电信行业的大数据解决方案

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

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：

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。

大数据技术浅析

大数据技术浅析 1.定义大数据 大数据通常是指以下类型的数据： ●传统的企业数据; 包括CRM系统中的客户信息、事务性 ERP 数据、网店交易、总账数 据等。 ●机器生成的数据/传感器数据—包括呼叫详情记录 (CDR)、Web 日志、智能仪表、制 造传感器、设备日志（常称为数字信息）、交易系统数据。 ●社交数据—包括客户反馈、Twitter 等微博网站、Facebook 等社交媒体平台 Gartner分析,数据量每年增长 40%，2009 年到 2020 年之间将增长 44 倍。但是，虽然数据量是可见度最高的参数，但却并非唯一重要的特性。实际上，大数据是由四个关键特性来定义的： ●数据量。机器生成的数据量远大于非传统数据量。例如，一架喷气发动机 30 分钟内 即可生成 10 TB 数据。如果每日的航班超过 25,000 架次，则仅此一个数据源每日即可生成数 PB 数据。智能仪表和重型工业设备（如炼油设备和钻井平台）生成的数据量与此类似，这加剧了问题的严重性。 ●速度。社交媒体数据流—虽然没有机器生成的数据量大，但会生成对客户关系管理 有用的大量观点和关系。即使是在每条微博只有 140 个字符的情况下，Twitter 数据的生成速度（或频率）之高也足以产生大量数据（每天超过 8 TB）。 ●种类。传统数据格式的描述往往比较详尽，格式变化也较慢。而非传统数据格式变化 极快。随着新服务的添加、新传感器的部署或新市场营销活动的进行，也需要新的数据类型来捕获相应的信息。 ●价值。不同数据的经济价值大不相同。通常，大量的非传统数据中往往隐藏着有用的 信息；面临的挑战是确定哪些数据有用，然后转换和提取这些数据进行分析。 为了充分利用大数据，企业必须改进其 IT 基础架构，以处理快速生成且类型不一的海量数据，之后可将这些数据与要进行分析的其他企业数据集成。 2.大数据的重要性

IDC-电信行业解决方案

走出IDC的密雾-亲密接触之后的诉说 范式篇之一:HP IDC---电信行业解决方案 范式篇之一:HP IDC---电信行业解决方案 新技术的迅速采用和应用的迅猛发展，推动电信行业蓬勃发展。惠普公司一直密切关注电信行业的发展，并与电信行业保持着良好的合作关系。在参与管理和维护日益复杂的电信网络过程中积累了丰富的经验。目前能够提供包括从电信级设备到系统整体设计，以及运营维护的全面解决方案。HP已有数十次大型IDC建设的实践，业务范围从行业应用到企业应用一直到客户端应用。其电信行业解决方案已应用于中国电信、网通的建设中。 一、方案简介 该系统建设目的是为xSP及企业提供网上应用基础平台，包括Internet接入、IP/域名的申请、网络管理、主机管理、安全管理、报表系统等。对于IDC运行商来说还包括客户管理数据中心的资源管理机房管理、工单管理、系统操作管理、用户服务系统及报表系统等一系列办公自动化系统。预装应用软件包括：惠普办公自动化系统和惠普统一消息系统。 二、体系结构 数据中心的体系结构包括以下四部分： 1.传输和接入网络 设备主要由HP的合作伙伴提供,由HP网络服务事业部网络设计专家负责设计及实施。该层次化模型网络分为三个层次：核心层、分发层和接入层。核心层形成主干网（骨干网），提供高性能、无阻塞高速通道。分发层形成主干接入网，提供到高速主干的接入。而接入层则提供对用户接入的接口，可比作一般公路。这样整个网络就具有很强的灵活性、高效性和可靠性。 由于使用了层次化模型，形成了开放的系统，可以最大限度地使用网络设备的有效性。例如路由协议“RIP”，采用层次化模型后，在网络出现故障时路由可以迅速地收敛，而不采用层次化模型，路由收敛会很慢，甚至无法收敛导致网络不通。 可靠性也在系统设计时得到加强。电源的冗余、模块的冗余、设备的冗余、线路的冗余、处理器的冗余、协议的冗余处理等共同构成了网络的可靠性。 可扩展性是指网络升级或改造的方便和稳定性，也由于使用层次模型得到了体现。使用层次化模型，当增加一个节点时，只须在相应的层增加一个网络设备即可，加上地址和命名的层次化设计就使之更加简单方便，而且不影响其他部分的网络。 可管理性体现在故障诊断和网络维护的简易性上。使用层次化模型，使网络抽象化后，能方便地定位故障所在。 安全性几乎是所有敏感数据的网络管理人员都关心的问题。层次化模型本身能从网络的层面实现安全性。层次化模型将性能和安全检测合理地进行了搭配。在各个网络层次采用不同的安全控制机制和技术。清晰地划分地址、数据流和用户应用，体现了安全性的实现。 2.网络和系统管理 系统采用HP的Openview作为管理数据中心服务体系的平台和基本架构。HP的Openview 提供了网络服务、Web服务和应用服务管理功能。 采用网络和系统管理确保网络和系统的正常运行，确保操作性能满足要求并使各系统达到最佳效果，并且采用集成化的网络系统管理系统将所有的监督和控制功能集中在一起。 3.应用及业务服务系统

