电信行业大数据分析的研究方向与展望

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在智能终端广泛普及的今天,毫无疑问,电信运营商是大数据的生产者。电信运营商在为用户提供上网访问、语音通话、短消息发

送等服务管道的同时,也可以收集管道中流过的数据[1]

。通过对这些数据的分析,可以实现对客户的价值分析,产品的高效营销以及更好的用户体验。大数据时代所带来的科学的数据存储、分析、处理方法相对于电信行业传统的数据分析方法有更大的优势。可以使决策管理更加准确、理性、更具定量化和可评估性。因此,企业管理者如何利用大数据的数据分析处理技术积极引导企业变革对未来在激烈的市场竞争中打造自身竞争优势具有重要的战略意义。

1 大数据与电信行业大数据

1.1 大数据简介

对于大数据的翻译很多。目前较被认可的翻译为: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。大数据具有数据量巨大、数据形态多样、处理速度快及数据价值密度低等特点[2]。

1.2 电信行业大数据

与其他行业一样,电信行业也面临着大数据的挑战。传统数据时代,电信企业已经占尽海量数据先机,较其他行业就有了更完善和发达的数据仓库系统。主要以数据仓库系统为依托,通过报表、统计分析和数据挖掘工具。大数据时代,在原有传统数据采集和分析处理基础上,电信运行商也有了更广阔的数据处理渠道。

目前,电信行业在大数据领域主要有以下几个可拓展的数据源。

1.2.1 CDR、RFID、Wi-Fi等社交网络信息

不同于互联网的匿名性,电信企业获得的数据更为准确可靠。以移动用户为对象,通过RFID、WIFI和通话详单记录所记录的用户通信往来信息为代表的运营商数据更有分析的空间。通过这些数据的分析,可以发展和完善电信客户社交网络分析。

1.2.2 GPS和移动终端上的各项应用信息

如今,智能手机已经很大程度上改变了人们的生活。而作为与智能手机关系最密切的电信企业,要想发展更多的业务和产品,当然不能忽略移动终端这个数据库可靠且细致的数据。其中,最有价值的就是地理位置信息和各项应用信息。地理位置信息可以提供用户的位置,针对地理位置为产品的推广提供更大价值。而电信企业也可以通过采集各项应用信息,为用户提供互联网、套餐等业务的推荐。

1.2.3 各类企业网站(尤其是社交网站)数据

在信息社会的今天,互联网已经成为电信企业不可忽略的营销渠道。企业纷纷提出网上营业厅、代理业务网站、企业微博之类的电子渠道。这些网站不仅是企业与用户越来越重要的交互甚至交易界面,更是企业用来了解客户需求、产品问题、产品评估、品牌喜好以

及消费心理的重要渠道,如果能够结合企业有关后台管理系统中的机器数据信息,企业就可以准确、快速的实现每个使用网站的客户的体验与感受测算。为客户提供个性化的产品推荐和信息浏览服务。

2 电信行业的数据分析方向

对于电信企业来说,主要掌握了用户的个体兴趣需求和喜好、交友等数据。根据现有的数据种类,主要有以下几个大数据分析方向,即社交网络分析模型、客户体验分析模型和客户价值分析模型。

2.1 社交网络分析模型

社交网络是拖动移动互联网迅猛发展的主力军。电信网络原本就是一个巨大的社交网络,因此电信企业应该让社交网络成为企业认识刻画客户的利器,并用之于用户关系和市场营销决策管理[3]。而社交网络的本质是通过测算识别客户与客户之间关系所形成的圈子以及圈子中个客户角色的判定形成企业对客户影响力和价值的判断。电信行业作为具有海量相关数据的行业,具有相较于其他行业更有利的条件。再次基础上利用圈子的影响力进行产品营销和活动推广,可以获取更大的商业价值,提高企业营销和运营管理的效率。

