大数据在电信行业的应用

电信与媒体市场调研公司InformaTelecoms&Media在2013年的调查结果显示，全球120家运营商中约有48%的运营商正在实施大数据业务。该调研公司表示，大数据业务成本平均占到运营商总IT预算的10%，并且在未来五年内将升至23%左右，成为运营商的一项战略性优势。可见，由流量经营进入大数据运营已成为大势所趋。

电信运营商拥有多年的数据积累，拥有诸如财务收入、业务发展量等结构化数据，也会涉及到图片、文本、音频、视频等非结构化数据。从数据来源看，电信运营商的数据来自于涉及移动语音、固定电话、固网接入和无线上网等所有业务，也会涉及公众客户、政企客户和家庭客户，同时也会收集到实体渠道、电子渠道、直销渠道等所有类型渠道的接触信息。整体来看，电信运营商大数据发展仍处在探索阶段。

目前国内运营商运用大数据主要有五方面：（1）网络管理和优化，包括基础设施建设优化和网络运营管理和优化；（2）市场与精准营销，包括客户画像、关系链研究、精准营销、实时营销和个性化推荐；（3）客户关系管理，包括客服中心优化和客户生命周期管理；（4）企业运营管理，包括业务运营监控和经营分析；（5）数据商业化指数据对外商业化，单独盈利。

第一方面：网络管理和优化。此方向包括对基础设施建设的优化和网络运营管理及优化。

（1）基础设施建设的优化。如利用大数据实现基站和热点的选址以及资源的分配。运营商可以通过分析话单和信令中用户的流量在时间周期和位置特征方面的分布，对2G、3G的高流量区域设计4G基站和WLAN热点；同时，运营商还可以对建立

评估模型对已有基站的效率和成本进行评估，发现基站建设的资源浪费问题，如某些地区为了完成基站建设指标将基站建设在人际罕至的地方等。

（2）网络运营管理及优化。在网络运营层面，运营商可以通过大数据分析网络的流量、流向变化趋势，及时调整资源配置，同时还可以分析网络日志，进行全网络优化，不断提升网络质量和网络利用率。

利用大数据技术实时采集处理网络信令数据，监控网络状况，识别价值小区和业务热点小区，更精准的指导网络优化，实现网络、应用和用户的智能指配。由于用户群的不同，不同小区对运营商的贡献也不同。运营商可以将小区的数据进行多维度数据综合分析，通过对小区VIP用户分布，收入分布，及相关的分布模型得到不同小区的价值，再和网络质量分析结合起来，两者叠加一起，就有可能发现某个小区价值高，但是网络覆盖需要进一步提升，进而先设定网络优化的优先级，提高投资效率。

?德国电信建立预测城市里面的各区域无线资源占用模型，根据预测结果，灵活的提前配置无线资源，如在白天给CBD地区多分配无线资源，在晚上，则给酒吧地区多分配无线资源，使得无线网络的运行效率和利用率更高。

?法国电信通过分析发现某段网络上的掉话率持续过高，借助大数据手段诊断出通话中断产生的原因是网络负荷过重造成，并根据分析结果优化网络布局，为客户提供了更好的体验，获得了更多的客户以及业务增长；

第二方面，市场与精准营销。

此方向包括客户画像、关系链研究、精准营销、实时营销和个性化推荐。

（1）客户画像。运营商可以基于客户终端信息、位置信息、通话行为、手机上网行为轨迹等丰富的数据，为每个客户打上人口统计学特征、消费行为、上网行为和兴趣爱好标签，并借助数据挖掘技术（如分类、聚类、RFM等）进行客户分群，完善客户的360度画像，帮助运营商深入了解客户行为偏好和需求特征。

（2）关系链研究。运营商可以通过分析客户通讯录、通话行为、网络社交行以及客户资料等数据，开展交往圈分析。尤其是利用各种联系记录形成社交网络来丰富对用户的洞察，并进一步利用图挖掘的方法来发现各种圈子，发现圈子中的关键人员，以及识别家庭和政企客户；或者分析社交圈子寻找营销机会。如在一个行为同质化圈子里面，如果这个圈子大多数为高流量用户，并在这个圈子中发现异网的用户，我们可以推测该用户也是高流量的情况，便可以通过营销的活动把异网高流量的用户引导到自己的网络上，对其推广4G套餐，提升营销转化率。总之，我们可以利用社交圈子提高营销效率，改进服务，低成本扩大产品的影响力。

（3）精准营销和实时营销。运营商在客户画像的基础上对客户特征的深入理解，建立客户与业务、资费套餐、终端类型、在用网络的精准匹配，并在在推送渠道、推送时机、推送方式上满足客户的需求，实现精准营销。如我们可以利用大数据分析用户的终端偏好和消费能力，预测用户的换机时间尤其是合约机到期时间，并捕捉用户最近的特征事件，从而预测用户购买终端的真正需求，通过短信、呼叫中心、营业厅等多种渠道推送相关的营销信息到用户手中。

（4）个性化推荐。利用客户画像信息、客户终端信息、客户行为习惯偏好等，运营商可以为客户提供定制化的服务，优化产品、流量套餐和定价机制，实现个性化营销和服务，提升客户体验与感知；或者在应用商城实现个性化推荐，在电商平台实现个性化推荐，在社交网络推荐感兴趣的好友。

第三方面，客户关系管理。此方面包括客服中心优化和客户生命周期管理。

（1）客服中心优化。客服中心是运营商和客户接触较为频繁的通道，因此客服中心拥有大量的客户呼叫行为和需求数据。我们可以利用大数据技术可以深入分析客服热线呼入客户的行为特征、选择路径、等候时长，并关联客户历史接触信息、客户套餐消费情况、客户人口统计学特征、客户机型等数据，建立客服热线智能路径模型，预测下次客户呼入的需求、投诉风险以及相应的路径和节点，这样便可缩短客

服呼入处理时间，识别投诉风险，有助于提升客服满意度；另外，也可以通过语义分析，对客服热线的问题进行分类，识别热点问题和客户情绪，对于发生量较大且严重的问题，要及时预警相关部门进行优化。

（2）客户关怀与客户生命周期管理。客户生命周期管理包括新客户获取、客户成长、客户成熟、客户衰退和客户离开等五个阶段的管理。在客户获取阶段，我们可以通过算法挖掘和发现高潜客户；在客户成长阶段，通过关联规则等算法进行交叉销售，提升客户人均消费额；在客户成熟期，可以通过大数据方法进行客户分群（RFM、聚类等）并进行精准推荐，同时对不同客户实时忠诚计划；在客户衰退期，需要进行流失预警，提前发现高流失风险客户，并作相应的客户关怀；在客户离开阶段，我们可以通过大数据挖掘高潜回流客户。国内外运营商在客户生命周期管理方面应用的案例都比较多。如SK电讯新成立一家公司SKPlanet，专门处理与大数据相关的业务，通过分析用户的使用行为，在用户做出离开决定之前，推出符合用户兴趣的业务，防止用户流失；而T-Mobile通过集成数据综合分析客户流失的原因，在一个季度内将流失率减半。