浅谈大数据及展望未来

浅谈大数据及展望未来 XXX （班级:2班，学号:**********） 引言 早在2007年，人类制造的信息量有史以来第一次在理论上超过可用存储空间总量，近几年两者的剪刀差越来越大。2010年，全球数字规模首次达到了“ZB”（1ZB＝1024TB）级别。2012年，淘宝网每天在线商品数超过8亿件。2013年底，中国手机网民超过6亿户。随着互联网、移动互联网、传感器、物联网、社交网站、云计算等的兴起，我们这个社会的几乎所有方面都已数字化，产生了大量新型、实时的数据。无疑，我们已身处在大数据的海洋。 有两个重要的趋势使得目前的这个时代（大数据时代）与之前有显著的差别：其一，社会生活的广泛数字化，其产生数据的规模、复杂性及速度都已远远超过此前的任何时代；其二，人类的数据分析技术和工艺使得各机构、组织和企业能够以从前无法达到的复杂度、速度和精准度从庞杂的数据中获得史无前例的洞察力和预见性。 大数据是技术进步的产物，而其中的关键是云技术的进步。在云技术中，虚拟化技术乃最基本、最核心的组成部份。计算虚拟化、存储虚拟化和网络虚拟化技术，使得大数据在数据存储、挖掘、分析和应用分享等方面不仅在技术上可行，在经济上也可接受。 在人类文明史上，人类一直执着探索我们处的世界以及人类自身，一直试图测量、计量这个世界以及人类自身，试图找到隐藏其中的深刻关联、运行规律及终极答案。大数据以其人类史上从未有过的庞大容量、极大的复杂性、快速的生产及经济可得性，使人类第一次试图从总体而非样本，从混杂性而非精确性，从相关关系而非因果关系来测量、计量我们这个世界。人类的思维方式、行为方式及社会生活的诸多形态（当然包括商业活动）正在开始发生新的变化。或许是一场革命性、颠覆性的变化。从这个意义上讲，大数据不仅是一场技术运动，更是一次哲学创新。 1 大数据的概述 1.1 大数据的概念 大数据（Big Data）是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据。它的数据规模

安恒信息电信行业IDC安全增值服务解决方案

安恒信息电信行业I DC安全增值服务解 决方案

电信行业IDC安全增值服务解决方案 方案概述 安全现状分析 随着互联网的发展，金融网上交易、政府电子政务、企业门户网站等各类基于HTML文件格式的信息共享平台越发完善，深入到人们生活中的点点滴滴。然而WEB服务方式在给用户提供方便快捷的同时，针对WEB业务的攻击亦在迅猛增长，类似网页被篡改或者网站被入侵等安全事件频繁发生，不但严重影响了组织的形象和信誉，有时甚至会造成巨大的经济损失，或者严重的社会问题，严重危及国家安全和人民利益。一般应用安全威胁分为信息篡改、拒绝服务攻击、信息泄露三类。 1.信息篡改 组织对外服务应用系统作为“组织形象”的标志之一，常常是一些不法分子的重点攻击对象。尤其是大型门户网站一旦被篡改（加入一些敏感的显性内容），常常会引发较大的影响，严重时甚至会造成政治事件。 另外一种篡改方式是网页挂马：网页内容表面上没有任何异常，却可能被偷偷的挂上了木马程序。网页挂马虽然未必会给网站带来直接损害，但却会给浏览网站的用户带来损失。更重要的是，政府网站一旦被挂马，其权威性和公信力将会受到打击，最终给电子政务的普及带来重大影响。

