移动通信行业的大数据特点

来源：职称阁分类：电子论文时间：2019-03-16 10:57热度：

　　这篇论文主要介绍的是移动通信行业的大数据特点的内容，本文作者就是通过对移动通信大数据的内容做出详细的阐述与介绍，特推荐这篇优秀的文章供相关人士参考。

移动通信行业的大数据特点

　　关键词：移动通信;大数据;大数据服务

　　随着时间的推移，使用大数据的人数在不断上升，对社会的发展趋势有着很大的影响，例如经济领域、商业领域等，很多企业在做决策时不会像以前一样凭直觉和经验进行，而是对大数据进行分析。本文中说的大数据指的是不能通过典型数据库软件进行分析、采集、管理、存储的数据集，这种数据集的大小会随时发生变化，并且每一个数据集的大小都是不同的。

　　1移动通信行业客户界面考核服务和提升管理的方法

　　从上文中叙述的难点出发，某地的移动公司针对移动通信行业客户界面考核服务进行了改革。

　　1.1客户界面服务绩效的数据收集与多维度评估

　　首先，客户界面的信息需要借助网络随时进行接收。某家移动公司将客户界面服务与网上评价系统联合在一起，随时都可以了解客户的需求，在对工作人员进行服务考核时，平时从客户界面得到的信息便是一个大数据，可直接进行分析。其次，将后台数据开放，从多个角度评估工作人员的服务。某家移动公司对员工的考核不仅仅停留在客户提供的大数据中，更是将客户消费情况的变化、客户界面行为的差异以及客户业务体验的变动等几个方面进行分析，通过多维度评估的方式得出工作人员提供的服务是否满足客户的要求，进而才能为移动公司留住更多的客户。例如，工作人员会以电话介绍的方式为客户提供近期较优惠的消费服务，之后便可在公司大数据中寻找该客户是否真的使用了推荐的这项优惠服务，进而分析移动公司提供的服务是否真的有意义。

　　1.2利用大数据准确定位服务界面的问题

　　某家移动公司为了更好的为客户提供服务，便开通了客户界面接触点，通过客户日常登录的网站、搜索的内容找出客户遇到的困难。例如，客户一旦遇到困难，首先会想着自己解决，在这种情况下客户会访问各种服务网页，移动公司可以通过客户在同一时间段内访问的不同界面，找到客户遇到的问题，然后及时给予客户帮助，这种方法既可以为客户解决问题，又可以留住客户。以前，当客户遇到问题时，因为没有数据库可以参考，工作人员只能和客户一起寻找问题，尽力解决问题，但是现在有了数据库，工作人员可以直接根据客户的动向，准确的找到问题所在，并及时进行处理，大数据的出现有效的节约了移动通信行业工作人员的时间，提高了他们的工作效率。

　　2大数据的应用发展

　　自从互联网普及以后，大数据的使用数量在逐渐递增，呈现出“阶梯式”的格局，大数据提出以后，首先尝试的是互联网行业，之后便有金融、公共管理、电信、零售等领域依次加入，下文叙述的便是几个较有代表性的大数据应用案例。(1)2009年的时候，猪流感(甲型H1N1)爆发，我国政府为了尽快发现疫情，找出解决的办法，做出了一系列努力，尽管对病者情况进行了登记，建立了数据库，但是由此得来的数据是没有任何规律的，依旧不能找到解决措施，但是谷歌自动处理了人们的搜索记录，建立了准确的数学模型，最后发现官方得到的数据与谷歌自行整理的数据是十分贴近的，通过谷歌搜索，便能快速找到疫情出现的位置，及时进行控制。(2)Farecast公司是专门对机票的实时价格进行预测的，消费者可以登录该公司网站购买机票，每次购买的机票都是近阶段最便宜的，这个公司通过旅游网站的大数据，收集有用的数据，建立合理的数学模型，找出相关降价规律，然后在公司网站中发布机票信息，乘客在该公司网站购买的机票，十分划算，在一年时间内，通过该公司售出的机票大概有两千多张。