第四方面，企业运营管理。可以分为业务运营监控和经营分析。

（1）业务运营监控分可以基于大数据分析从网络、业务、用户和业务量、业务质量、终端等多个维度为运营商监控管道和客户运营情况。构建灵活可定制的指标模块，构建QoE/KQI/KPI等指标体系，以及异动智能监控体系，从宏观到微观全方位快速准确地掌控运营及异动原因。

（2）经营分析和市场监测。我们可以通过数据分析对业务和市场经营状况进行总结和分析，主要分为经营日报、周报、月报、季报以及专题分析等。过去，这些报告都是分析师来撰写。在大数据时代，这些经营报告和专题分析报告均可以自动化生成网页或者APP形式，通过机器来完成。数据来源则是企业内部的业务和用户数据，

以及通过大数据手段采集的外部社交网络数据、技术和市场数据。分析师转变为报告产品经理，制定报告框架、分析和统计维度，剩下的工作交给机器来完成。

第五方面，数据商业化。数据商业化指通过企业自身拥有的大数据资产进行对外商业化，获取收益。国内外运营商的数据商业化都处于探索阶段，但相对来说，国外运营商在这方面发展的更快一些。

（1）对外提供营销洞察和精准广告投放。

?营销洞察：美国电信运营商Verizon成立了精准营销部门

PrecisionMarketingDivision。该部门提供精准营销洞察(PrecisionMarketInsights)，提供商业数据分析服务。如在美国，棒球和篮球比赛是商家最为看中的营销场合，此前在超级碗和NBA的比赛中，Verizon针对观众的来源地进行了精确数据分析，球队得以了解观众对赞助商的喜好等；美国电信运营商Sprint则利用大数据为行业客户提供消费者和市场洞察，包括人口特征、行为特征以及季节性分析等方面。

?精准广告投放：Verizon的精准营销部门基于营销洞察还提供精准广告投放服务；AT&T提供Alert业务，当用户距离商家很近时，就有可能收到该商家提供的折扣很大的电子优惠券。

（2）基于大数据监测和决策支撑服务。

?客流和选址：西班牙电信于2012年10月成立了动态洞察部门DynamicInsights 开展大数据业务，为客户提供数据分析打包服务。该部门与市场研究机构GFK进行合作，在英国、巴西推出了首款产品名为智慧足迹（SmartSteps）。智慧足迹基于完全匿名和聚合的移动网络数据，帮助零售商分析顾客来源和各商铺、展位的人流情况以及消费者特征和消费能力，并将洞察结果面向政企客户提供客流分析和零售店选址服务。

?公共事业服务：法国最大的运营商法国电信，其通信解决方案部门OrangeBusinessServices承担了法国很多公共服务项目的IT系统建设，比如它承建了

一个法国高速公路数据监测项目，每天都会产生几百万条记录，对这些记录进行分析就能为行驶于高速公路上的车辆提供准确及时的信息，有效提高道路通畅率。

总的来看，电信行业的大数据依然处于探索阶段，未来几年，无论是内部大数据应用还是外部大数据商业化都有很大的成长空间。但电信行业大数据最大的障碍是数据孤岛效应严重，由于国内运营商的区域化运营，电信企业的数据分别存储在各地区分公司，甚至分公司不同业务的数据都有可能没打通。而互联网和大数据则是没有边界。日本最大的移动通信运营商NTTDocomo2010年以前就开始着手大数据运用的规划，NTTDocomo相对国内运营商有一个很大的优势是全国统一的数据收集、整合形式，因此NTTDocomo可以很轻易拿到全国的系统数据。Docomo不但着重搜集用户本身的年龄、性别、住址等信息，而且制作精细化的表格，要求用户办理业务填写更详细信息。对于国内电信运营商，要真正的利用大数据，数据的统一和整合是最为重要的一步。我们已经看到中国移动已经开始着手准备这方面的工作，相信未来几年，在互联网企业的竞争压力下，中国的电信行业大数据将发展的更快，变革会更彻底。

文：傅志华，引用请注明来源。

关于作者：傅志华先生曾为腾讯社交网络事业群数据中心总监以及腾讯公司数据协会会长。在腾讯前，任DCCI互联网数据中心副总裁。现就职于一家美国互联网上市公司商业智能中心，同时任中国信息协会大数据分会理事、中国互联网协会数据分析研究组专家、国际数字分析协会（DAA）专家，积极致力于推动大数据支撑企业运营和大数据经验交流。