2.2 客户体验分析模型

客户体验是一种纯主观在用户使用产品过程中建立起来的感

受。良好的用户体验有助于公司不断完善产品或服务。近年,电信企业也意识到了客户体验的价值,强调与客户的每一次接触,在每一个接触点都能了解到客户的体验与感受,并及时为客户传递信息,产品提供与客户体验形成良性互动,实现更高黏度的客户管理。因此,电信企业近年来一直倡导客户体验管理。然而,由于以往数据处理和分析技术条件所限,客户体验管理难以实现。企业要要在每一个接触点对每一个客户使用产品过程中每一个环节的每一次接触进行测量,并判断客户的体验与感受,这些数据很难获取,分析测算也很难实现。大数据时代数据处理和分析技术的发展为这些问题提供了切实可行的解决办法,其中最有代表性的就是机器数据(即非结构化、半结构化数据)处理分析技术已经较为成熟。

采用相关大数据处理分析技术,可以将客户使用电信产品全过程的每个细节、每个操作留在数据管理系统中,形成日志数据并对其进行实时采集、实时处理、实时检测相关故障,将出现问题的客户在机器数据中留下的操作行为轨迹数据与正常行为所需时长和行为轨迹标准进行对比,实现实时地问题监测、问题判断和快速、准确、人性化的问题解决,并通过数据库中数据量的不断扩张,训练更完善的分析模型。通过此良性循环不断发现总结客户的典型行为模式,修正产品和流程设计,最终提升客户体验[4]。

2.3 客户价值分析模型

客户价值分析模型认为关系行销的重点要放在如何和最有价

电信行业大数据分析的研究方向与展望

陈龑

(武汉大学信息管理学院 湖北武汉 430071)

摘要:在大数据时代的今天,电信行业面临着巨大的机遇和挑战。电信企业拥有极有价值的用户数据,这些大数据的分析必然成为决定企业未来发展的关键。本文首先介绍了大数据的概念和特点,然后对电信行业大数据的类型进行了说明。其次重点对电信行业大数据分析的方向进行了详细阐述,最后对电信业大数据分析的应用前景进行了展望。

关键词:大数据 电信行业 分析模型中图分类号:F626文献标识码:A 文章编号:1007-9416(2016)03-0239-02

收稿日期:2016-01-28

作者简介:龑陈(1984—),男,汉族,湖北武汉人,武汉大学信息管理学院硕士研究生,软件工程专业,研究方向:电信行业大数据分析。

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值的客户建立长期并为公司带来利润的关系。因此,企业要根据客户的不同价值,提供不同营销方案及销售和服务等级,客户管理的核心就在于客户价值的测算。在传统的数据时代,电信行业一般是通过计算出产品的消费额,减去产品成本,例如网络、人力等,从而粗略的测算出利润,以此来判断出客户群体的价值。此方法只能大概的计算出企业级客户价值,具有许多缺陷。

在大数据时代,获取信息的途径更为丰富。正如第一点提到的那样,可以通过社交网络获取客户之间的联系信息,以此监测产品营销的推广效果。更可以获取有足够影响力的客户,这样活动的营销效率必然有很大的提高。由此可见,在大数据的今天,当企业的客户分析在原有以客户为对象进行分析的基础上,增加以客户与客户之间关系为对象的分析时,客户的价值测算和分析也将随之发生变化,客户的价值不再仅是个体客户消费体现的价值,还应增加个体客户对所在群体内其他客户的影响力指标。

3 电信行业大数据分析展望

大数据相关技术条件的成熟、大数据分析能力以及分析应用经验的积累等多方面因素,都是制约企业建设大数据IT系统的条件。首先要升级原有的报表分析系统,其次逐步注意用户的采集,为数据分析模型的构建提供足够的数据。最后打通大数据分析的IT系统与企业运营管理系统,将大数据分析功能嵌入业务流程[5]。

4 结语

本文介绍了大数据和电信行业大数据的特点,总结了电信行业大数据分析的必要性。并着重对大数据分析中关键的社交网络分析模型、客户体验分析模型和客户价值分析模型进行了详细阐述。这三个模型是电信行业进行大数据分析的基础模型,同时也是未来电信行业数据分析的主要方向。本文在数据分析处理技术上并没有详细阐述,论文还存在很多不足之处,在后续的研究中将会进行补充和改正。参考文献

[1]黄文良.电信业大数据应用前景展望[J].信息通信技术,2014,8(6):7-7.

