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      大數(shù)據(jù)在通信行業(yè)的應(yīng)用分析

      2019-09-10 06:13:20麥脈
      關(guān)鍵詞:通信行業(yè)應(yīng)用分析大數(shù)據(jù)

      麥脈

      摘 ?要:目前,我們已經(jīng)進(jìn)入到了大數(shù)據(jù)時(shí)代。同時(shí),通信行業(yè)的大數(shù)據(jù)在不斷的發(fā)展中,而在大數(shù)據(jù)的背景下,通信行業(yè)的資源變得更加豐富和多樣化,其能夠?qū)⒚總€(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù),都緊密的結(jié)合起來(lái),把一些分散的數(shù)據(jù)信息,變成有用的數(shù)據(jù),優(yōu)化了資源,使得數(shù)據(jù)的應(yīng)用變得更加簡(jiǎn)單。鑒于此,本文對(duì)通信行業(yè)中大數(shù)據(jù)的應(yīng)用進(jìn)行分析,從而為相關(guān)的研究提供一定的借鑒作用。

      關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù);通信行業(yè);應(yīng)用分析

      一、引言

      近年來(lái),大數(shù)據(jù)不斷地在發(fā)展中,這也讓人們獲得了大量的信息,對(duì)于個(gè)人而言,大數(shù)據(jù)帶來(lái)的是信息;對(duì)于企業(yè)而言,大數(shù)據(jù)是一種無(wú)形戰(zhàn)略資產(chǎn);而在通信行業(yè)中,大數(shù)據(jù)也扮演著非常重要的角色。但與此同時(shí),數(shù)據(jù)的挖掘也成為了一種難題,嚴(yán)重阻礙到了大數(shù)據(jù)在通信行業(yè)中的應(yīng)用,盡管大數(shù)據(jù)的應(yīng)用已將一些數(shù)據(jù)緊密結(jié)合在一起,但在實(shí)際應(yīng)用的過(guò)程中使用,有些數(shù)據(jù)還是無(wú)法得到有效的使用,造成了不必要的資源浪費(fèi)現(xiàn)象。為了爭(zhēng)取更多的市場(chǎng),更好地服務(wù)用戶,在通信行業(yè)中,對(duì)于大數(shù)據(jù)還需要更多更長(zhǎng)期的數(shù)據(jù)分析和調(diào)研。本文將就此進(jìn)行相應(yīng)的分析,把握大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢(shì),預(yù)測(cè)通信行業(yè)動(dòng)向,對(duì)通信行業(yè)應(yīng)如何應(yīng)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的探究。

      二、大數(shù)據(jù)的特征

      (一)數(shù)據(jù)量大

      “大數(shù)據(jù)”中的“大”,指的就是數(shù)量大,比如網(wǎng)絡(luò)搜索,同一個(gè)問(wèn)題會(huì)搜索出多個(gè)答案,因?yàn)椴煌娜藭?huì)給出不同的答案,若不進(jìn)行篩選的話,那電腦就 會(huì)調(diào)出所有關(guān)于該問(wèn)題的相關(guān)答案,甚至和其他相關(guān)的問(wèn)題,這就是數(shù)據(jù)的海量化。再比如聊天通信,目前大多的社交軟件都會(huì)自動(dòng)地對(duì)聊天記錄進(jìn)行保存,這 可能長(zhǎng)達(dá)幾百頁(yè)的聊天記錄,有幾千上萬(wàn)個(gè)字,但是數(shù)據(jù)庫(kù)也能夠準(zhǔn)確無(wú)誤地記錄下來(lái)。

      (二)種類(lèi)繁多

      大數(shù)據(jù)廣泛地應(yīng)用在多個(gè)領(lǐng)域,以及多個(gè)行業(yè)中,具有多樣性,有結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),也有非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。由于種類(lèi)的不同,其所應(yīng)用的傾向也會(huì)有所不同,有些數(shù)據(jù)可能是用來(lái)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)的質(zhì)量的,也有可能有的是用來(lái)助力市場(chǎng)決策的。

      (三)價(jià)值較高

      大數(shù)據(jù)并不是一味地保存,它也可以進(jìn)行有效的篩選,也也決定了它自身的價(jià)值。假使用戶需要的那部分?jǐn)?shù)據(jù)太小,導(dǎo)致難以在數(shù)據(jù)庫(kù)中找到,那可以說(shuō)這部分的數(shù)據(jù)的使用價(jià)值比較低,不會(huì)經(jīng)常使用到。但如果是比較常見(jiàn)、比較多的那一部分,比如說(shuō)調(diào)查龐大群體中的大多數(shù)情況,這樣的數(shù)據(jù)其使用價(jià)值更高,其能夠發(fā)揮的作用也更大。