大数据下，用户分析的核心是什么？——解决实际问题

确定用户分析目的，具体是为了降低成本？增加收入？优化用户体验？提升营销效果？用户针对性管理？

确定目的后开始选择合适的数据，然后搭建模型，最后得出结果，并用数据可视化解读。

大数据时代，用户数据使用成为企业发展的重中之重

数据基础平台：

1、用户唯一+用户行为ID+用户画像+用户兴趣

2、数据接入系统计算任务调度系统+元数

完善产品运营，提升用户体验：

1、业务运营监控

异动智能分析

金字塔体系

用户路径分析

数据体系

2、用户/客户体验优化

产品体验分析

口碑监测

用户/客户体验研究

对外服务，提升盈利

3、对外服务，提升盈利

精细化营销

个性化推荐

用户生命周期管理

活动效果提升

自助提取和分析工具

4、数据服务

数据分析产品化

分析结果可视化

分析结果实时化

战略分析

业务经营分析

收入分析

竞争分析

用户维护

用户数据的构成——用户画像基础数据

1、网络行为数据指标

活跃人数

访问/启动次数

页面浏览量

访问时长

装机量

激活率

渗透率

外部触点

2、网站内行为数据指标唯一页面浏览次数

页面停留时间

直接跳出访问数

访问深度

进入或离开页面

浏览路径

评论次数与内容

3、用户内容偏好数据指标使用APP/登陆网站

时间/频次

浏览/收藏内容

评论内容

互动内容

用户生活形态偏好

用户品牌偏好

用户地理位置

4、用户交易数据指标

贡献率

客单件/客单价

连带率

回头率

流失率

促销活动转化率

唤醒率

浅谈大数据

浅谈大数据 去年三月，在北京举行的一场大数据产业推介会上，马云首次提出“人类 正从IT时代走向DT时代”，并指出DT(Data technology)时代利用数据处理技术，以服务大众、激发生产力为主。 在变革过程中，IT与DT不仅存在技术上的差异，在思想观念层面也有显着不同。IT(Information Technology)时代利用的是信息技术，以“我”为中心，强调自我控制、自我管理，而DT则充分挖掘数据资源，以“别人”为中心，不仅强调舒服的客户体验，而且也需要公开透明的游戏规则与行业环境。DT时 代的挑战和机遇，在于把互联网和传统行业相结合。 当然，在走向DT的过程中，无论是客户体验，还是互联网与传统行业的结合，数据无疑是争夺的重点资源，甚至可以说Data为王。 那么什么是大数据呢？Garnter给出的定义：大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化 的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》[1]中 大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析 处理。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。 下面我们从一个有趣的例子开始，1948年辽沈战役期间，司令员林彪要求 每天要进行例常的“每日军情汇报”，由值班参谋读出下属各个纵队、师、团用电台报告的当日战况和缴获情况。那几乎是重复着千篇一律枯燥无味的数据：每支部队歼敌多少、俘虏多少;缴获的火炮、车辆多少，枪支、物资多少……有一天，参谋照例汇报当日的战况，林彪突然打断他：“刚才念的在胡家窝棚那个战斗的缴获，你们听到了吗?”大家都很茫然，因为如此战斗每天都有几十起，不都是差不多一模一样的枯燥数字吗?林彪扫视一周，见无人回答，便接连问了三句：“为什么那里缴获的短枪与长枪的比例比其它战斗略高?”“为什么那 里缴获和击毁的小车与大车的比例比其它战斗略高?”“为什么在那里俘虏和击毙的军官与士兵的比例比其它战斗略高?”林彪司令员大步走向挂满军用地图的墙壁，指着地图上的那个点说：“我猜想，不，我断定!敌人的指挥所就在这里!”果然，部队很快就抓住了敌方的指挥官廖耀湘，并取得这场重要战役的胜利。 这个例子真实的反映在各行各业，探求数据价值取决于把握数据的人，关 键是人的数据思维；与其说是大数据创造了价值，不如说是大数据思维触发了 新的价值增长。 首先，我认为大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已， 没有必要神话它或者与我们关系不大。在以云计算为代表的技术创新大幕的衬 托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业 的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。 其次，想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，我着手从三 个层面来展开：

大数据在医疗行业应用调研报告

关于大数据在医疗行业应用的调研报告 1引言 早期的医学研究成果、病人的信息等，往往都以纸质档的形式锁在文件柜中。近年来，随着计算机技术、互联网技术、信息技术等的高速发展，医疗领域内的信息包括病历数据、医学检验数据和医学影像数据等正从纸质的单一数据信息向系统的数据信息方式转变。与此同时，大型卫生信息平台、医疗业务体系也在逐步建立完善。这就决定了，大数据技术必将对医疗卫生领域带来重大影响。 大数据技术使得我们可以不再完全依赖于随机采样，通过分析挖掘获取小数据无法提取的有价值信息。大数据技术可以通过临床决策支持、医疗药品研发、健康危险因素分析等方面为医疗领域从大体量、高复杂的数据中提取价值，将有可能给医疗行业开拓一个新的黄金时代。 2大数据技术在医疗领域的应用情况及发展前景 2.1大数据技术在医疗领域的应用 大数据技术在医疗领域的技术层面、业务层面都有十分重要的应用价值。在技术层面：大数据技术可以应用于非结构化数据的分析、挖掘，大量实时监测数据分析等，为医疗卫生管理系统、综合信息平台等建设提供技术支持；在业务层面：大数据技术可以向医生提供临床辅助决策和科研支持，向管理者提供管理辅助决策、行业监管、绩效考核支持，向居民提供健康监测支持，向药品研发提供统计学分析、就诊行为分析支持。 （1）大数据技术在医疗系统、医疗信息平台建设中的应用 大数据技术可以通过建立海量医疗数据库、网络信息共享、数据实时监测等方式，为国家卫生综合管理信息平台、电子健康档案资源库、国家级卫生监 督信息系统、妇幼保健业务信息系统、医院管理平台等提供基本数据源，并提 供数据源的存储、更新、挖掘分析、管理等功能。通过这些系统及平台，医疗 机构之间能够实现同级检查结果互认，节省医疗资源，减轻患者负担；患者可 以实现网络预约、异地就诊、医疗保险信息即时结算。 （2）大数据技术在临床辅助决策中的应用

电信运营商行业大数据应用考试试题及答案

企业级大数据平台架构 电信行业大数据应用案例分享 互联网+行业大数据应用案例分享 第一套题 1、哪个选项不属于大数据4V特点？（ B ） A、Volume B、Valid C、Variety D、Value 2、大数据的特点不包含（ B ） A、数据体量大 B、价值密度高 C、处理速度快 D、数据不统一 3、业界对大数据典型特征定义，一下哪像描述正确 ABC 4、Hadoop包括（ABC） A、Hadoop Distrbuted Filesystem（HDFS） B、HadoopMapReduce C、Hbase D、HadoopStreaming 5、有关HDFS文件系统说法正确的是以下那些？（AD） A、HDFS本身是个高可用系统架构 B、HDFS采取的是多NameNode、DataNode架构 C、HDFS数据副本的数量越大越好 D、HDFS NameNode分主备，主备不同时对外服务 6、关于大数据的理念的描述，以下哪些不正确（BD） A、相关性比因果更重要 B、要效率也要绝对精准 C、大数据的核心价值是预测 D、遵从隐私和法律并非大数据的风险 7、HDFS文件系统适用于以下哪些场景（AC） A、将单文件分割成很多小块存储 B、存储大量小文件 C、流式数据读取 D、实时数据读取 8、对海量大数据管理可能面临的难题包括（ABCD） A、如何实现快速查找，提升检索效率； B、如何保证数据真实性，防止数据诈骗； C、如何实现PB级不同类型数据的存储； D、如何降低数据产生数量，节约存储资源。 9、大数据应用大大方便教育资源的管理，彻底改变教育模式，特别是在科研领域，面向数据密集型科研发现，将成为继三大范式之后的第四范式，此处提到的科学发展领域的三大范式是指（ABC） A、理论 B、推演 C、模拟 D、计算

电信行业大数据解决方案

行业背景 电信运营商近几年面对移动互联网的高速发展，客户的移动数据流量需求迅猛增长，数据流量收入已超过点对点短信，成为拉动数据业务收入增长的主要驱动力的现实。在3G的全业务市场竞争环境下，急需根据竞争情况和客户需求，加快实现流量的实时计费和提醒，优化数据流量资费体系，降低套餐内外的资费水平差距，提高精细化营销能力，不断提高客户的满意度和大幅度降低流量投诉。这就催生了对流量大数据分析的需要,大数据依赖于成熟的技术方案,应用的关键在于业务层面,因此大数据在运营商中应用中催生了很多商业机会, 同时运营商现有的系统架构在面对大数据的挑战和机会面前遇到了问题。 商业机会 改善用户体验 ?分析用户行为，改进产品设计； ?通过用户爱好分析，进行及时、精准的业务推荐和客户关怀； 优化网络质量 ?分析流量、流量变化，调整资源配置； ?分析网络日志，进行网络优化和故障定位； ?合理给各类业务分配带宽及优先级等； 助力市场决策 ?通过业务、资源、财务等各类数据的综合分析，快速准确确定公司管理和市场竞争策略；?基于用户的职业、年龄、LBS等信息提供精准营销手段； 业务创新 ?在确保用户隐私不被侵犯的前提下，对数据进行深度加工，对外提供信息服务，帮助企业盈利； ?精确了解与预测用户的需求的变化趋势，为未来研发提供方向和指导； 面临问题 系统分散建设，难以实现资源和应用共享 ?经营分析、信令监测、综合网络分析、不良信息监测、上网日志留存等大数据系统垂直建设较多，另外很多省分公司的系统建设存在重复建设、应用重 复开发、各类专家资源无法共享等情况； 数据分散存储，标准化程度低