[2]王珊,王会举,覃雄派,等.架构大数据:挑战,现状与展望[J].计算机学报,2011,34(10):1741-1752.

[3]漆晨曦.电信客户社交网络分析方法与营销应用探讨[J].电信科学,2012,8(7):5-9.

[4]潘海鹏.浅谈电信行业大数据的意义与应用[J].电子世界,2014(3):21-21.

[5]漆展曦.电信企业大数据分析,应用及管理发展策略[J].电信科学,2013,29(3):12-16.

的个人健康档案、家庭健康档案甚至社区健康档案,为卫生部门的疾病治疗、疾病管理和分析研究提供完整的数据基础。

(2)数据精确分析。在平台的健康档案数据积累到一定量以后,系统将结合专业的医疗数据分析软件,对每个用户的健康状况进行实时监控,并对其疾病的发展趋向进行精确分析,为用户制定初步的医疗保健计划。此外还可通过对全市用户健康数据的整体管理和分析,帮助卫生管理部门更好地了解和掌握辖区内居民的基本健康状况及其变化和趋势, 有效开展健康教育、预防、保健、医疗、康复和计划生育技术指导等社区医疗卫生服务和慢病管理。

(3)家庭医生。借助健康管理平台的用户基础和健康档案的用户数据,当手机能作为检测设备检测各种生命体征的时候,成立水平较高的专家团队,建立健康管理平台上的点对点互动式家庭医生服务模式,为需要的市民提供全面、连续、有效、及时和个性化的医疗保健服务。

6 结语

宁波市第一医院的手机健康管理平台“移动医院”自2013年2月正式上线以来,在短短3个月内下载用户超5万,预约挂号超7500人次,总的api访问量达55万,日最高api访问量达7000次。这些数据都表明医院推行移动医疗的可行性与迫切性。但与其他领域不同的是,医疗领域的程序开发难度不在技术而在内容,如何整合专业的医疗内容知识并在终端上进行良好地展现是难点,这需要长期致力于医疗信息行业的积淀。移动医疗是机遇,其前景广阔,其发展也任重道远。参考文献

[1]湧习.移动医疗应用现状和前景探讨[J].中华民居,2012,(4).[2]张兰英.移动医疗,蓄势待发[J].新财经,2012,(9).

[3]吴民.移动医疗的应用[J].医学信息学杂志,2012,(11).

的PMOS器件。

工作模式c:当输入正极V1+掉电至小于稳压二极管ZD1的反向击穿电压时,稳压二极管ZD1截止,进而使三极管Q1截止。由于输入正负极V1±之间的电容器上还存有电量,则输入正极V1+上的剩余电量会通过电阻R1、R3来驱动三极管Q2,驱动电流为i1。此时,三极管Q2饱和导通,电容器C3被迅速放电,放电电流为i7。当放电至VC3小于Vref后,基准源U1的K-A截止,电容器C4被电阻R5放电。当|VC4|(PMOS管Q0的栅源电压|VGS|)被放电至小于|Vth|后,PMOS 管Q0关断,无供电电压输出。

本实施例可通过调节电阻R4、电容器C3的值来调节延迟时间,这样不同的车载设备可根据实际需求设置不同的启动时间,以避免所有车载设备同时启动出现较大的浪涌电流。td=R4*C3*ln(V1/(V1-Vref)),其中td为设置的延迟时间,V1为输入正极V1+上的电压值,Vref为基准源U1的内部参考电压。当V1+掉电后,电容器C4、C3能通过各自的放电回路迅速放电,使PMOS管Q0快速关断及为下次延时启动做准备,防止下次连续启动时因电容器还存余压而导致上