      三、通信行業(yè)大數(shù)據(jù)分析的方法

      (一)確定分析的目標(biāo)

      價(jià)值目標(biāo)在獲取前,先要進(jìn)行數(shù)據(jù)的收集與分析,這樣才能制定出良好的衡

      量方式,這也是通過(guò)數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行相應(yīng)分析的一種常用手段,對(duì)于業(yè)務(wù)的發(fā)展有著很大的影響。同時(shí)。在對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的過(guò)程中,性能指標(biāo)以及關(guān)鍵權(quán)值,必須要最先發(fā)現(xiàn),從而有效保證數(shù)據(jù)指標(biāo)的科學(xué)性。

      (二)業(yè)務(wù)方式的確定

      業(yè)務(wù)方式也要不斷的升級(jí),要把關(guān)鍵性的指標(biāo)提升,從而滿足多個(gè)業(yè)務(wù)的要求。當(dāng)項(xiàng)目在進(jìn)行的過(guò)程中,要保證整個(gè)項(xiàng)目的目標(biāo)最早的實(shí)現(xiàn),提高成功率。

      (三)對(duì)數(shù)據(jù)要進(jìn)行搜集

      我們要利用多種不同的渠道來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行搜集,同時(shí)對(duì)于搜集的數(shù)據(jù)要進(jìn)行分類(lèi)和整理,方便建立出較為完善、準(zhǔn)確的模型。

      (四)數(shù)據(jù)的清洗

      在原始數(shù)據(jù)采集之后,下一步驟即要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行校驗(yàn)、清洗、關(guān)聯(lián)以及轉(zhuǎn)換等,這樣才能對(duì)采集到的有效數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總,形成一種新的目標(biāo)文件,為大數(shù)據(jù)提供科學(xué)的體局。

      (五)數(shù)據(jù)的建模

      數(shù)據(jù)的建模是關(guān)鍵的一環(huán)節(jié),對(duì)整個(gè)系統(tǒng)有著重要的影響作用,是整個(gè)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的核心。因此,為了最大限度地利用相關(guān)的知識(shí),達(dá)到業(yè)務(wù)的目標(biāo),那么我們必須要發(fā)揮機(jī)械學(xué)以及統(tǒng)計(jì)學(xué)的知識(shí)作用,這才能有效地構(gòu)建出較為準(zhǔn)確、科 學(xué)的模型。

      (六)優(yōu)化以及重復(fù)

      為了更好地保證預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的科學(xué)性,要所建立的模型進(jìn)行修正和迭代,但由數(shù)據(jù)具有一定的復(fù)雜性,在對(duì)大數(shù)據(jù)分析時(shí),必須要使用高效的手段來(lái)作分析,常用方式MPPDB、Storm、SparkStreaming和 Hadoop。

      四、大數(shù)據(jù)在通信行業(yè)中的應(yīng)用

      (一)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò),提升服務(wù)質(zhì)量

      近年來(lái),信令數(shù)據(jù)在不斷增長(zhǎng),用戶對(duì)通信行業(yè)的服務(wù)要求也越來(lái)越高,因此運(yùn)營(yíng)商必須要提高網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)質(zhì)量,才能更好地滿足用戶的多樣化需求。運(yùn)營(yíng)商要擅于引進(jìn)新技術(shù),提高技術(shù)含量。以近年來(lái)運(yùn)營(yíng)商推出的海量分布存儲(chǔ)以及智能分析技術(shù)為例,因?yàn)楹A渴谴髷?shù)據(jù)的典型特征,但同時(shí)也會(huì)帶來(lái)存儲(chǔ)的問(wèn)題,若將所有的數(shù)據(jù)都存儲(chǔ)在一個(gè)設(shè)備中,不單止受到空間小的限制,同時(shí)也會(huì)降低設(shè)備的對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行解析的速度。為此,提出了分布式存儲(chǔ),它是以服務(wù)器類(lèi)型為分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)的,能夠有效解決該問(wèn)題。但是,該技術(shù)還需繼續(xù)改進(jìn),未到成熟。而智能分析技術(shù),其是一個(gè)多用于監(jiān)控系統(tǒng)的先進(jìn)技術(shù),通信行業(yè)正在不斷地發(fā)展變化中,為更好地適應(yīng)環(huán)境,通信技術(shù)要加強(qiáng)自主創(chuàng)新的能力,包括通信產(chǎn)品以及服務(wù)方式等。而且,這不單止是變化,更重要的是還是優(yōu)化,必須不斷地創(chuàng)造新技術(shù)以及新產(chǎn)品來(lái)實(shí)現(xiàn)自我更新升級(jí),才能與時(shí)俱進(jìn)。