1.拒绝服务攻击 对企业、公众提供在线服务，已经成为组织对外服务应用系统的重要功能之一。这些服务一旦受到拒绝服务攻击而瘫痪、终止，对业务的正常运转必然造成极大的影响，可能会造成经济损失，严重时甚至会影响社会稳定。 1.信息泄露 在线业务系统中，总是需要保存一些企业、公众的相关资料，这些资料往往涉及到企业秘密和个人隐私，一旦泄露，会造成企业或个人的利益受损，可能会给单位带来严重的法律纠纷。 除此之外，在IDC特定的环境中，数据在传输过程中存在被监听、被窃取、被破坏等风险，最终导致信息篡改、信息泄露等；也容易遭受ARP欺骗、IP欺骗等网络层的攻击，导致业务系统无法正常工作，可能造成严重的经济损失以及公众信誉度。 由于中国IDC行业特有的业务模式，导致其网络安全需求不一致，这使得目前IDC机房网络安全出现以下情况：某些IDC用户没有任何的安全防护措施，最好的状态是部署了网络防火墙，同时在其服务器上安装了杀毒软件。但是，仅仅是网络防火墙和杀毒软件并不能对SQL注入、跨站脚本、网页篡改、信息泄露、拒绝服务攻击等网络层和应用层的安全风险进行防护。 另外，IDC用户对于突发攻击事件没有做任何的应急措施，这导致当攻击事件发生时,IDC用户无法及时地阻断攻击，恢复系统，使系统能够正常运行。而有效的安全应急响应措施能够在恶意攻击事件发生时，及时地阻断攻击，恢复系统，事后追根溯源，发现安全弱点，并进行安全加固，提高IDC用户网络安全水平，以及用户信誉度。 安全需求分析 WEB应用系统直接面向Internet，以WEB应用系统为跳板入侵服务器甚至控制整个内网系统的攻击行为已成为最普遍的攻击手段。据Gartner的最新调查，目前75%以上的攻击行为都基于WEB应用层面而非网络层面；同时数据显示，三分之二的WEB站点都相当脆弱，易受攻击。 不少电信行业网站接入客户（IDC用户和专线用户）已经意识到，针对WEB应用系统进行相应的安全评估、安全防护在保障网站的正常运行方面不可或缺。一般来说，对于网站运行稳定性和安全性要求较高、本身具有一定经济实力的网站接入客户通常会选择以下三种方式，保证对外服务网站的正常运营：1.技术型用户 投入大量财力，自行购买和部署权威有效的安全评估和防护产品；投入大量人力，建立专门的安全部门和机构，建立完善的信息安全管理流程和策略，自行进行信息安全管理； 1.支持型用户 自行购买和部署部分权威有效的WEB应用安全防护产品；同时聘请第三方专业安全服务提供商，定期进行WEB应用安全评估、应急响应、安全培训等服务； 1.外包型用户

数据挖掘技术在通信行业中的应用

数据挖掘技术在通信行业中的应用 摘要：本文作者结合自己多年的实际工作经验，对通信行业中数据挖掘技术的相关问题进行分析，同时提出了自己的看法和意见，仅供参考。 关键词：数据挖掘通信应用 1、前言 随着科技的进步，通信技术也得到了迅猛的发展，数据挖掘技术以其强大的数据分析能力，在通信行业客户分析及消费行为分析方面得到广泛的应用，如客户关系管理，客户欺诈分析，客户流失分析，客户消费模式分析，市场推广分析等。通信行业是最早采用数据挖掘技术的行业之一。电信运营企业在日常经营中产生并存储了海量的数据，这些数据包括以下几类：呼叫详单数据，描述呼叫在电信网络中的全部情况；网络数据，描述网络中软硬件设施的状况；用户数据，描述电信网络中的用户信息情况。这些数据量非常之大，手工进行分析是很困难或根本不可能的。在海量数据处理需求的背景下，以知识为基础的专家系统(knowledgebased expert systems)应运而生的。简单地讲，专家系统就是一个具有智能特点的计算机程序，它的智能化主要表现为能够在特定的领域内模仿人类专家思维来求解复杂问题。因此，专家系统必须包含领域专家的大量知识，拥有类似人类专家思维的推理能力，并能用这些知识来解决实际问题。这类的专家系统可以实现一些通信行业分析的功能，然而问题系统是从现实专家那里获取知识是非常耗时的，而且在很多情况下专家并不具备所需的知识。数据挖掘技术的优势为这些问题提供了解决方案，正是因为如此通信行业较早的采用了数据挖掘技术。 2、通信行业用于挖掘的数据内容 数据挖掘过程的第一步就是理解数据，只有在对数据的理解的基础上，才可以开发出有价值的应用。这里对通信行业中具有特殊意义的呼叫详单数据进行描述，如果原始数据不适合进行数据挖掘，则需要提前对数据进行转换。 每当电信网络中发生一次呼叫，呼叫的描述信息将作为呼叫详单记录存储下来。网络中生成和存储的详单记录数量是十分巨大的。例如中国联通一个二类城市3G本地网每天产生的话单条数就有1000万条之多。照此计算如果要在线存储几个月的详单数据，数据库中的数据将达到几十亿条。 呼叫详单记录包括了供描述每个呼叫的所有的信息，最精简的情况下，一个呼叫详单会包括主被叫号码、呼叫时长和通话时间，如图1所示。呼叫详单是实时生成的，因此数据挖掘也可以实时进行。相对来说，用户的账单信息一般是每个月生成一次的，实时性要差一些。