?各大数据系统数据模型不统一，跨系统综合分析困难； ?统一管理难度较高； 以OLTP为核心的传统架构，难以满足新业务发展要求 ?多采用高端架构建设（类IOE），成本极高； ?仅具备结构化数据处理能力，无法支持飞速增长的非结构化、半结构化数据处理； ?对高速增长的数据，传统架构很难满足存储需求； 大部分业务只对内提供服务，未能有效地进行成规模商业利用 ?如何建立商业模式？ ?如何解决用户隐私保护问题？ 方案架构 针对电信运营商大数据管理总体系统框架分为四层, 分别是物理层,数据成,模型层应用层, 数据层是整个运营商大数据管理的核心部分,为上层应用提供数据支撑。 应用层 模型层 数据层 物理层

关于大数据分析结课论文

大数据论文 摘要数据发展到今天，已不再是一个新的概念，基于大数据技术的应用也层出不穷，但作为一项发展前景广阔的技术，其很多作用还有待挖掘，比如为人们的生活带来方便，为企业带来更多利益等。现今，互联网上每日产生的数据已由曾经的TB级发展到了今天的PB级、EB级甚至ZB级。如此爆炸性的数据怎样去使用它，又怎样使它拥有不可估量的价值呢？这就需要不断去研究开发，让每天的数据“砂砾”变为“黄金”。那么如何才能将大量的数据存储起来，并加以分析利用呢，大数据技术应运而生。大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。大数据的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化的处理。本文就大数据技术进行了深入探讨，从大数据的定义、特征以及目前的应用情况引入，简述了大数据分析的统计方法、挖掘方法、神经网络方法和基于深度学习框架的方法，并对大数据分析流程和框架、大数据存储模式和服务机制、大数据分析中的多源数据融合技术、高维数据的降维技术、子空间分析、集成分析的处理方法等做了概述。最后，以网络信息安全为例，阐述了该领域的大数据分析过程和方法。 关键词大数据；数据挖掘；深度学习；大数据分析；网络信息安全一、大数据概述

1.1大数据的定义和特征 目前，虽然大数据的重要性得到了大家的一致认同，但是关于大数据的定义却众说纷纭。大数据是一个抽象的概念，除去数据量庞大，大数据还有一些其他的特征，这些特征决定了大数据与“海量数据”和“非常大的数据”这些概念之间的不同。一般意义上，大数据是指无法在有限时间内用传统IT技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。科技企业、研究学者、数据分析师和技术顾问们，由于各自的关注点不同，对于大数据有着不同的定义。通过以下定义，或许可以帮助我们更好地理解大数据在社会、经济和技术等方而的深刻内涵。2010年Apache Hadoop组织将大数据定义为，“普通的计算机软件无法在可接受的时间范围内捕捉、管理、处理的规模庞大的数据集”。在此定义的基础上，2011年5月，全球著名咨询机构麦肯锡公司发布了名为“大数据：下一个创新、竞争和生产力的前沿”的报 告，在报告中对大数据的定义进行了扩充。大数据是指其大小超出了典型数据库软件的采集、存储、管理和分析等能力的数据集。该定义有两方而内涵：（1）符合大数据标准的数据集大小是变化的，会随着时间推移、技术进步而增长；（2）不同部门符合大数据标准的数据集大小会存在差别。目前，大数据的一般范围是从几个TB到数个PB（数千TB）[2]。根据麦肯锡的定义可以看出，数据集的大小并不是大数据的唯一标准，数据规模不断增长，以及无法依靠传统的数据库技术进行管理，也是大数据的两个重要特征。大数据价值链可分为4个阶段:数据生成、数据采集、数据储存以及数据分析。数据分析是大数据价值链的最后也是最重要的阶段，是大数据价值的实现，是大数据应用的基础，其目的在于提取有用的值，提供论断建议或支持决策，通过对不同领域数据集的分析可能会产生不同级别的潜在价值。 在日新月异的IT业界，各个企业对大数据都有着自己不同的解读.大数据的主要特征5个，即5" V”特征：Volume(容量大)、Variety(种类多)、Velocity(速度快)、难辨识(veracity)和最重要的Value(价值密度低)。 Volume(容量大)是指大数据巨大的数据量与数据完整性。可指大数据集合中包含的数据多，也可指组成大数据的网络包含的子数据个数多。 Variety(种类多)意味着要在海量、种类繁多的数据间发现其内在关联。大数据中包含的各种数据类型很多，既可包含各种结构化数据类型，又可包含各种非结构化数据类型，乃至其他数据类型。 Velocity(速度快)可以理解为更快地满足实时性需求。大数据的结构和内容等都可动态变化，而且变化频率高、速度快、范围广，数据形态具有极大的动态性，处理需要极快的实时性。 Veracity (难辨识)可以体现在数据的内容、结构、处理、以及所含子数据间的关联等多方面。大数据中可以包含众多具有不同概率分布的随机数和众多具有不同定义域的模糊数。数间关联模糊不清、并且可能随时随机变化。

大数据在医疗行业的应用

大数据在医疗行业的应用 医疗行业很早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战。在互联网大框架的结构下，大圣众包威客平台为你解读，作为一个行业的流行语，互联网+医疗的个性化服务，能给医疗保健工作者和消费者带来哪些真正的福利呢？ 据相关专项研究指出，如果能排除体制障碍，大数据分析可以帮助美国医疗服务业一年创造3000亿美元的附加价值，重点集中于医疗服务业4大领域：临床业务、付款定价、研发、新商业模式、公众健康，涵盖了十多项应用场景。 领域一：临床操作 1.比较效果研究：大数据分析获取最佳性价比治疗方案

通过全面分析病人特征数据和疗效数据，然后比较多种干预措施的有效性，可以找到针对特定病人的最佳治疗途径。研究表明，对同一病人来说，医疗服务提供方不同，医疗护理方法和效果不同，成本上也存在很大差异。医疗护理系统实现CER，将有可能减少过度治疗(比如避免那些副作用比疗效明显的治疗方式)，以及治疗不足。 2.临床决策支持系统：提高准确性，减少医疗事故率 临床决策支持系统可提高工作效率和诊疗质量。临床决策支持系统分析医生输入条目，比较其与医学指引不同地方，提醒医生防止潜在的错误，如药物不良反应。医疗服务提供方可以降低医疗事故率和索赔数，尤其是那些临床错误引起的医疗事故。大数据分析技术将使临床决策支持系统更智能，如可以使用图像分析和识别技术，识别医疗影像(X光、CT、MRI)数据，或者挖掘医疗文献数据建立医疗专家数据库，从而给医生提出诊疗建议。 3.医疗数据透明度：实现高效管理，降低成本