电延迟功能失效。

4 结语

本装置上电时通过RC充电来延迟打开PMOS管从而延迟输出供电电压,实现了上电延时启动功能,解决了现有车载设备在发动机打火时同步启动而瞬间拉低蓄电池电压、出现较大的浪涌电流的问题;并且以基准源的基准电压(即内部参考电压)2.5V作为PMOS 管导通的开启点,比一般延时电路中用NPN三极管(型号为3904)的Vbe(≈0.7V)作为开启点的电压要高,则可调节的延迟时间更长;而且基准源的基准电压在宽温度范围内变化量很小,因此延迟的时长误差小。掉电时通过设置的泄放路径快速放电,针对关键电容器(C3、C4)增加放电回路,防止快速连续启动(开、关机)时造成的延时功能失效;其电路结构简单,成本很低,可靠性较高。参考文献

[1]吴雄.TL431可调稳压集成电路及其应用[J].集成电路应用,1990(01):20-23.

[2]潘玉成.可调式精密稳压集成电路TL431及应用[J].宁德师专学报 (自然科学版 ),2008,20(1):51-55.

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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：

商业银行~大数据建设规划

XX银行大数据建设规划 一、项目背景 随着信息化程度的加深，以及移动互联网、物联网的崛起，人们产生的数据急剧膨胀，传统的数据处理技术难以支撑数据大量的增长和处理能力。经过近几年的发展，大数据技术逐步成熟，可以帮助企业整合更多的数据，从海量数据中挖掘出隐藏价值。大数据已经从“概念”走向“价值”，逐步进入实施验证阶段。人们越来越期望能实现海量数据的处理，从数据中发现价值。数据越来越成为一种重要的资产。在2014年Gartner技术炒作曲线的报告中也体现了大数据技术将走向实际应用。 我行已深刻认识到数据战略对企业运营以及企业未来发展方向的重要性。互联网金融的本质是金融，核心是数据，载体是平台，关键是客户体验，发展趋势是互联网与金融的深度融合，要提升大数据贡献度。因此，要深化互联网思维理念，稳步推进互联网金融产品和服务模式创新，积极利用移动互联网、大数据等新技术新手段，沉着应对冲击和挑战，实现传统金融与互联网金融的融合发展。做好海量异构数据的专业化整合集成、关联共享、安全防护和维护管理，深度挖掘数据含的巨大价值，探索银行业务创新，实现数据资源的综合应用、深度应用，已成为提升企业核心竞争力，实现企业信息化可持续发展的关键途径。按照行领导部署，信息科技部组织力量对大数据技术进行研究，完成对市场上主流的大数据平台及应用技术预研，征求业务部门建议，提出项目建设要求。 二、建设目标 以大数据项目建设作为契机，凝聚我行优势力量，全面梳理数据

资源，完善数据体系架构，自主掌握大数据关键技术，加速大数据资源的开发利用,将数据决策化贯穿到经营管理全流程，建设智慧银行，提升核心竞争力。 （一）建设大数据基础设施，完善全行数据体系架构 构建大数据平台，实现更广泛的半结构化、非结构化数据集中采集、存储、加工、分析和应用，极丰富我行的信息资源，同现有的企业级数据仓库和历史数据存储系统一起，形成基础数据体系，提供支撑经营管理的各类数据应用。 （二）开发大数据资源，支撑全行经营管理创新 建设离线数据分析、实时数据/流数据分析集群和各类数据分析集市，提供高性能可扩展的分布式计算引擎，通过数据挖掘、计量分析和机器学习等手段，对丰富的大数据资源进行开发使用，并将数据决策化过程结合到风控、营销、营运等经营管理活动。 （三）培养大数据人才队伍，建立大数据分析能力 结合大数据项目的落地实施，建立起一支大数据技术和分析人员队伍，具备自主运营和开发大数据的能力，以更好推动业务创新，提升我行核心竞争力。 三、发展趋势 近年来，银行业大力发展面向客户的新一代核心业务系统，信息系统建设日趋完备，电子银行等在线金融服务大幅增长，在提升客户体验和风险管控能力、满足监管各项要求的同时，形成并储存了庞大的可用数据资源。银行业的数据资源不仅包括存贷汇等结构化数据，也包括客户浏览痕迹、在线交易记录等非结构化数据，还包含客户语音、网点视频等非结构化数据。2012年，银行业的记录数据、业务数据、数据仓库数据、结构化数据和非结构化数据的数据规模分别达

