电信行业大数据分析

1. 电信行业如何应用大数据

大数据运用的四个类型 运营商运用大数据主要有四个类型。首先，在市场层面，运营商可以利用大数据对自身的产品进行服务，通过大数据分析用户行为，改进产品设计，并通过用户偏好分析，及时、准确进行业务推荐，强化客户关怀，这样就可以不断改善用户体验，增加用户的信息消费以及对运营商的粘稠度；其次，在网络层面，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；第三，在企业经营层面，可以通过业务、资源、财务等各类数据的综合分析，快速准确地确定公司经营管理和市场竞争策略；第四，在业务创新层面，可以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，为企业创造新的价值。这样，大数据将助力运营商实现从网络服务提供商，向信息服务提供商的转变。 由于大数据产业具有强烈互联网特征，现有的运营模式很难帮助运营商实现大数据产业的迅速发展，这是因为，对于大数据产业，运营商传统的金字塔式的组织结构已经过时，传统架构的信息系统及组织架构已无法应对海量数据和创新型应用，那种由上而下的运营模式无法更接近用户的需求，显然已经阻碍运营商自身大数据产业的纵深发展。根据市场需求，运营商必须全面转向以客户和消费者为中心的运营体系，重新梳理企业的经营模式和组织架构，这就是模式的创新，大数据产业发展要求运营商实现管理经营和市场信息系统完美对接，新型大数据应用必将助力运营商向信息服务模式转型。 面向大数据时代，运营商的及时转型成为必然，否则将有被互联网企业超越的可能性。理论上讲，运营商拥有颇具优势的大数据资源并不是完全不可替代，例如，用户的位置信息就可以通过多种APP应用获得，用户的网络使用信息也可以通过多家互联网企业合作获取，互联网企业通过泛互联网化收集更多的大数据信息。另一方面，多行业的垂直整合将成为趋势，在数据应用层面，行业企业通过多种手段搜集大量的用户数据，将更贴近用户，更理解用户，为其提供更适当的服务，大数据将成为资产更具有战略意义，各个行业及单位都在关注大数据。 根据大数据数量大、时效性要求高、数据种类及来源多样化等特征，运营商首先获取更多有用的大数据资源，例如，很多的网络运行信息，包含大量有价值的用户行为和位置信息，这样的信息可以加以利用。有了资源应该加以利用，避免大数据资源的浪费。事实上，一些运营商拥有大数据这样的金山，却似乎无奈坐看并逐渐沦为管道，在不断强化传统市场的效益考核，却好像在忽视大数据价值的流失。 直面数据分析挑战 当然，海量数据的出现、数据结构的改变，也给运营商的大数据管理及分析带来了挑战，一是由于多种业务的发展、市场需求的变化和网络规模的扩大使得运营商大数据迅速的增加，这增加了运营商大数据存储和处理的难度，使得现有数据仓库无法线性扩容，这表明传统的数据仓库无法有效存储日益增长的业务数据；二是由于新型大数据服务不同于传统通信业务分析特点，需要对内容等非结构化、大容量信息进行多用户、多应用、实时有效的分析，传统的架构和数据仓库处理已不能满足新的信息服务需求。因此，运营商需要建立新型大数据中心，来存储、分析和处理海量数据，必要的投入是必不可少的。 大数据产业出现和发展是现代信息技术与互联网时代海量信息的发展到一定阶段的必然结果，大数据应用将是海量数据、现代信息技术与各种社会应用的一次化学反应，必将对当今社会的信息技术、商业模式和相关的法律法规产生深刻的变革。

2. 为什么电网企业要做大数据分析

为什么电网企业要做大数据分析呢？这个必须得要分析，不分析的话，整个全市用电企业怎么去分配这些数据，必须做依据，而通过依据再进行分析。

3. 通信行业数据分析都使用什么方法

一、我国数据通信的应用前景

1．有线数据通信的应用

（1）数字数据电路（DDN）的应用范围有：

①组建公用数字数据通信网；

②可为公用数据交换网、各种专用网、无线寻呼系统、可视图文系统、高速数崐据传输、会议电视、ISDN（2B＋D信道或30B＋D信道）、邮政储汇计算崐机网络等提供中继或数据信道；