提高医疗过程数据的透明度，可以使医疗从业者、医疗机构绩效更透明，间接促进医疗服务质量提高。数据分析可以带来业务流程的精简，通过精益生产降低成本，找到符合需求的工作更高效的员工，从而提高护理质量并给病人带来更好的体验，也给医疗服务机构带来额外的业绩增长潜力。公开发布医疗质量和绩效数据还可以帮助病人做出更明智的健康护理决定，这也将帮助医疗服务提供方提高总体绩效，从而更具竞争力。 4.远程病人监控：慢性病患者高效照护 根据统计，中国各类慢性病患者超过3亿人，尤其是我国进入老龄化时代以后，将存在非常大的照护缺口，远程病人监护系统对治疗慢性病患者非常有用。远程病人监护系统包括家用心脏监测设备、血糖仪，甚至还包括芯片药片，芯片药片被患者摄入后，实时传送数据到电子病历数据库。更多的好处是，通过对远

大数据时代运营商的SWOT分析

西安邮电大学 科研训练（论文）题目：大数据时代运营商的SWOT分析 院（系）：经济与管理学院（工商管理系） 专业：人力资源管理 班级：1102班 学生姓名：刘丹 导师姓名：尹丽英职称：讲师 起止时间：2013年9月16日至12月6日

科研训练（论文）成绩鉴定表 指导教师评语

目录 摘要........................................ 错误!未定义书签。Abstract......................................... 错误!未定义书签。 1 引言...................................... 错误!未定义书签。 2 大数据时代运营商的发展现状 (1) 2.1大数据的含义及特征............................... 错误!未定义书签。 2.2大数据的应用领域及其价值......................... 错误!未定义书签。 2.3大数据时代运营商的发展现状 (3) 2.4大数据时代运营商的发展趋势 (4) 3 大数据时代运营商的SWOT分析 (5) 3.1优势与劣势分析 (5) 3.2机会与威胁分析 (6) 4大数据时代运营商的经营策略 (8) 5结论 (10) 参考文献 (11)

摘要 近年来，大数据所带来的挑战推动了计算技术的快速发展，催生了分布式并行处理平台Hadoop、软硬件一体化数据库服务器Exadata等一批新产品。对于电信运营商这样的大型企业而言，需要思考如何应用这些新技术，解决在大数据时代背景下所面临的挑战，从而提升企业价值。本文立足于电信行业，通过分析大数据的现状及发展趋势，利用SWOT分析模型，阐述电信运营商在大数据时代背景下的优势与劣势，以及所面临的机遇与挑战，并提出相关应对策略，最后展望在大数据时代电信企业的发展及转变趋势。 关键词：大数据运营商 SWOT分析模型数据挖掘

大数据在医疗行业应用的15个场景

大数据在医疗行业应用的15个场景 1989年，Gartner提出BI概念。2008年，Gartner将BI概念进一步升级为高级分析(Advaneed Analyties) 。2011年，麦肯锡阐释大数据概念。虽然名称不同，但实际上它们要解决的问题从来没变过。只不过，现在的大数据分析技术能处理相比20年前更大量、多样、实时(Volume、Variety、Velocity)的数据，即大数据。相比20年前的BI，现在的大数据分析 能够产生更大的商业价值，大数据存储和分析技术的发展也得益于商业场景中数据量的激增和数据种类的多样化。 因此在实施大数据分析项目之前，企业不仅应该知道使用何种技术，更应该知道在什么时候、 什么地方使用。除了较早前就开始利用大数据的互联网公司，医疗行业可能是让大数据分析 最先发扬光大的传统行业之一。医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。 因此，医疗行业将和银行、电信、保险等行业一起首先迈入大数据时代。麦肯锡在其报告中 指出，排除体制障碍，大数据分析可以帮助美国的医疗服务业一年创造3000亿美元的附加 价值。本文列出了医疗服务业5大领域(临床业务、付款/定价、研发、新的商业模式、公众 健康)的15项应用，这些场景下，大数据的分析和应用都将发挥巨大的作用，提高医疗效率和医疗效果。 临床操作： 在临床操作方面，有5个主要场景的大数据应用。麦肯锡估计，如果这些应用被充分采用, 光是美国，国家医疗健康开支一年就将减少165亿美元。 1. 比较效果研究 通过全面分析病人特征数据和疗效数据，然后比较多种干预措施的有效性，可以找到针对特 定病人的最佳治疗途径。 基于疗效的研究包括比较效果研究(Comparative Effectiveness Research，CER)。研究表 明，对同一病人来说，医疗服务提供方不同，医疗护理方法和效果不同，成本上也存在着很 大的差异。精准分析包括病人体征数据、费用数据和疗效数据在内的大型数据集，可以帮助

运营商大数据应用解决方案

运营商大数据应用解决方案

运营商大数据应用 解决方案

目录 1.大数据概述 (9) 1.1.概述 9 1.2.大数据定义 9 1.3.大数据技术发展 11 2.大数据应用 (14) 2.1.大数据应用阐述 14 2.2.大数据应用架构 16 2.3.大数据行业应用 16 2.3.1.医疗行业 16 2.3.2.能源行业 17 2.3.3.通信行业 17

2.3.4.零售业 18 3.大数据解决方案 (19) 3.1.大数据技术组成 19 3.1.1.分析技术 19 3.1.1.1.................. 可视化分析 19 3.1.1.2................. 数据挖掘算法 19 3.1.1.3................. 预测分析能力 19 3.1.1. 4................... 语义引擎 19 3.1.1.5............. 数据质量和数据管理 20 3.1.2.存储数据库 20 3.1.3.分布式计算技术 21 3.2.大数据处理过程 23 3.2.1.采集 23 3.2.2.导入/预处理

24 3.2.3.统计/分析 24 3.2. 4.挖掘 24 3.3.大数据处理的核心技术-Hadoop 25 3.3.1.Hadoop的组成 25 3.3.2.Hadoop的优点： 28 3.3.2.1.................. 高可靠性。 28 3.3.2.2.................. 高扩展性。 28 3.3.2.3................... 高效性。 29 3.3.2. 4.................. 高容错性。 29 3.3.3.Hadoop的不足 29 3.3. 4.主要商业性“大数据”处理方案 29 3.3.2.5....... IBM InfoSphere大数据分析平台 30 3.3.2.6...... Or a c l e Bi g Da t aApplianc 31

大数据分析及其在医疗领域中的应用_图文(精)

第７期 ２４ ２０１４年４月１０日 计算机教育 ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｄｕｃａｔｉｏｎ ◆新视点 文章编号：１６７２．５９１３（２０１４）０７—００２４－０６ 中图分类号：Ｇ６４２ 大数据分析及其在医疗领域中的应用 邹北骥 （中南大学信息科学与工程学院，湖南长沙４１００８３） 摘要：互联网和物联网技术的快速发展给数据的上传与下载带来了前所未有的便利，使得互联网上 的数据量急剧增长，由此产生了针对大数据的存储、计算、分析、处理等新问题，尤其是对大数据的挖掘。文章分析当前大数据产生的背景，阐述大数据的基本特征及其应用，结合医疗领域，论述医疗 大数据分析的目的、意义和主要方法。 关键词：大数据；物联网；医疗；大数据挖掘 １ 大数据早已存在，为何现在称之为大

