潘洋

【摘要】 隨著社會(huì)的發(fā)展，信息化的發(fā)展引領(lǐng)時(shí)代進(jìn)入一個(gè)全新的時(shí)代--大數(shù)據(jù)時(shí)代，成為發(fā)展共識(shí)。數(shù)據(jù)是一種重要的資源，是企業(yè)發(fā)展的根基，是企業(yè)提升競(jìng)爭(zhēng)力的根本。對(duì)此，筆者就通信行業(yè)在大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)化服務(wù)應(yīng)用，進(jìn)行簡(jiǎn)要分析，并且提出相應(yīng)方法。

【關(guān)鍵詞】 通信行業(yè) 大數(shù)據(jù) 精準(zhǔn)化服務(wù) 應(yīng)用研究

隨著移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的高速發(fā)展，帶動(dòng)了通信行業(yè)的進(jìn)步，為了更好的滿足用戶要求，通信行業(yè)有必要打破傳統(tǒng)營(yíng)銷方法，制定創(chuàng)新型的方法，從用戶的實(shí)際需求入手?，F(xiàn)階段，移動(dòng)用戶逐年增加，其需求也就越來(lái)越多，而通信企業(yè)想要滿足不同的用戶需求，需要不斷的提升自身服務(wù)能力，才能實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)久發(fā)展。

一、通信行業(yè)基于大數(shù)據(jù)的精確化服務(wù)應(yīng)用方法

大數(shù)據(jù)時(shí)代下，通訊企業(yè)需要對(duì)用戶進(jìn)行市場(chǎng)精細(xì)化分析、總結(jié)，進(jìn)而制定出有效的營(yíng)銷方法。分析、總結(jié)主要是對(duì)用戶的消費(fèi)情況、行為導(dǎo)向等進(jìn)行探究，進(jìn)而掌握用戶要求；在進(jìn)行市場(chǎng)精細(xì)化分析過(guò)程中，能夠確保用戶信息的隱秘性、保密性，通過(guò)信息的挖掘開發(fā)潛在客戶資源；另一方面，通訊企業(yè)也要審視自身行業(yè)地位，確定發(fā)展目標(biāo)，為通信企業(yè)設(shè)計(jì)精準(zhǔn)化的營(yíng)銷方法提供保障。制定市場(chǎng)營(yíng)銷程序過(guò)程中，需要尊重用戶的主體地位，對(duì)營(yíng)銷方法進(jìn)行動(dòng)態(tài)管理。

二、大數(shù)據(jù)精確化服務(wù)模型構(gòu)建

大數(shù)據(jù)模型用戶精準(zhǔn)類模型。在數(shù)據(jù)背景下搜集用戶數(shù)據(jù)信息，按照通信用戶的需求建立模型，例如：網(wǎng)絡(luò)、流量、投訴等信息，根據(jù)數(shù)據(jù)模型對(duì)不同的用戶進(jìn)行劃分，同時(shí)匹配相應(yīng)的服務(wù)類型、業(yè)務(wù)。分類法作為數(shù)據(jù)搜集中的常見方法，其關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)目標(biāo)特點(diǎn)，分類方法包含：貝葉斯方法、決策樹方法；根據(jù)分類規(guī)則，對(duì)數(shù)據(jù)項(xiàng)進(jìn)行劃分。聚類法主要是基于同組數(shù)據(jù)下，根據(jù)相同特征數(shù)據(jù)進(jìn)行不同劃分，進(jìn)而將同組數(shù)據(jù)中的共同性盡量增大，差異性數(shù)據(jù)共性盡量減小。聚類方法包含：K--means均值法、系統(tǒng)聚類。無(wú)論是分類，還是聚類，他們的共同特點(diǎn)都是對(duì)數(shù)據(jù)的劃分，但也具有較大不同性。分類方法是一種監(jiān)督性的學(xué)習(xí)，簡(jiǎn)而言之，數(shù)據(jù)的不同是已知的，將已知數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、學(xué)習(xí)，進(jìn)而找到其存在的差異性，而后將沒(méi)有分類的數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分；聚類方法相對(duì)于分類方法，具有一定的自由性，是在一種無(wú)監(jiān)督下的學(xué)習(xí)，無(wú)需進(jìn)行數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)。1、回歸分析。該種分析方主要是確定變量相互依存的定量關(guān)系，是一種同類分析方法，其中包含：數(shù)據(jù)順序的預(yù)測(cè)、有關(guān)關(guān)系、數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢(shì)特點(diǎn)研究等。根據(jù)模型自變量，利用回歸方法將其劃分為多種回歸分析、一元回歸分析；根據(jù)自變量、因變量的聯(lián)系，也可以將其分為非線性、線性回歸分析。2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法是一種模仿人腦信息處理機(jī)制的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，它是基于現(xiàn)代神經(jīng)生物學(xué)理論下產(chǎn)生的，由數(shù)據(jù)搜集--準(zhǔn)備--提取--應(yīng)用--預(yù)評(píng)等組成。這種方法不僅具有計(jì)算功能，同時(shí)還能進(jìn)行知識(shí)的處理、學(xué)習(xí)等，是一種導(dǎo)師型的學(xué)習(xí)方法，能夠模仿較為繁瑣的數(shù)據(jù)輸入、輸出。