　　3大数据的分析方法与应用分析服务

　　3.1大数据的分析方法

　　互联网普及以后，大数据便是一个十分重要的科技产物，因为大数据就如浩瀚的大海，里面蕴藏的宝藏数不胜数，科技快速发展的今天，人们的生活已经无法离开大数据，大数据的提出简化了很多办事流程，分析大数据的方法于是就成了重中之重，换句话说，大数据的分析方式直接决定了得到的信息是否有意义，通常情况下大数据的分析方法以及具体步骤为以下几点。(1)目标的确定。从大数据中采集需要的数据前，首先要用科学合理的方法确定目标，然后对数据进行收集、整理、分析，进而制定具体的分析方法，在分析过程中，要时刻注意是否贴近需要的数据。分析数据的时候，首先要得到性能指标或者关键权值。(2)业务手段的确定。使用改变业务的方法，将关键指标提高，在分析过程中，始终要清楚分析的数据是什么，不要在这个过程中做无用功。(3)采集数据。从不同的数据源中，等到大量的数据，只有这样，才能找出数据之间存在的联系，进而建立出适当的模型。(4)清洗数据。采集到原始数据以后，便要对其进行校验、转换、关联、清洗等，经过一系列的处理才能进行汇总，得到需要的文件，这些文件便是之后数据分析时的基础。(5)数据建模。此步骤是数据分析过程中最重要的，要根据计算机相关知识、统计学等，建构模型。(6)重复与优化。为了确保数据的准确性，一定要对数据模型进行反复修正与优化。大数据中蕴含的信息十分繁杂，涉及的数据也十分庞大，所以分析大数据时需要用一些工具，例如SparkStreaming、Hadoop等。

　　3.2大数据的应用分析服务

　　移动通信行业中有着十分丰富的大数据，但是这些大数据是比较杂乱的，无法直接进行利用，只有通过一些方法将这些数据进行挖掘、整合才能得到有用的信息，下文中会分析几类数据。移动通信行业的大数据指的不仅仅是从移动公司内部得到的数据，还包括其他领域的数据，下面就会详细介绍大数据的应用分析服务。(1)基于Mc口信令数据。该口令数据的来源是位置信令数据，可以准确的定位客户漫入、漫出的位置。例如在校园数据中，可以借助飞信、校园网等得到学生的需求，进而为学校提供更加合适的服务。(2)基于Gn口信令数据。该口令数据是由上网的内容(UA、URL)、终端信息(UA、IMEI、URL)、上网的流量等信息组成的。根据用户在上网过程中搜索的数据以及浏览的网站，可以发现客户的爱好、需求等;通过对用户的终端信息进行监控，便可得到客户是否需要更换机器等信息;通过客户上网流量的数据，找到客户使用流量的规律，进而在合适的时间段内向客户推荐流量包、优惠套餐以及一些相关的流量优惠服务。(3)该数据对于金融机构是十分重要的，消费者的移动通信记录以及在互联网上的信息，都可以被金融机构使用。例如消费者在像金融机构借款时，机构可通过互联网大数据查出客户的信用状况，不用通过第三方插手，便能得到准确的信息，由此以来，放款收款的过程便会变得简单。

　　4结语

　　互联网普及以后，大数据便是一个十分重要的科技产物，因为大数据就如浩瀚的大海，里面蕴藏的宝藏数不胜数，科技快速发展的今天，人们的生活已经无法离开大数据，大数据的提出简化了很多办事流程，但是目前从大数据中获取信息的技术还不是很成熟，相关技术人员一定要尽快提高自身的能力，从大数据得到更多有意义的信息，为人们的生活带来益处。

　　参考文献

　　[1]刘昭，张海峰，李玮，等.运营商发展大数据技术及建设模式展望[J].电信工程技术与标准化,2015(3):43-44.

　　[2]IT架构设计研究组.大数据时代的IT架构设计[M].北京：电子工业出版社,2014.

　　作者：张然单位：大唐移动通信设备有限公司

文章名称：移动通信行业的大数据特点

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