③为帧中继、虚拟专用网、LAN，以及不同类型的网络提供网间连接；

④利用DDN实现大用户局域网联网；如我区各专业银行、教育、科研以及自崐治区公安厅与城市公安局的局域网互联等；

⑤提供租用线，让大用户自己组建专用数字数据传输网；

⑥使用DDN作为集中操作维护的传输手段；或把全区城镇110报警服务台崐互联，实现全区公安机关的统一指挥。

（2）分组交换网的应用

分组交换网能提供永久虚电路（PVC）及交换虚电路（SVC）等多种业务。崐利用分组交换网的通信平台，还可以开发与提供一些增值数据业务：

①电子信箱业务

电子信箱系统又称电子邮件。它是一种以存储＿转发方式进行信息交换的通崐信方式。在分组交换网平台上用户把需发送的信息以规定的格式送入电子信箱的崐存储空间，由电子信箱系统处理和传输后，送到接收用户的电子信箱并通知收信崐人。

②电子数据交换业务

电子数据交换（EDI）是计算机、通信和现代管理技术相结合的产物，又崐被称为“无纸贸易”。EDI用电子单证代替了纸面单证，由传统的多点对多点崐的联系变为网络信息传递。EDI技术是未来商业发展的极其主要的工具。现在崐国内外都得到广泛的应用。

③传真存储转发业务

传真存储转发是把计算机与通信技术结合起来，建立智能化的传真网。该网崐利用计算机的存储＿转发技术实现广大用户所需的各种新的服务项目。存储转崐发技术的核心是传真交换机。

④可视图文业务

可视图文业务是一种利用现有公用电信网络开发出来的新型、公用、开放式崐的信息服务系统。可视图文的业务类型主要有公用数据库业务和专用数据库业务崐等。

（3）帧中继技术的应用

帧中继技术适用于对广域网进行数据访问和高速数据传输。帧中继也是一种崐ISDN承载业务，主要用于局域网互联和高速主机环境下作为宽带网的数据入崐口，是向未来宽带ATM交换过渡的手段之一。常用于：

① 组建帧中继公用网，提供帧中继业务。

② 在分组交换机上安装帧中继接口，提供业务。

③ 为用户提供低成本的虚拟宽带业务。

④ 在专用网中，采用复用的物理接口可以减少局域网互联时的桥接器、路由崐器和控制器所需的端口数量，并减少互连设备所需通信设施的数量。帧中继的数崐字链路连接鉴别（DLCI）寻址功能可允许单个中继接入设备与上千个接入设崐备通信。其本地管理接口（LMI）可大大简化帧中继网的配置和管理。

⑤ 局域网（LAN）与广域网（WAN）的高速连接。

⑥ LAN与LAN的互联。

⑦ 远程计算机辅助设计/制造文件的传送、图像查询以及图像监视、会议电视崐等。

2．无线数据通信的应用

无线数据通信也称为移动数据通信。它的业务范围很广，也有广泛的应用前崐景。

（1）移动数据通信在业务上的应用

移动数据通信的业务，通常分为基本数据业务和专用数据业务两种：基本数崐据业务的应用有电子信箱、传真、信息广播、局域网（LAN）接入等。专用业务崐的应用有个人移动数据通信、计算机辅助调
度、车、船、舰队管理、GPS汽车崐卫星定位、远程数据接入等。

（2）移动数据通信在工业及其它领域的应用

移动数据通信在这些领域的应用可分为固定式应用、移动式应用和个人应用崐三种类型。

①固定式应用是指通过无线接入公用数据网的固定式应用系统及网络。如边远崐山区的计算机入网、交警部门的交通监测与控制、收费停车场、加油站以及灾害崐的遥测和告警系统等。

②移动式应用是指野外勘探、施工、设计部门及交通运输部门的运输车、船队崐和快递公司为发布指示或记录实时事件，通过无线数据网络实现业务调度、远程崐数据访问、报告输入、通知联络、数据收集等均需采用移动式数据终端。移动数崐据终端在公安部门的刑警、巡警、交警也开始应用。

③个人应用是指专业性很强的业务技术人员、公安外线侦察破案人员等需要在崐外办公时，通过无线数据终端进行远程打印、传真、访问主机、数据库查询、查崐证。股票交易商也可以通过无线数据终端随时随地跟踪查询股票信息，即使度假崐也可以从远程参加股票交易。此外，电子信箱是国外应用很广的数据业务，在我崐国也已经开始应用。无线接入Internet可随时随地收发电子邮件，因此无线数据崐通信也得到广泛的应用。作为有线数据网的补充和延伸，在公安系统，移动数据崐通信将具有更广泛的应用前景。相信不久的将来，移动数据通信也会在我区公安崐系统得到广泛的应用。