数据时代 计算与数据是一对孪生姐妹，计算需要数据，数据通过计算产生新的价值。数据是客观事 物的定量表达，来自于客观世界并早已存在。例 如，半个世纪前，全球的人口数量就有数十亿，与之相关的数据就是大数据；但是在那个时代，由于技术的局限性，大数据的采集、存储和处理 还难以实现。 互联网时代之前，采集世界各地的数据并让它们快速地进入计算系统几乎是一件不可想象的 事情。２０世纪８０年代兴起的互联网技术在近３０ 年里发生了翻天覆地的变化，彻底地改变了人们的工作和生活方式【ｌ】。通过互联网人们不仅可以下载到新闻、小说、论文等各类文字数据，而且可以轻而易举地下载到音乐、图像和视频等多媒体数据，这使得互联网上的数据流量急剧增长。据统计，现在互联网上每分钟流人流出的数 据量达到１ ０００ ＰＢ，即１０亿 ＧＢｔ２１。 推动大数据产生的另一个重要因素是物联网技术。近几年发展起来的物联网技 术通过给每个物品贴上标签 并应用ＲＦＩＤ等技术实现了

电信行业政企市场大数据营销实践浅析

电信行业政企市场大数据营销实践浅析 发表时间：2017-03-15T15:18:04.887Z 来源：《科技中国》2016年12期作者：黄享业吴悦 [导读] 随着市场经济的快速发展，大数据时代已经到来。如何利用大数据在日趋激烈的政企市场竞争中立于不败之地。 中国移动通信集团广东有限公司珠海分公司广东珠海 519015 摘要：随着市场经济的快速发展，大数据时代已经到来。如何利用大数据在日趋激烈的政企市场竞争中立于不败之地，是电信行业面临的重要机遇与挑战。文章总结了电信行业的大数据特征，以“与连锁零售商泰锋电器开展大数据合作”为实例，分析探讨了大数据时代下电信行业在政企市场中的特有优势，对大数据时代下促进电信行业的发展有重要参考意义。 关键词：政企市场；大数据；营销实践 大数据时代简单而言就是海量数据同完美的计算能力相结合的结果，确切地说是移动互联网、物联网产生了海量的数据，大数据计算技术完美地解决了海量数据的收集、存储、计算、分析和应用的问题。与过去传统的数据相比，其产生方式、存储载体、来源特点等都有所不同，大数据更接近于某个群体行为数据，它是全面的数据、准确的数据、有价值的数据。大数据时代开启人类社会利用数据价值的另一个时代。 1互联网行业的大数据元素 互联网行业大数据的积累及应用BAT最为值得关注。腾讯最为突出的是社交数据和游戏数据，社交数据最为核心的是关系链数据、用户间的互动数据、用户产生的文字、图片和视频内容；游戏数据主要包括大型网游数据、网页游戏数据和手机游戏数据，游戏数据中最为核心的是游戏的活跃行为数据和付费行为数据。阿里最为突出的是电商数据，尤其是用户在淘宝和天猫上的商品浏览、搜索、点击、收藏和支付等数据。百度的数据以用户搜索的关键词、爬虫抓取的网页、图片和视频数据为主，数据特点是通过搜索关键词更直接反映用户兴趣和需求。 2电信行业在政企市场中的大数据优势 2.1电信行业的大数据特征 电信行业的大数据特征是什么？客户在办理手机终端或更换手机时，手机终端的品牌型号、更换时间等会在运营商交换数据库记录，形成客户手机终端信息数据；每次当客户使用手机时，手机会第一时间发出位置登记需求，每天所有的位置登记就形成了客户运动轨迹数据（具体可总结为工作区域、生活区域、日常出行时间及线路分布等）；当客户需要打电话联系时，首先手机会发出需联系客户的区号和号码（，经过运营商交换数据的分析，因此记录了客户联系的客户群特征包括城市、运营商归属等等；每天客户根据习惯与需求，通过整理用户手机上网搜索过相同内容、登录相同网页等的同类客户就可建立同类客户群了；根据客户每月消费额、消费结构层次组成（如漫游费、流量费、第三方支付费等）又可建立客户消费能力层级数据库。以工信部发布的数据全国13亿多手机用户和以上客户数据类型来看，可以说电信运营商的数据量超级大，数据类型丰富，覆盖面广。 2.2电信行业的大数据优势 电信行业当前政企市场发展已进入到白热化竞争局面，政企客户与电信行业合作的业务主要是公司级的通信电路（包括上网、互联互通、固定电话）和个人级的手机通信。以目前广东电信运营商来说，电信主要优势在于其长期建设发展的通信电路，具有预覆盖资源丰富、电路稳定和速度快等。当前大部分政企客户与三家运营商都有业务合作，但自从中国移动获得固网和互联网专线经营权后，整个政企市场就出现新的局面，在公众客户市场份额和新增发展平衡稳定的情况下，政企客户市场自然就成为各家运营商抢夺的焦点。 3电信行业的大数据营销实践 近年来，由于市场经济大环境以及网购蓬勃发展、企业转型等因素，直接影响了电信运营商的业务和收入，如何利用电信运营商所独有的大数据，拓展政企市场的客户和收入？以下是一个实践案例： 与连锁零售商泰锋电器开展大数据合作：“泰锋电器”共10间门店， 2015年10月24-25日举办“泰锋手机抢购节”，借助我公司“大数据精准筛选目标客户”+“移动互联网渠道规模快速便捷到达目标客户”的核心能力，开展联合营销。 3.1利用大数据挖掘目标客户：手机终端机龄1年以上（通过大数据分析得到，珠海客户平均换机周期为13个月）；通过手机搜索过手机型号、手机品牌等关键字，或在3个月内拨打过购物商场热线，共计筛选出目标客户 4.3万（大学生3.2万，非大学生1.1万）。 3.2利用微信公众号点对点推送给目标客户：客户点击浏览活动推送软文领取话费红包并获得现金券（大学生100元、非大学生50元），周末2天访问量1.4万人、浏览点击2.4万次、投入话费红包5000元、领取现金抵扣券预约购机人数4529人。 3.3利用传统媒体进行的广告宣传：泰锋电器通过电台、报纸、公交、电梯投放广告，投入成本10万元，客户通过广告扫描活动二维码获得50元现金券，最终获得预约购机客户数434人。 3.4营销成效：泰锋电器周末2天共销售手机近1000台，是平时抢购周活动销量的3倍；5000多个话费红包推出近5个小时全部抢完，营销效率是传统广告媒介的10倍。 4.结语 以上案例，可以看出利用大数据付出成本远远低于传统的广告媒体所付出的成本，但销售效果却大大好于后者。对零售行业的大数据应用可以总结为两个层面，一是零售行业基础数据库。对于如何通过大数据筛选匹配出目标客户群，如定期促销或者节假日促销圈定一定商品范围后通过大数据分析筛选出目标群，或是直接通过位置范围筛选都可以，但最基本的就是必须有基础数据库，这就是我们前述的电信行业具有这些大数据。二是筛选出目标群后如何将信息送达到的问题了。电信运营商有先天的优势，因为运营商可以直接通过某种方式如电话访问、短信、微信等直接收集到结果。本案例，我们是通过微信公众号，通过大数据找出已捆绑微信公众号的目标客户进而信息推送，客户可以有看还是不看、参与还是不参与选择权，不会造成垃圾宣传信息的问题。 经过本次大数据营销实践，连锁零售商泰锋获得经营上的创新经验和利润的增长，因此确定了与我公司开展长期的大数据合作，并将7个连锁店的互联网电路转用我公司产品，让我们大数据营销在政企市场展示出无穷的魅力！