三、大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)化服務(wù)應(yīng)用效果分析

第一，通信行業(yè)內(nèi)應(yīng)用效果；如果從通信商家角度而言，根據(jù)服務(wù)對(duì)象，大數(shù)據(jù)應(yīng)用包含：內(nèi)應(yīng)用、外應(yīng)用兩種。其中，內(nèi)應(yīng)用主要包含：內(nèi)部經(jīng)營(yíng)研究、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、客戶服務(wù)，比如：根據(jù)用戶得愛好與特點(diǎn)，將不同的客戶進(jìn)行登記劃分，進(jìn)而增加用戶轉(zhuǎn)化率，增加存量用戶。以聯(lián)通某城市的B側(cè)、O側(cè)數(shù)據(jù)顯示，構(gòu)成潛在離網(wǎng)用戶預(yù)測(cè)、4G潛在用戶與應(yīng)用效果，相對(duì)傳統(tǒng)計(jì)算方法的效果提升（如圖1）。

第二，目前，運(yùn)營(yíng)商會(huì)根據(jù)大數(shù)據(jù)時(shí)代發(fā)展特點(diǎn)，制定有效的營(yíng)銷模式，并且進(jìn)行全面推廣應(yīng)用在不同領(lǐng)域中，根據(jù)用戶的不同與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，將自身產(chǎn)品屬性規(guī)劃至相應(yīng)用戶中，進(jìn)行推廣，進(jìn)而挖掘潛在黃金用戶，同時(shí)與保險(xiǎn)、汽車等有關(guān)商家合作，展開營(yíng)銷服務(wù)，提升客戶轉(zhuǎn)化率，節(jié)省運(yùn)營(yíng)支出。電信企業(yè)通過(guò)有效的溝通交流，與用戶構(gòu)建良好的合作關(guān)系，主動(dòng)吸取用戶的合理建議，使企業(yè)服務(wù)更人性化、提升服務(wù)質(zhì)量，滿足用戶。

結(jié)語(yǔ)：總而言之，隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，為通信行業(yè)提供了前提保障，推動(dòng)了通信行業(yè)的發(fā)展，使通信行業(yè)服務(wù)更為人性化、個(gè)性化，能夠更好的滿足用戶要求，不斷推出不同的產(chǎn)品類型，擴(kuò)大用戶的滿意度。筆者分別從：通信行業(yè)中大數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)、通信行業(yè)基于大數(shù)據(jù)的精確化服務(wù)應(yīng)用方法、由泛在式服務(wù)轉(zhuǎn)向精準(zhǔn)聚類服務(wù)類型，三方面進(jìn)行分析，希望對(duì)通信行業(yè)數(shù)據(jù)精確化服務(wù)應(yīng)用有所幫助。

參 考 文 獻(xiàn)

[1]張延彬.基于移動(dòng)通信行業(yè)的大數(shù)據(jù)服務(wù)研究[J].電信工程技術(shù)與標(biāo)準(zhǔn)化，2016（02）.

[2]崔傳楨.助力“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)：解讀北信源的信息網(wǎng)絡(luò)安全——基于“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)背景下的北信源信息安全及戰(zhàn)略布局[J].信息安全研究，2016（03）.

[3]金紫陽(yáng).大數(shù)據(jù)在移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用及發(fā)展策略研究[J].中國(guó)新通信，2016（10）.