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

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

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。

商业银行大数据分析营销

商业银行大数据分析营销 课程背景： 移动互联网时代，要求银行业者将移动电商重要性提升到战略层面，更要求银行业者做到所有的服务和行为都可以量化，从而对业务发展形成全方位视角，提升决策质量和业绩表现。 课程目标： 1.结合案例、深入研讨、学习互联网银行的现状和趋势 2.对利用互联网思维、大数据进行银行服务的体系建设提出了实施建议 课程时间：6小时 课程对象：适合了解互联网金融思维，本质和金融大数据的各级银行骨干人员 课程特点： 1. 案例贯穿课程始终，从案例中，让学员认识互联网和大数据思维，转变理念。 2. 重点结合金融行业，剖析如何利用大数据。 主训导师：上海蓝草咨询 课程大纲： 引言部分 移动互联网的大幕已经拉开， 这是一场变革颠覆的盛宴， 无论你是否准备好， 任何人都无处可逃......

第一讲没有互联网，没有大数据 一、互联网金融 1.互联网金融颠覆传统银行业务 2.传统金融三个核心业务的突破 3.互联网银行 4.影子银行与P2P 5.互联网金融监管 6.互联网精神推动金融行业发展 二、商业银行战略的转移和变化 1.过往经济模式下的银行经营、管理逻辑 2.商业银行传统模式的终结 3.2016年中国银行业发展五大变化 4.客户金融需求深刻变化 5.发展普惠金融创新，丰富金融市场层次和产品 三、大数据思维 1.用户思维：得屌丝者得天下 2.简约思维：专注，少即是多

3.极致思维：服务即营销 4.迭代思维：精益创业，快速迭代 5.流量思维：免费是为了更好的收费 6.社会化思维：口碑营销 7.大数据思维：DT是为了别人满意 8.平台思维：打造多方共赢的生态圈 9.跨界思维：跨界分金 第二讲金融大数据 一、何谓大数据 1.4V特性 2.数据与大数据区别 3.大数据典型代表 二、大数据分析 1.数据的收集和准备 2.具备哪些大数据技能 3.数据分析的八个极致模型 4.CRISP 三、大数据带来的变革和价值

银行行业大数据解决方案

银行行业大数据解决方案 银行大数据时代面临的挑战 1、银行离客户越来越远。在互联网交易链条中，银行所占比重越来越低，这使得银行越来越难以知道客户的消费行为；互联网金融的出现，在未来可能会超过以银行为中心的间接融资和以交易所为中心的直接融资模式，这会使得银行逐渐被边缘化。本质上是因为银行对于客户的了解程度，相对越来越弱。 For personal use only in study and research; not for commercial use 2、客户不断流失难以挽回。市场竞争越来越激烈，银行意识到客户满意度的重要性，并将提升服务作为工作目标。在具体的操作过程中，银行关注产品特点，从服务质量、客户感知进行调查，试图找到解决办法。但是客户满意度却一直停留在原有水平。客户流失率也在不断上升。本质上是因为银行服务同质化。 3、客户维系成本不断攀升。随着互联网金融各类“宝宝”们冲击银行存款，抬升融资成本，银行越来越难以找到低价优质的资金，客户维系成本也不断攀升。银行客户维系陷入“理财收益高，客户多，收益下降，客户跑”的怪圈。本质上是由于银行无法对客户需求进行及时响应，只能通过价格这一唯一工具进行营销。

银行越来越意识到数据作为核心资产的地位，希望借助大数据的技术，聚合客户在银行内外的种种信息，深入洞察每个客户在银行内外的方方面面，以了解其兴趣、偏好、诉求，从而提供每一个客户个性化的产品与服务。 941大数据服务联盟银行大数据解决方案 941大数据服务联盟基于六年来专注于大数据的应用实践，为银行业提供端到端的整体解决方案，帮助银行实现海量多源异构数据的采集、整合，并运用大数据文本分析和数据挖掘技术，深入挖掘客户特征、需求，从而为银行向客户提供差异化服务和个性化产品、产品创新等提供数据支撑。整体解决方案如下： 银行业大数据应用 1、用户实时行为分析 互联网金融及第三方支付的出现，让银行用户流失严重，同时也更加不了解用户的需求。通过在银行官网、APP上部署采集访问用户实时行为的代码，让银行可了解用户在网上的行为特征、需求，拉近银行和用户的距离，从而为更精细化的服务提供数据依据。