通信行业大数据分析及应用

通信行业大数据分析及应用 发表时间：2019-09-04T16:19:36.497Z 来源：《工程管理前沿》2019年第13期作者：富咏梅 [导读] 探讨了将大数据应用于通信行业的主要分析方法，进而从几个主要方面阐述通信行业大数据分析方法的有效利用，希望能够为通信行业的研究人员提供理论借鉴。 中国电信股份有限公司嘉善分公司浙江杭州 310000 摘要：现阶段，随着社会的发展，我国的现代化建设的发展也有了很大的进步。大数据能够应用于通信行业的资源非常广泛，但是难度在于该如何将大数据的碎片化资源进行整合，再逐渐进行深层次的挖掘，最终实现科学的应用。基于此现实性难题，本文首先探讨了将大数据应用于通信行业的主要分析方法，进而从几个主要方面阐述通信行业大数据分析方法的有效利用，希望能够为通信行业的研究人员提供理论借鉴，借以实现大数据资源的灵活应用。 关键词：通信行业；大数据分析；应用 引言 随着大数据时代的到来，各行各业对数据信息的应用越来越频繁。在通信行业中，大数据能够应用的资源十分广泛，但存在着一定的技术难度。因此，有关人员必须要掌握大数据的分析方法，通过对数据信息进行有效的利用，保证通信行业的稳步发展。本文就通信行业大数据的分析与应用进行探讨，希望能够给相关的研究人员提供一些有借鉴性的理论方案。 1通信行业大数据分析的方式方法 1.1搜寻业务，锁定有价值的目标 大数据分析的方式方法，影响着通信行业信息的利用程度。通信行业想要获得更高质量的数据信息分析效果，就必须要正确掌控大数据分析的方向。在通信行业中，全面搜寻业务范畴，锁定有价值的业务目标是十分重要的。它直接影响着工作人员的工作方法，以及工作效率，因此，这就要求着工作人员必须明确大数据分析的具体流程。首先，工作人员通过相应的数据信息分析，搜寻到有价值的业务目标。其次，保证相关业务部门的工作协调性。通过运用科学合理的分析方法，对有价值的业务目标进行更加精准的筛选，从而锁定最终目标。最后，工作人员通过给予相应的技术处理，完成工作任务。尽管这样的工作流程具有一定的工作量和工作难度，但只要工作人员能够坚持采集信息，全面分析数据，就能保证完成业务的准确性和效率性。 1.2通过数据分析，确定服务方式 在通信行业中，工作人员必须要重视采集和分析这两个重要的工作流程。通过对大数据进行全方位的分析，找到和确定相应的关键权值，以及重要指标。通过对关键权值和重要指标进行分析与总结，创建出一个优质的工作方法，从而保障指定业务的顺利开展，以及完成业务发展的预期目标。在业务工作开展之前，工作人员一定要做好相应的工作，确定和完善发展目标。如果没有确立发展目标，就很容易出现资源浪费，做无用功等现象。因此，通信行业高层人员必须要重视业务工作与业务目标的关系，通关严格的质量把关，保证工作人员完成工作任务。通过合理应用大数据分析方法，尽早确定服务方式，从而创造更多的效益。 1.3搜集数据信息，整合信息资源 在通信行业中，大数据分析方法的优劣性主要体现在其应用效果上。大数据分析方法不正确，就会导致其提炼的数据信息不具备对等的使用价值，因此，工作人员一定要多做业务渠道调查，保证业务数据信息的准确性。通过利用大数据进行分析，将所有的数据进行分类与整合，通过寻找相应的关联性，锁定有联系性的数据信息，从而方便日后的数据建模。在采集数据信息的过程中，工作人员应秉承职业原则，谨慎地对无用的数据进行清洗，对有用的信息进行转换处理，从而为业务人员提供更加优质的业务数据信息，帮助业务人员汇总数据信息，确定文件目标，进而保障工作稳健有序地进行。搜集数据信息，整合信息资源是一个重要的工作环节，它需要所有工作人员的通力配合。 1.4建模数据，优化数据信息 工作人员分析数据的能力影响着工作的质量性，基于大数据分析方法的应用，工作人员必须要顶住压力，不断提升自身的数据分析能力。只有这样，工作人员才能建好模型，优化数据信息。建模是一个复杂的过程，它需要一定的专业知识和技能作支撑，尤其是对统计学、机器学、高等数学等方面的知识要求极高。工作人员知识储备不足，就会使建模失去效用，为了保证建模的准确性，还需要在其工作过程中结合业务发展目标，以及工作人员的相关经验。除此之外，工作人员必须要掌握Haodoop等软件使用方法，并以此作为大数据分析的重要手段，提高建模效率。工作人员通过对模型进行反复的检查，不断修改错误参数，不断完善数据内容，从而为完成业务目标提供实质性的保障。 2通信行业大数据的应用策略 2.1提供新型通信服务 通信企业要立足于大数据分析方法，准确分析出未来的业务发展方向，从而向企业与用户提供新型通信服务。首先，通信企业可以借助大数据处理软件，将用户信息处理成数据信息，之后将整合到的数据信息售卖给银行或零售商，或是为政府提供能够查询客户信用情况的数据服务，使得第三方企业可以凭借数据信息来制定用户市场分析报告，或是对目标客户群体的行为轨迹进行分析。其次，通信企业还可以将业务延伸到定向广告方面，通过原始用户数据资料，实现对于用户消费习惯或者位置的定向分析，以便在用户群体较多的地方投放营销广告，进一步刺激潜在用户群体的购买欲望。另外，通信企业要善于认识到互联网与智能手机的发展优势，将数据分析的目标转移到手机用户以及互联网用户，逐步建立移动用户多维度的统计信息管理平台，使其能够为政府或旅游部门提供数据参考，继而对用户的消费行为、行为轨迹等数据进行精准分析，不断挖掘潜在市场。 2.2转变经营观念，优化盈利结构 基于大数据时代的到来，数据信息产生的数量、方式、速度都发生了巨大的变化。通信企业想要在市场中立于不败之地，就必须要转变经营观念，优化盈利结构。首先，通信企业应抓住商机，不断明确客户的实际需求。通过使用大数据处理软件，制定出优质的市场营销方案。其次，通信企业应积极转变经营观念，不断创新经营理念。通过加强管理工作，严格把关员工的工作质量。给予员工及时有效的技能和素质培训，不断提升员工的服务水平。再次，通信企业应把握客户的数据信息。通过给予足够的数据分析，为客户提供适合其自身特