      (二)精細(xì)化營(yíng)銷(xiāo),業(yè)務(wù)更有針對(duì)性

      目前的網(wǎng)絡(luò)時(shí)代,通信行業(yè)的盈利主要是以手機(jī)、電腦的智能的應(yīng)用為基礎(chǔ)的,運(yùn)營(yíng)商也從中獲得了巨大的效益。但想要持續(xù)在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中穩(wěn)住地位,立足 更穩(wěn),那么還需要升級(jí)營(yíng)銷(xiāo)方式。目前的營(yíng)銷(xiāo)方式的弊端在于,過(guò)于“粗糙”,主要指的是其業(yè)務(wù)范圍過(guò)于寬泛,不夠?qū)I(yè)化,未能進(jìn)行細(xì)致地劃分。其評(píng)價(jià)也 是整體的,目前沒(méi)有一個(gè)運(yùn)營(yíng)商能夠做到方方面面都完善。有的運(yùn)營(yíng)商只主打流 量,很多用戶都會(huì)使用;有的運(yùn)營(yíng)商流量卻賣(mài)的很貴,話費(fèi)和流量不平衡,而且還存在有信號(hào)強(qiáng)度區(qū)域性問(wèn)題;還有一些運(yùn)營(yíng)商在某個(gè)地區(qū)的通信信號(hào)很好,但有些地方信號(hào)很差,無(wú)法做到保證每個(gè)人的享有同樣的網(wǎng)絡(luò),無(wú)法照顧好整個(gè)消 費(fèi)群體,會(huì)因此失去很多客戶。雖然,無(wú)法擁有全部客戶很正常,但是運(yùn)營(yíng)商應(yīng)該不斷完善自我,因此,應(yīng)該進(jìn)行精細(xì)化營(yíng)銷(xiāo),使得服務(wù)更具有針對(duì)性。比如,可以根據(jù)地區(qū)和年齡來(lái)進(jìn)行劃分,對(duì)年輕人推廣流量多于話費(fèi)的套餐;對(duì)于老人機(jī)、老人使用的號(hào)碼,可以推廣話費(fèi)多、免流量接聽(tīng)的套餐。通過(guò)精細(xì)化營(yíng)銷(xiāo),能夠更好地?cái)U(kuò)大運(yùn)營(yíng)商服務(wù)的消費(fèi)人群的數(shù)量,提供用戶的體驗(yàn)度,運(yùn)營(yíng)商也可以獲取更多的利潤(rùn)和客戶的信任。

      (三)互聯(lián)網(wǎng)金融

      互聯(lián)網(wǎng)金融,主要針對(duì)的是國(guó)內(nèi)現(xiàn)存的金融領(lǐng)域的征信問(wèn)題。目前大多的招 商銀行在辦理信用卡時(shí),要求要了解對(duì)方的信用的服務(wù),很多時(shí)候會(huì)因?yàn)槿狈蛻舻馁Y料和獲取信息的途徑,導(dǎo)致招商銀行在評(píng)估客戶信用上存在有漏洞,這也會(huì)引起一些居心不良分子,利用該漏洞來(lái)惡意辦理銀行業(yè)務(wù),這會(huì)對(duì)銀行造成一定的經(jīng)濟(jì)損失。因此,通信行業(yè)的運(yùn)營(yíng)商在了解客戶的真實(shí)信息,在確保對(duì)方是 用于個(gè)人信用的證明的情況下,可考慮和銀行合作,這樣既能推動(dòng)通信業(yè)的社會(huì)影響力,也能有效降低了不法分子的犯罪率。

      五、結(jié)論

      在當(dāng)今,數(shù)據(jù)的應(yīng)用變得越來(lái)越廣泛,決定著企業(yè)的未來(lái)。目前大數(shù)據(jù)已經(jīng)受到了通信行業(yè)的重視,還要不斷地在實(shí)踐中進(jìn)一步完善它,對(duì)信息進(jìn)行充分的利用,這是通信行業(yè)發(fā)展的必然要求。

      參考文獻(xiàn)

      [1] ?侯優(yōu),嚴(yán)峰.網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中的大數(shù)據(jù)應(yīng)用[J].互聯(lián)網(wǎng)天地,2015(01).

      [2] ?夏磊.探究大數(shù)據(jù)下的智能數(shù)據(jù)分析技術(shù)[J].科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào),2015(10).

      [3] ?劉震,付俊輝,趙楠.基于移動(dòng)通信數(shù)據(jù)的用戶移動(dòng)軌跡預(yù)測(cè)方法[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件,2017(02).

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