址信息历史

基于网络信息搜集的主题强度分析模型 为了研究特定主题在互联网上的表现强度，本章提出一种基于网络信息搜集和分析的实验模型。该模型模拟传播学中的“议程设置”理论，通过系统地搜集和分析网络信息，从不同角度和层次揭示互联网对该主题的报道强度。 模型步骤 该模型包含以下步骤： 样本空间选取: 由于无法考察互联网上的所有信息，需要选取一个代表性的网页子集作为样本空间。 主题特征提取: 确定目标主题的关键词、相关概念以及其他特征，用于识别与主题相关的网页。 目标参量设置: 定义用于衡量主题强度的指标，例如网页数量、关键词频率、链接关系等。 网页搜集: 利用搜索引擎或网络爬虫，根据主题特征搜集相关网页。 数据后处理: 对搜集到的网页进行分析，计算目标参量，并进行统计分析，以评估主题强度。 模型意义 该模型的实现依赖于计算机技术，为网络传播学研究提供了一个强大的实验工具。通过该模型，可以定量分析特定主题在互联网上的表现强度，为理解网络舆情、社会热点等问题提供科学依据。

利用小红书评论数据，结合TF-IDF技术，展开LDA主题模型分析。

先序关系是指知识主题之间学习的先后依赖关系。现有的先序关系挖掘方法存在流线型误差累积和严重依赖超链接问题。为解决这些挑战，本研究通过统计分析发现了先序关系的不对称性特征，并提出了一种基于文本抽取的端到端先序关系挖掘模型。该模型基于文本中的术语上下位关系，计算知识主题的相关术语集间先序关系不对称性，有效预测知识主题的先序关系。实验结果显示，该方法具有优异的先序关系抽取性能。

一些学者在共词分析中选择文献的主题词或关键词作为基本单元。然而，由于计算机无法识别同义词，在统计过程中，同义词会被视为完全不同的词汇，从而影响分析结果的准确性。 为了避免这种情况，建议使用受控的、经过统一标引的主题词作为分析单元。只有这样，才能准确地利用词语的共现频率反映文章中所包含的概念，确保共词分析方法的有效性。

客户洞察与分析- 客户行为细分模型- 客户流失倾向预警模型- 价格敏感度模型风险管理与信用评估- 客户信用评分模型营销优化与精准推荐- 交叉销售模型- 营销效果预测模型- 精确营销模型

共词分析法，通过分析文献中词汇对或名词短语的共现情况，揭示学科主题之间的关联。词汇对在同一文献中出现的频率越高，表明这两个主题的关系越紧密。 具体而言，共词分析法统计一组文献主题词两两之间在同一文献出现的频率，构建共词网络。网络中节点之间的距离反映主题内容的亲疏关系。 该方法利用包容系数、聚类分析等统计手段，将复杂的共词关系转化为直观的数值和图形，清晰地呈现主题词之间的关联。