有线电视大数据分析平台数据存储与挖掘

大数据时代,如何对海量的有线电视数据进行分析,充分挖掘潜在的有价值的信息,提高运营商运营效率和服务水平,加强市场竞争力,将是有线电视运营商未来发展的关键.本文介绍了有线电视大数据分析平台的数据汇聚、数据存储与数据挖掘技术,简要分析了数据存储与规划,数据挖掘中机构设计与业务指标的确立.     

数据挖掘技术在有线电视运营上应用

有线电视运营商通过多年的积累已经获取大量的用户数据和行为信息,但却没有很好的对这些信息进行挖掘与分析。相反数据挖掘技术已经在电信有了比较成功的应用。本文通过介绍数据挖掘技术和相关的算法,分析数据挖掘技术在有线电视运营上的应用,为有线电视运营商设计营销方案,预测和检验营销效果,从而提高有线电视运营商运营能力。     

浅谈数据挖掘技术在移动通信中的应用

针对移动通信运营商如何从大量的、未知的数据中得到有价值的信息,用来分析和解决用户所需的问题,进而提出了采用数据挖掘技术的观点,本文主要从什么是数据挖掘与数据挖掘技术、对数据库技术的典型应用研究和数据挖掘的主题定义两个方面,详细的阐述了数据挖掘技术在移动通信中的的应用。     

数据挖掘在移动通信业大客户离网预测中的应用

大客户是各移动运营商利润的主要来源，也是竞争的焦点。随着市场竞争的日益激烈，如何降低大客户离网率，是摆在各运营商面前的战略性任务。采用数据挖掘技术，遵循数据挖掘标准流程CRISP-DM。从商业理解、数据理解、数据准备、建立模型、模型评估和结果部署等6个阶段，详细介绍了移动通信企业中大客户离网预测模型的建立过程和方法。同时对预测结果从技术和业务上进行深入分析，以辅助运营商及时采取措施进行挽留。     

浅谈有线电视运营商大数据时代的应对策略

大数据时代的到来是未来有线电视运营商不得不面对的事情,大数据的处理以及相应的数据挖掘工作将是接下来亟待解决的难题。在某种程度上可以说,谁大数据处理得好,谁就能赢得未来的市场,本文针对有线电视运营商大数据时代的应对策略进行探讨。     

移动互联网下运营商数据运营策略的转型分析

面对移动互联网时代移动流量的爆炸式增长,指出了电信运营商数据运营策略转型应对的重要性。首先分析了传统运营商面临的挑战与本身流量数据经营中存在的问题,然后提出了电信运营商数据运营策略的转型应对方案,指出运营商需优化网络,构建大数据挖掘为背景的精细化流量经营。     

数据挖掘在电信客户流失分析中的应用

数据挖掘是近年来伴随着人工智能和数据库技术发展而出现的一门新兴技术。它的核心功能是从巨大的数据集或数据仓库中获取有用信息,以供企业分析和处理各种复杂的数据关系。随着电信市场竞争的日益加剧,运营商普遍开始向“客户驱动”管理模式转变。最近几年,数据挖掘技术以其强大的数据分析功能被普遍应用到电信运营商客户管理之中。     

数据挖掘在电信客户流失分析中的应用

数据挖掘是近年来伴随着人工智能和数据库技术发展而出现的一门新兴技术。它的核心功能是从巨大的数据集或数据仓库中获取有用信息,以供企业分析和处理各种复杂的数据关系。随着电信市场竞争的日益加剧,运营商普遍开始向“客户驱动”管理模式转变。最近几年,数据挖掘技术以其强大的数据分析功能被普遍应用到电信运营商客户管理之中。     

基于大数据的电信运营商业务模式研究

随着数据挖掘、云计算、物联网等相关技术的发展和逐步成熟,大数据日益成为企业CTO们关注的焦点.以电信运营商数据资源使用为切入点,分析了针对不同业务内容(业务优化类、业务创新类、效率提升类)的电信运营商大数据商业模式,以帮助电信运营商在大数据时代积极调整策略,更好地适应移动互联网趋势.     