二、我国数据通信的未来竞争分析

从发展的趋势看，中国电信、联通、中国移动、网通几家大型国有企业作为主要的电信运营商将在未来国内通信市场占据主要的地位。随着市场的进一步开放以及WTO时代的临近，会有更多的资金注入到这个行业中来。与此同时，基础电信仍是受政府管制的行业，新加入者将会把目光放在管制相对宽松的数据通信领域。此外，由于业务方向不同和竞争策略的需要，运营商之间也可能结成松散的联盟谋求共同发展。因此，未来的竞争市场将会呈现出多样化的局面。

单纯从数据通信的角度来分析，近期内的市场格局仍将以中国电信为龙头，但是它所占有的市场份额会逐步减少，这种减少的速度要视其他运营商在数据通信领域的投入而定。目前，网通和联通都有自己的骨干传输网络，并且它们所覆盖的区域蕴藏着巨大的市场潜力。潜在的收益无疑将会促使两家公司进一步加大投入的力度。

另一方面，尽管中国电信、联通、中国移动都强调数据业务将是它们未来业务的增长点，但是近期内不会出现多家运营商激烈竞争的局面。这是因为目前每个运营商都有各自不可替代的特色业务。与这些业务的收入相比，数据业务收入还只是其中很小的一部分。因此，中国移动和联通或许会更多地考虑在移动业务上加大竞争力度，而中国电信也会继续努力，巩固它在固定语音市场的主导地位。

与中国电信、中国移动和联通不同，网通是目前唯一只运行纯IP网络的运营商。现阶段，IP业务将是它唯一的收入来源。因此，对中国电信而言，最直接的竞争挑战可能来自网通。

4. 大数据的概念要从哪几个方面进行分析理解

大数据概念包来含几个方面的自内涵吧
1. 数据量大，TB，PB，乃至EB等数据量的数据需要分析处理。
2. 要求快速响应，市场变化快，要求能及时快速的响应变化，那对数据的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以数据量显得对速度要求有些“大”。
3. 数据多样性：不同的数据源，非结构化数据越来越多，需要进行清洗，整理，筛选等操作，变为结构数据。
4. 价值密度低，由于数据采集的不及时，数据样本不全面，数据可能不连续等等，数据可能会失真，但当数据量达到一定规模，可以通过更多的数据达到更真实全面的反馈。

很多行业都会有大数据需求，譬如电信行业，互联网行业等等容易产生大量数据的行业，很多传统行业，譬如医药，教育，采矿，电力等等任何行业，都会有大数据需求。

随着业务的不断扩张和历史数据的不断增加，数据量的增长是持续的。
如果需要分析大数据，则可以Hadoop等开源大数据项目，或Yonghong Z-Suite等商业大数据BI工具。

随着互联网和移动的快速发展，大数据在各个领域不断增加应用。也越来越面向个人大数据应用。

5. 有谁知道电信行业是怎样进行大数据分析的呀

部署FineBI大数据分析工具，电信公司可以在一个管理驾驶舱中同时查看各种业务分析版，竞争分析，营权销监控，收益分析来获得决策支持；通过用户行为分析来提高服务质量，同时预警防范欠费和诈骗行为；通过套餐服务分析、成本分析、促销分析进行精准营销，降低成本；通过制作人力成本划小分析，人员绩效考核分析，人力成本投入及回报分析等优化内部人力资源管理。

6. 什么是大数据分析和精准营销，两者之间的关系

大数据精准营销师通过大数据来定位你的精准客户，例如通过BAT方面提供的数据，选择适合你的客户人群进行投放针对性广告，这种营销方式在最大程度上将广告效益扩大化，经济效益增加，成本减少。

7. 哪些企业或领域更需要对企业大数据进行分析

企业抄大数据：企业的相关信息袭数据，包括企业基本信息、投资人、主要人员、对外投资、变更记录、诉讼信息、行政处罚、招投标、注册商标、融资历史、投资事件等。
1、政府领域：分析企业大数据有利于提高政府对企业的监管水平，给政府决策提供数据支撑；
2、金融领域：利用企业大数据给企业画像、对企业进行资质评估，保证风控的准确性；
3、企业方面：帮助企业精准掌握行业动态，分析竞争对手优势，从而调整商业布局；帮助To B企业进行潜客挖掘，破解获客难题；
4、园区方面：对企业数据进行可视化展示，可有效的监测园区内的企业排名及成长趋势。