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

用Excel进行统计趋势预测分析

用Excel进行统计趋势预测分析 在统计工作中运用电脑技术，不仅仅需要使用专门的统计软件，还应当使用一些其他软件为我们的统计工作服务，excel以强大的处理表格、图表和数据的功能被广泛地应用于统计领域。预测分析是统计数据分析工作中的重要组成部分之一，Excel中不仅可以用函数，也可以用“趋势线”来进行趋势预测分析。下面介绍一下具体使用方法。 一、函数法 1、简单平均法 简单平均法非常简单,以往若干时期的简单平均数就是对未来的预测数。 例如，某企业今年1－6月份的各月实际销售额资料如图1。在c9中输入公式average（b3：b8）即可预测出7月份的销售额。 图1 2、简单移动平均法 简单移动平均法预测所用的历史资料要随预测期的推移而顺延。仍用上例，我们假设预测时用前面3个月的资料，我们可以用两种方法实现用该法预测销售额： 一是在d6输入公式average(b3:b5)，拖曳d6到d9，这样就可以预测出4－7月的销售额；二是运用excel的数据分析功能，选取工具菜单中的数据分析项（如没有此项，则选择加载宏来加载此项），然后选择移动平均，在输入区域输入b3：b8，输出区域输入d4：d9，也可以得到相同的结果。 3、加权移动平均法 加权移动平均法在简单移动平均法的基础上对所用的资料分别确定一定的权数，算出加权平均数即为预测数。还是用上例，在e6输入公式sum(b3＊1＋b4＊2＋b5＊3)/6，把e6拖曳到e9即可预测出4－7月的销售额。 4、指数平滑法

指数平滑法是通过导入平滑系数对本期的实际数和本期的预测数进行加权平均计算后作为下期预测数的一种方法。仍用上例（b2，f3的数据都为1月份的预测销售额），假设平滑系数为 0.3，我们也可以用两种方法实现。用该法预测销售额： 一是在f4输入公式 0.3＊b3＋ 0.7＊f3，把f4拖曳到f9即可；二是运用数据分析功能，在工具菜单中选取数据分析项后，选择指数平滑，在输入区域输入b2：b9，阻尼系数输入 0.7，输出区域输入f2：f11，也可得到2－7月份的预测销售额。 5、直线回归分析法 直线回归分析法就是运用直线回归方程来进行预测。手工情况下进行直线回归分析需要进行大量的计算，而利用excel中的forecast函数能很快地计算出预测数。我们还是用上面的例子，在g9输入公式forecast(a9,b3:b8,a3:a8)，就可得到7月份的预测销售额。 6、曲线回归分析法 曲线回归分析法就是运用二次或二次以上的回归方程所进行的预测，如抛物线、指数曲线、双曲线等曲线形式。本文仅以指数曲线为例来说明预测的过程。例如，某企业近5年的销售额资料如图2所示。我们首先可用折线图反映实际值如图2，从折线图中可看出，该企业的销售额呈现超常规的指数增长，可以选用指数模型来拟合该增长类型。在c7中输入公式growth(b2:b6,a2:a6,a7)，即可得到第6年的预测销售额。 图2 二、“趋势线”法 Excel图表中的“趋势线”是一种直观的预测分析工具，通过这个工具，用户可以很方便地直接从图表中获取预测数据信息。