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

电信产品与行业解决方案篇(上册)

政企客户经理 电信产品与行业解决方案篇（上册） 1、通信网概念——交换设备：交换设备的基本功能是完成接入交换节点链路的汇集、转接和分配。 2、通信网拓朴结构主要有五种形式：网状网、星型网、复合网、环型网、总线型网。 3、本地网网络结构——目前，PSTN网络能提供三类业务：基本电话业务、增值业务和非话业务。 4、数据通信技术——数据通信系统模型：OSI把计算机网络在功能上分为七个层次，每层都有特定的功能，并且上一层可以利用下一层的功能提供的服务，直到最高的应用层，为应用进程使用网络环境交换信息提供服务。（1）、物理层；（2）、数据链路层；（3）、网络层；（4）、传输层；（5）、会话层；（6）、表示层；（7）、应用层。 5、DDN的概念——数字数据网（DDN，Digital Data Network）是采用数字信道来传输数据信息的数据传输网。用户到网络的连接线路，即用户环路的传输也是数字的。 6、A TM业务等级——目前ATM网络可为用户开放的业务等级包括：恒定比特率（SBR，Constant Bit Rate）业务，实时可变比特率（RT-VBR，Real-Time Variable Bit Rate）业务、非实时可变比特率（NRT-VBR，Non-Realtime Variable Bit Rate）业务、非限定比特率（UBR，Unlimited Bit Rate）业务。 7、CN2——CN2主要承载3G、软交换、企业网全球互连、重要的Vnet应用业务等。目前，CN2网络定位是为重点政企客户提供差异化的VPN 类专网业务以及专线接入业务，从而为重点政企客户提供差异化、高品质、具有服务质量保证的MPLS VPN业务。 8、软交换网络中的主要设备：软交换网络主要包软交换、信令网关、中继网关、接入网关、媒体资源服务器、IAD及智能终端等。 9、XDSL接入方式——pppoE虚拟拨号方式接入：pppoE是唯一可以在以太网上支持点到点连接、而不需要中间IP协议栈的协议。 10、无线局域网——（1）、WLAN系统由网络适配器（网卡）和无线接入点（AP Access Point）两部分组成。无线局域网是对有线联网方式的一种补充和扩展，使上网的终端具有可移动性，能快速方便地解决使用有线方式不易实现的网络联通问题。与有线网络相比，无线局域网主要具有以下优点：安装便捷、使用灵活、经济节约、易于扩展。（2）、无线局域网的应用领域：使用便携式计算机等可移动设备进行快速网络连接。11、宽带认证方式：目前主要的认证手段有pppoE、DHCP+WEB 和IEEE 802.1x等三种方式。pppoE是传统PSTN窄带拨号接入技术在宽带接入技术的延伸，采用PPP协议的好处是：成熟，便于实现，可以支持多协议，容易与ISP设施配合，支持加密、认证、记账等功能。目前已经被大量应用于ADSL接入。 12、电信支撑网知识：一个完整的电话网除了有以传递电话信息为主的业务网外，还需要有若干个用以保障业务网正常运行，增强网路功能，提高网路服务质量的支撑网络。支撑网中传递相应的监测和控制信号。支撑网包括同步网、公共信道信令网、管理网等。 13、电信新技术：第三代移动通讯技术（英语：3rd-generation，3G），是指以CDMA2000为代表的，支持高速数据传输的蜂窝移动通讯技术。目前3G存在四种国际标准：CDMA2000，WCDMA，TD-SCDMA，WiMAX。（1）、第三代移动通信系统的目标：能提供多种业务，提供话音、可变速率的数据、活动视频会话等业务，特别是多媒体业务。