基于云计算的数据挖掘平台架构及其关键技术研究

随着云计算时代的到来,传统数据挖掘系统在海量数据的分析挖掘方面存在性能瓶颈。文章提出了基于云计算的数据挖掘平台,该平台与传统的数据挖掘系统架构相比有高可扩展性、海量数据处理能力、面向服务、硬件成本低廉等优越性,可以支持大范围分布式数据挖掘的设计和应用。该平台能极大减少运营商、企业在数据挖掘技术上的投入并能加快其挖掘业务的推出,缩短研发周期,进一步提高产品收益。     

数据挖掘在电信增值业务营销中的应用研究

随着电信运营商多年的发展和累计,已经积聚了海量用户数据,如何更好的利用这些数据成为运营商研究和关注的热点。本文系统的介绍了数据挖掘的概念,探讨了其在增值业务营销过程中的实践和应用。     

电信运营商基于大数据的业务模式分析

随着4G网络的大规模商用,移动互联网、物联网蓬勃发展,人们的行为、位置、甚至身体生理数据等每一点变化都成为了可被记录和分析的数据,这使电信运营商面临着不小的机遇和挑战。在综述大数据时代电信运营商所面临的主要机遇的基础上,分析了电信运营商在大数据应用方面的相对优势,介绍了数据挖掘及平台架构,探讨了电信运营商基于大数据的业务模式,以推进相关技术和应用,提升客户感知,支撑流量经营。     

小数字大道理——电信的数据挖掘与广电运营商的精细化运营

近年来,“数据挖掘”引起了信息产业界的极大关注。大量的数据通过数据挖掘转换后,成为管理者进行经营决策制订时的重要支摔。本刊上期刊发了“小数字大道理”系列的第二部分《有线电视网络运营商的数据化运营模式》,本期我们将继续刊发其第三部分,重点探讨有线运营商的精细化运营。     

移动通信运营商办公云

移动通信运营商面临着越来越大的市场竞争。主要针对移动通信运营商的IT基础设施建设和运营的技术问题,陈述了利用云计算来构造移动通信运营商办公云平台。给出了移动运营商办公云的技术架构,并且从系统运维的角度,讨论了利用大数据技术对办公云的运行状态数据进行数据挖掘与分析,实现对办公环境的精细化管理、智能化和自动化的运维,进而合理利用资源并提升用户体验。     

贝叶斯构造网络算法在电信CRM中的应用

客户流失是各大运营商面临的一个挑战，随着市场的逐渐饱和，减少客户流失成为企业战略发展的一个重要组成部分。数据挖掘技术的核心功能在于通过历史数据预测未来的发展趋势，数据挖掘技术的使用可以在客户流失前及时给营销人员预警，使营销人员可以及时的挽留客户，从而降低客户流失率。本文通过对客户流失的业务需求和数据挖掘技术的介绍，提出了一种客户流失预测分析的解决方案。     

网络大数据分析应用案例——户外媒体受众特征研究

针对户外媒体受众群体分析的行业需求和运营商智能管道中的数据资源,开展数据挖掘分析,探索利用移动网络数据进行移动轨迹描绘,实现户外媒介所触达的受众群体特征分析。     

大数据及其在电信运营中的应用研究

从大数据概念出发,首先分析大数据关键技术,如Hadoop技术、云计算、数据挖掘等,其次分析大数据在电信运营中的应用案例,给出国内外电信运营商在打数据方面的应用案例,最后展望电信运营中大数据及其应用的发展前景.     

电信运营商数据挖掘分析共享平台架构研究

运营商现有的数据挖掘分析建模管理机制不健全,存在挖掘管理混乱、知识共享困难等问题。文章研究了数据挖掘分析共享平台架构,并探索了若干业务场景,为运营商在全集团范围内实现数据挖掘分析模型构建与知识的沉淀以及快速推广应用提供参考。     

一种基于主成分分析的综合网管系统设计及实现

在大数据时代,能否有效利用数据已经成为决定运营商竞争力的重要因素。当前运营商对网络数据分析的主要方法是基于数据仓库进行联机分析处理（OLAP）。OLAP的性能严重依赖数据模型的预先定义,其无法对业务和状态实时变化的现有网络情况进行及时有效的跟踪,针对这一问题提出了一种基于主成分分析的网络数据挖掘方法,并通过对实际网络数据的分析、比较,验证了该方法的有效性。     

基于数据挖掘技术的电信资费套餐设计

电信资费套餐是电信运营商进行客户关系管理的手段，能使客户受惠并提高运营商收益。使用数据挖掘技术可以制定资费套餐。首先介绍了数据挖掘的流程，并以外来务工人群为例进行了具体解释。然后，提出了运营商收益模型，可用来验证基于数据挖掘技术的资费套餐的有效性。最后，按照实际例子给出了具体的资费套餐设计和收益模型验证。