银行,大数据,解决方案

银行,大数据,解决方案 篇一：商业银行-大数据建设规划 XX银行大数据建设规划 一、项目背景 随着信息化程度的加深，以及移动互联网、物联网的崛起，人们产生的数据急剧膨胀，传统的数据处理技术难以支撑数据大量的增长和处理能力。经过近几年的发展，大数据技术逐步成熟，可以帮助企业整合更多的数据，从海量数据中挖掘出隐藏价值。大数据已经从“概念”走向“价值”，逐步进入实施验证阶段。人们越来越期望能实现海量数据的处理，从数据中发现价值。数据越来越成为一种重要的资产。在20XX年Gartner技术炒作曲线的报告中也体现了大数据技术将走向实际应用。 我行已深刻认识到数据战略对企业运营以及企业未来发展方向的重要性。互联网金融的本质是金融，核心是数据，载体是平台，关键是客户体验，发展趋势是互联网与金融的深度融合，要提升大数据贡献度。因此，要深化互联网思维理念，稳步推进互联网金融产品和服务模式创新，积极利用移动互联网、大数据等新技术新手段，沉着应对冲击和挑战，实现传统金融与互联网金融的融合发展。做好海量异构数据的专业化整合集成、关联共享、安全防护和维护管理，深度

挖掘数据内含的巨大价值，探索银行业务创新，实现数据资源的综合应用、深度应用，已成为提升企业核心竞争力，实现企业信息化可持续发展的关键途径。按照行领导部署，信息科技部组织力量对大数据技术进行研究，完成对市场上主流的大数据平台及应用技术预研，征求业务部门建议，提出项目建设要求。 二、建设目标 以大数据项目建设作为契机，凝聚我行优势力量，全面梳理数据 资源，完善数据体系架构，自主掌握大数据关键技术，加速大数据资源的开发利用,将数据决策化贯穿到经营管理全流程，建设智慧银行，提升核心竞争力。 （一）建设大数据基础设施，完善全行数据体系架构 构建大数据平台，实现更广泛的半结构化、非结构化数据集中采集、存储、加工、分析和应用，极大地丰富我行的信息资源，同现有的企业级数据仓库和历史数据存储系统一起，形成基础数据体系，提供支撑经营管理的各类数据应用。 （二）开发大数据资源，支撑全行经营管理创新 建设离线数据分析、实时数据/流数据分析集群和各类数据分析集市，提供高性能可扩展的分布式计算引擎，通过数据挖掘、计量分析和机器学习等手段，对丰富的大数据资源进行开发使用，并将数据决策化过程结合到风控、营销、

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。

大数据处理技术的总结与分析

数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中，事务型数据处理需求非常常见，例如：淘宝网站交易系统、12306网站火车票交易系统、超市POS系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点： 一是事务处理型操作都是细粒度操作，每次事务处理涉及数据量都很小。 二是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行的某列； 三是事务型处理操作涉及数据的增、删、改、查，对事务完整性和数据一致性要求非常高。 四是事务性操作都是实时交互式操作，至少能在几秒内执行完成； 五是基于以上特点，索引是支撑事务型处理一个非常重要的技术。 在数据量和并发交易量不大情况下，一般依托单机版关系型数据库，例如ORACLE、MYSQL、SQLSERVER，再加数据复制(DataGurad、RMAN、MySQL 数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量和并发交易量增加情况下，一般可以采用ORALCE RAC集群方式或者是通过硬件升级(采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑。 事务型操作在淘宝、12306等互联网企业中，由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对，这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用的系统来解决本问题。

2 数据统计分析 数据统计主要是被各类企业通过分析自己的销售记录等企业日常的运营数据，以辅助企业管理层来进行运营决策。典型的使用场景有：周报表、月报表等固定时间提供给领导的各类统计报表；市场营销部门，通过各种维度组合进行统计分析，以制定相应的营销策略等。 数据统计分析特点包括以下几点： 一是数据统计一般涉及大量数据的聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goupby、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写SQL脚本才能实现。 三是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外，目前越来越多的用户希望能做做到交互式实时统计； 传统的数据统计分析主要采用基于MPP并行数据库的数据仓库技术。主要采用维度模型，通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析的结构来实现高性能的数据统计分析，以支持可以通过下钻和上卷操作，实现各种维度组合以及各种粒度的统计分析。 另外目前在数据统计分析领域，为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算的数据库仓库系统也成为一个发展趋势，例如SAP的HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中的规律和知识。