8. 大数据时代电信运营商应该采用的运营策略

大数据时代电信运营商应该采用的运营策略

最近几年，大数据在人们视野中出现的频率越来越高，继而也引起人们的关注。国际著名咨询公司IDC、麦肯锡相继发布了有关大数据的研究报告，将其比喻为“未来的金矿”，国内不少互联网公司也开始着手部署各自的大数据战略，作为通信行业的主要参与者和推动者，电信运营商在大数据的时代下开始试点了大数据系统的建设与应用，以充分挖掘企业的数据资产价值，创造新的利润点。

大数据是什么？

关于大数据的定义业界并没有给出一个准确的定位，研究机构Gartner把大数据定义为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；维基百将大数据定义为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；《著云台》的分析师团队认为，“大数据”通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。

大数据时代电信运营商应该采用的运营策略是什么？

1、优化网络：利用大数据分析，可突破传统的智能网优以CDT和MR数据为基础，通过3G基站的流量大数据，可以分析出哪些区域是用户数据流量高消耗区，在这些区域建设4G基站，就能做到既精准又有效；通过对MR大数据的分析，可以知道哪些区域移动网络小区信号覆盖不好，通过关联CRM中的客户信息和套餐信息，便可排出网络优化的优先顺序；通过LBS系统平台，对移动通信使用者的位置和运动轨迹进行分析，有效统计热点地区的人群出现概率，并进行基站资源配置的优化，提高了资源使用效率。

2、精准营销：中国电信利用大数据处理平台分析呼叫中心海量语音数据，建立呼叫中心测评体系和产品关联分析，为保险公司等提供基于自动语音识别的大数据分析服务；根据使用不同移动终端的用户的月均流量消耗，分析出在哪些移动终端上用户的上网体验最佳、DOU最大，根据该数据就可制定更为科学的终端补贴策略；通过对用户手机的通话、短信和空间位置等信息进行处理，提取用户通信行为的时空规则性和重复性，实现定向精确的终端营销和个性化内容业务推荐。

3、深度拥抱大数据:大数据的时代已经来临，因此电信运营商可以强化规划引导、实现大数据建设全面统筹。电信运营商应针对不同的应用场景选取合适的技术进行大数据建设，在集团和省公司层面分别指定部门统一组织开展整个集团和省公司层面的大数据规划，在规划的指引下，实现大数据建设与应用的全面统筹，包括：清理分散在各部门中的数据资产，开展应用规划，明确应用建设与运营分工，建设运营商集团和省公司层面统一的大数据基础平台等。

4、精细运营：天津网站建设-文率科技建议电信可以使用Hadoop等大数据处理工具，通过分析用户的兴趣图谱、关系图谱、行为定向，再结合自身的业务推出量身定制的服务。如：针对出差较多的商务人士，向他们推荐漫游套餐；对爱好移动上网的用户，向他们提供流量包……这本身就属于大数据应用的范畴，而且，运营商通过对业务资源和财务等数据的综合分析，可以让决策层进行快速的市场决策，从而有抢占市场的先机。

5、客户维系：分析用户的终端所支撑的系统，然后向客户推荐比客户目前使用系统更好的系统，如:客户目前使用的终端是支撑的是3G，那么我们可以向客户推荐比3G更好的4G，继而提升客户体验，降低用户流失率；通过分析客户通话对象结构转移、使用量变化、上网行为漂移、套餐饱和度下降，分析出客户离网倾向及缴费异常倾向，及时进行客户维系与挽留。

在大数据的时代止步不前的话只能走向灭亡，天津西青网站建设http://www.xiangrisheng.net 发现在大数据的时代下中国联通建立了用户上网大数据分析系统，利用收集的用户上网记录解决用户透明消费问题, 并使用其中的数据做客户的精细化营销；中国移动建立网络资源的大数据系统，改进对用户专线提供的速度，建立微营销大数据分析系统，实现定向精确营销、差异化的合作伙伴后向能力保障和智慧城市管理。

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9. 如何分析行业大数据

题主所说的分析行业大数据，在我的理解就是，利用行业的数据，制作相关的数据分析报告。从而，最大程度的为企业主带来营销启示，并支持他们的战略决策。那，数据分析报告究竟应该如何制作呢？

3）相关建议

如果要做好一份报告，精髓其实就在于数据分析的框架搭建。我们需要在平时学习过程中，多学习体会别人的好的框架、，然后多总结，多模仿，最终掌握一些数据分析的套路。

希望这样的解答，可以解决你的疑惑，让你有所收获。

10. 问一下电信行业可以进行大数据分析吗可以做哪些分析呢

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