8、OLAP 在复杂报表处理与客户行为分析中的应用

OLAP 在复杂报表处理与客户行为分析中的应用

1. 复杂报表处理现状与解决思路

在实际的报表应用中，现有的数据仓库和 OLAP 平台对复杂报表的支持并不充分。这些系统的使用原则过于以计算机为中心，无法满足许多典型用户的需求，特别是用户对紧凑信息展示的需求。

为了解决这个问题，可以在平台 API 之上构建一个复杂报表管理层，对现有工具进行扩展。目前，相关理念在 GfK 数据仓库项目中的实现已接近完成。测试用户对系统易用的用户界面表示赞赏，尤其是通过功能扩展的多维数据立方体提供的上下文驱动用户指导。在性能方面，虽然目前尚未达到应用的极限，但如果遇到严重的性能问题，除了常见的系统级优化措施（如分区和索引）外，该方法本身也有许多性能调优的机会。由于复杂报表被分解为相对较小且结构简单的报表，这些低级报表很有可能在不同的应用级报表中反复使用。目前，正在将一些关于自适应聚合管理系统的研究成果集成到架构中。

2. OLAP 基于客户行为分析的背景与意义

客户行为分析对于许多应用（如欺诈检测、精准营销和促销）变得越来越重要。客户行为分析旨在从交易数据中提取客户活动模式，并利用这些模式为服务提供、趋势分析和异常行为发现等提供指导。

以电话通话数据为例，欺诈检测可以分为两种类型：
- 基于阈值的欺诈检测 ：例如，通话时长超过 24 小时或在晚上通话时长超过 4 小时的通话可能被视为可疑。
- 基于模式的欺诈检测 ：如果某个呼叫者的通话模式与已知的欺诈模式相似，则该呼叫者可能被视为可疑。

客户行为分析对于这两种欺诈检测都非常重要。在基于阈值的欺诈检测中，有