（2）、3G技术的主要特点：①、高速率传输以支持多媒体业务；②、传输速率能按需分配。（3）、3G技术的主要技术标准：第三代移动通信网络各标准的主要区别在于它们采用的无线接口标准。 14、EPON的技术特点与应用方式：EPON技术是基于以太网无源光纤网络，在二层采用以太网封装和传送的一种技术。 15、EPON组网应用——（1）、整网解决方案（集团客户）：一般位于独立办公楼层，可能有多台PC机同时上网需求，对带宽需求较高。有语音、传真、数据及多媒体业务等需求。这种集团客户包括小型公司、医院、酒店等。可以考虑配置独立光纤，入户后通过LAN Switch接内部终端。此种方式为FTTB（Fiber To The Building）。（2）、光纤到户（FTTH）解决方案：FTTH解决方案可以为客户提供三网合一（triple-play）的业务接入。最基本的三网合一的组网应用是指，数据业务、语音业务、视频业务通过同一种介质同时进行传输。这样既可以提高用户线路的带宽利用率，也能节省设备和线路的投入成本。 16、VOIP基本结构及呼叫过程：VOIP网络主要由主、被叫接入终端；主叫网关、网守；被叫网关、网守组成。 17、VOIP的关键技术：VOIP的关键技术包括：信令技术、编码技术、实时传输技术、服务质量（QoS）保证技术、以及网络传输技术等。 18、快带以太网——100BASE-T的物理层：100BASE-T和10BADE-T的区别在物理层标准和网络设计方面。100BASE-T 的物理层包含三种媒体选项：100BASE-TX、100BASE-FX和100BADE-T4。 19、NA T地址转换：（1）、地址转换，又称地址代理，用来实现私有网络地址与公有网络地址之间的转换。（2）、地址转换：当内部网络的主机访问因特网或与外部网络的主机通信时，需要用到地址转换。 20、服务器——网络的功能服务器：（1）、WWW（web）服务器：提供基于浏览器的WWW信息浏览和资源访问的服务。（2）、DNS服务器：提供形象的“域名”与抽象的“IP”地址之间的转换服务。（3）、DHCP服务器：提供TCP/IP协议的自动配置与管理服务。（4）、打印服务器：至少应当有一台或多台物理打印设备与之相连，它负责接受来自客户机的打印服务请求，并进行打印作业的队列管理，控制实际的物理打印设备的打印输出。（5）、通信和远程访问服务器：负责网络客户之间的通信联系、共享通信设备的管理，以及控制网络客户的远程登录和访问等。 21、网络管理模型——SNMP模型：SNMP体系结构模型是一系列网络管理系统（NMS）和被管网络元素（NE）的集合。 22、本地电话业务：（1）、灵通无绳：支持灵通无绳电话功能的小灵通在室外可作为普通小灵通使用，在室内，则可作为室内固话的无绳子机使用。（2）、超级无绳：超级无绳，即一号双机，是指业务用户的固定电话终端和小灵通终端（可能包括多个固定电话终端或小灵通终端）拥有同一个号码。作为主叫时在被叫方显示的是同一个号码，作为被叫时则按同振或顺振方式振铃。超级无绳的功能有：①、外呼同号，同号的固定电话和小灵通可以同时向外呼叫，其通话相互独立互不影响；②、同号的固定电话和小灵通之间可互相拨叫；③、来电同时振铃或者顺序振铃。（3）程控新功能：①、呼叫转移：呼叫转移分为国内和国际两种形式。可根据用户需要，可选择设置为无条件转移、无应答转移、遇忙转移等多种功能。 ②、遇忙回叫：使用该产品，当用户拨叫对方电话遇忙时，可以挂机等候，不用再拨号，一旦对方电话空闲，即能自动回叫接通。 23、集中用户交换机业务（Centrex）：（1）、业务描述：集中用户交换机业务（Centrex），通常称为“汇线通”业务。该业务是建立在中国电信公