浅谈大数据与统计

朱立人12118106 浅谈大数据与统计 在当今这个数据量极速膨胀的时代，大数据成为了炙手可热的名词。而统计在大数据这个时代中的作用更加的重要。大数据是一个大样本和高维变量的数据集合。针对样本大的问题，统计学可以采用抽样减少样本量，达到需要的精度。这在大数据时代实现了效率的提升这是尤为重要的。在统计工作中有两大特性，数量性和总体性。大数据时代不缺乏数量，重要的是我们需要通过数量来发现整体的规律，从而对大数据进行分析。 第一，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。大数据具有催生社会变革的能量。但释放这种能量，需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境。 第二，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。 第三，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动”转变“数据驱动”。对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对；可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持；可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务；在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性；在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。 第四，大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变。例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代，可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。 近年来，包括互联网、物联网、云计算等信息技术在内的IT通信业迅速发展，数据的快速增长成了许多行业共同面对的严峻挑战和宝贵机遇，因此现代信息社会已经进入了大数据时代。事实上，大数据改变的不只是人们的日常生活和工作模式、企业运作和经营模式，甚至还引起科学研究模式的根本性改变。一般

大数据在电信行业的应用

大数据在电信行业的应用 电信与媒体市场调研公司Informa Telecoms & Media在2013年的调查结果显示，全球120家运营商中约有48%的运营商正在实施大数据业务。该调研公司表示，大数据业务成本平均占到运营商总IT预算的10%，并且在未来五年内将升至23%左右，成为运营商的一项战略性优势。可见，由流量经营进入大数据运营已成为大势所趋。 电信运营商拥有多年的数据积累，拥有诸如财务收入、业务发展量等结构化数据，也会涉及到图片、文本、音频、视频等非结构化数据。从数据来源看，电信运营商的数据来自于涉及移动语音、固定电话、固网接入和无线上网等所有业务，也会涉及公众客户、政企客户和家庭客户，同时也会收集到实体渠道、电子渠道、直销渠道等所有类型渠道的接触信息。整体来看，电信运营商大数据发展仍处在探索阶段。 大数据在电信行业应用的总体情况 目前国内运营商运用大数据主要有五方面：（1）网络管理和优化，包括基础设施建设优化和网络运营管理和优化；（2）市场与精准营销，包括客户画像、关系链研究、精准营销、实时营销和个性化推荐；（3）客户关系管理，包括客服中心优化和客户生命周期管理；（4）企业运营管理，包括业务运营监控和经营分析；（5）数据商业化指数据对外商业化，单独盈利。 第一方面：网络管理和优化。此方向包括对基础设施建设的优化和网络运营管理及优化。 （1）基础设施建设的优化。如利用大数据实现基站和热点的选址以及资源的分配。运营商可以通过分析话单和信令中用户的流量在时间周期和位置特征方面的分布，对2G、3G的高流量区域设计4G 基站和WLAN热点；同时，运营商还可以对建立评估模型对已有基站的效率和成本进行评估，发现基站建设的资源浪费问题，如某些地区为了完成基站建设指标将基站建设在人际罕至的地方等。 （2）网络运营管理及优化。在网络运营层面，运营商可以通过大数据分析网络的流量、流向变化趋势，及时调整资源配置，同时还可以分析网络日志，进行全网络优化，不断提升网络质量和网络利用率。 利用大数据技术实时采集处理网络信令数据，监控网络状况，识别价值小区和业务热点小区，更精准的指导网络优化，实现网络、应用和用户的智能指配。由于用户群的不同，不同小区对运营商的贡献也不同。运营商可以将小区的数据进行多维度数据综合分析，通过对小区VIP用户分布，收入分布，及相关的分布模型得到不同小区的价值，再和网络质量分析结合起来，两者叠加一起，就有可能发现某个小区价值高，但是网络覆盖需要进一步提升，进而先设定网络优化的优先级，提高投资效率。 ?德国电信建立预测城市里面的各区域无线资源占用模型，根据预测结果，灵活的提前配置无线资源，如在白天给CBD地区多分配无线资源，在晚上，则给酒吧地区多分配无线资源，使得无线网络的运行效率和利用率更高。 ?法国电信通过分析发现某段网络上的掉话率持续过高，借助大数据手段诊断出通话中断产生的原因是网络负荷过重造成，并根据分析结果优化网络布局，为客户提供了更好的体验，获得了更多的客户以及业务增长； 第二方面，市场与精准营销。 此方向包括客户画像、关系链研究、精准营销、实时营销和个性化推荐。

浅析大数据的特点及未来发展趋势

浅析大数据的特点及未来发展趋势 摘要：随着二十一世纪的到来，人们已经进入了信息化的时代。计算机技术水平越来越先进，给人们的生活带来了极大的便利。在信息化的时代，人们每天接触的信息量成千上万。获取有用的数据，不仅可以有效缩短时间，而且可以满足具体需求。大数据技术正是适应现代社会的发展，从数据量巨大、结构复杂、类型众多的数据中，快速获取有价值的信息。因此本篇文章主要分析了大数据的特点，通过进一步探讨，并对其未来的发展趋势进行展望。 关键词：大数据；特点；发展趋势 大数据是继互联网、云计算技术后世界又一热议的信息技术，近几年来发展十分迅速。大数据技术的出现，给人们的生活带来了极大的便利。我们将生活中的东西数据化之后，就可以采用数据的格式对其进行存储、分析，从而获得更大的价值。 一、大数据技术的特点分析 1）开源软件得到广泛的应用 近几年来，大数据技术的应用范围越来越广泛。在信息化的时代，各个领域都趋向于智能化、科技化。大数据技术研发出来的分布式处理的软件框架Hadoop、用来进行挖掘和可视化的软件环境、非关系型数据库Hbase、MongoDb 和CounchDB等开源软件，在各行各业具有十分重要的意义。这些软件的研发，与大数据技术的发展是分不开的。 2）不断引进人工智能技术 大数据技术主要是从巨大的数据中获取有用的数据，进而进行数据的分析和处理。尤其是在信息化爆炸的时代，人们被无数的信息覆盖。大数据技术的发展显得十分迫切。实现对大数据的智能处理，提高数据处理水平，需要不断引进人工智能技术，大数据的管理、分析、可视化等等都是与人密切相关的。现如今，机器学习、数据挖掘、自然语言理解、模式识别等人工智能技术，已经完全渗透到了大数据的各个程序中，成为了其中的重要组成部分。 3）非结构化的数据处理技术越来越受重视 大数据技术包含多种多样的数据处理技术。非结构化的处理数据与传统的文本信息存在很大的不同，主要是指图片、文档、视频等数据形式。随着云计算技