联通大数据业务实践及能力介绍
运营商大数据情况与联通大数据公司情况了解
运营商大数据情况与联通大数据公司情况了解运营商大数据情况与联通大数据公司情况了解1.引言本文档旨在为读者提供有关运营商大数据情况与联通大数据公司情况的详细信息。
在此文档中，我们将详细介绍运营商大数据的定义、优势和应用领域，以及联通大数据公司的业务范围、合作伙伴和发展战略。
2.运营商大数据情况2.1 定义运营商大数据是指由各大运营商所拥有的大规模数据资源，包括用户通话记录、短信记录、上网记录等，这些数据经过处理和分析可以用于洞察用户行为、优化运营商网络、提升用户体验等。
2.2 优势①大规模数据资源：运营商拥有庞大的用户基础，积累了大量的通信数据，这些数据规模庞大，可用于深入分析和洞察用户行为。
②数据全面性：运营商大数据包括各种通信方式，如语音、短信、上网等，可以提供多角度、多样化的数据视角。
③数据实时性：运营商大数据可以实时获取，能够迅速反应用户行为变化，为决策提供及时支持。
④数据精准性：运营商大数据由于涵盖广泛的用户信息和通信记录，可以提供准确的用户画像和行为分析。
2.3 应用领域①用户画像分析：通过对运营商大数据的分析，可以深入了解用户的个人信息、行为习惯和兴趣偏好，为个性化推荐和精准营销提供支持。
②网络优化：运营商大数据可以帮助运营商识别网络瓶颈和负载情况，优化网络资源配置，提升用户体验。
③商业决策支持：基于运营商大数据的分析，可以为运营商提供决策支持，如市场分析、竞争情报和产品创新等。
3.联通大数据公司情况了解3.1 业务范围联通大数据公司是中国联通旗下的子公司，专注于运营商大数据领域的开发和应用。
公司的业务范围涵盖数据收集、存储和分析，以及数据应用和服务。
3.2 合作伙伴联通大数据公司与多家合作伙伴合作，包括数据分析公司、行业应用开发商和云服务提供商等，共同推动运营商大数据的开发与应用。
3.3 发展战略联通大数据公司的发展战略包括以下几个方面：①数据资源整合：联通大数据公司通过整合中国联通的大数据资源，建立统一的数据集市，提供更广泛的数据服务。
大数据技术实践实习报告
实习报告一、实习背景和目的随着大数据技术的迅速发展和应用普及，越来越多的企业和机构开始重视大数据的价值。
为了深入了解大数据技术的核心概念和实际应用，提高自己在数据处理、分析和挖掘方面的能力，我选择了大数据技术实践实习项目。
本次实习的主要目的是通过实际操作和项目实践，掌握大数据技术的基本原理和方法，培养解决实际问题的能力。
二、实习内容和过程1. 大数据技术基础知识学习在实习的第一周，我主要学习了大数据技术的基础知识，包括大数据的定义、特点和应用场景，以及大数据技术的关键技术，如Hadoop、Spark等。
通过学习，我了解了大数据技术的发展历程和当前的产业现状，对大数据技术的基本概念有了清晰的认识。
2. 大数据处理工具实践在实习的第二周，我开始了大数据处理工具的实践操作。
我首先学习了Hadoop的基本使用方法，掌握了如何在Hadoop集群上进行数据的分布式存储和计算。
然后，我学习了Spark的相关知识，通过实践操作，掌握了Spark在数据处理和分析方面的应用。
3. 数据挖掘和分析项目实践在实习的第三周，我参与了数据挖掘和分析项目实践。
我们小组选择了一个实际应用场景，即电商用户行为分析，作为我们的项目课题。
我负责了对用户行为数据的预处理和特征工程工作，通过使用Python编写的数据处理脚本，将原始数据清洗和转换成适合后续分析的格式。
然后，我使用机器学习算法对数据进行了建模，并对模型的性能进行了评估和优化。
最后，我们小组通过数据可视化工具展示了分析结果，得出了有关用户行为的有趣发现。
4. 实习总结和反思在实习的最后一周，我对所学的知识和技能进行了总结和反思。
通过这次实习，我不仅掌握了大数据技术的基本原理和方法，还学会了如何使用大数据处理工具进行实际的数据分析和挖掘。
同时，我也认识到了大数据技术的局限性和挑战，如数据质量、数据安全和隐私保护等问题。
三、实习收获和展望通过这次实习，我对大数据技术有了更深入的了解，提高了自己在数据处理、分析和挖掘方面的实际操作能力。
大数据实习报告实习任务
大数据实习报告实习任务一、实习背景随着互联网的迅猛发展和大数据技术的普及，越来越多的企业开始关注大数据的价值。
在这个背景下，我选择了大数据实习项目，以期提高自己在数据分析、挖掘和处理方面的能力。
本次实习的任务是在一定时间内，基于给定的数据集，完成数据预处理、特征工程、模型构建、模型评估和模型优化等步骤，最终实现对目标问题的有效解决。
二、实习任务1. 数据预处理（1）数据清洗：去除数据集中的空值、异常值和重复值，提高数据质量。
（2）数据整合：将来自不同源的数据进行整合，形成统一的数据集。
（3）数据转换：对数据进行归一化、标准化等转换，使其适用于模型训练。
2. 特征工程（1）特征提取：从数据集中筛选出与目标问题相关的特征。
（2）特征选择：通过统计方法或启发式方法，选出对模型性能有显著影响的特征。
（3）特征变换：对提取的特征进行变换，如编码、降维等，以提高模型性能。
3. 模型构建（1）选择合适的算法：根据目标问题和数据特点，选择合适的机器学习算法。
（2）模型训练：使用训练数据集对选定的算法进行训练，得到初步的模型。
（3）模型调优：通过调整算法参数，优化模型性能。
4. 模型评估（1）划分数据集：将数据集划分为训练集和测试集，确保模型评估的准确性。
（2）模型验证：使用测试数据集对模型进行验证，评估模型的泛化能力。
（3）性能指标计算：计算模型的准确率、召回率、F1值等性能指标。
5. 模型优化（1）模型调整：根据模型评估结果，对模型进行调整，提高模型性能。
（2）模型融合：尝试将多个模型的预测结果进行融合，以提高整体性能。
（3）超参数调优：针对选定的算法，寻找最优的超参数组合，进一步提高模型性能。
三、实习收获通过本次实习，我深入了解了大数据处理流程，掌握了数据预处理、特征工程、模型构建、模型评估和模型优化等关键技术。
在实际操作过程中，我学会了使用Python、R等工具进行数据分析和挖掘，熟练掌握了SQL语言进行数据查询。
联通数字化能力体系
联通数字化能力体系
中国联通的数字化能力体系主要包括以下几个方面：
1. 提升智慧运营能力：在数字化转型过程中，中国联通加强了智慧运营能力的提升，包括提升数字化转型的效率、智能化的决策能力、自动化运营能力等。
2. 构建现代化管理体系：中国联通通过数字化技术构建了现代化管理体系，包括组织架构优化、人力资源数字化管理、企业资源数字化管理等方面。
3. 打造数字化能力体系：中国联通打造了以5G为基础，以物联网、云计算、大数据、人工智能、区块链、信息安全为核心的数字化能力体系，为各行业提供数字化解决方案。
4. 创新产品应用：中国联通利用数字化技术，不断创新产品应用，例如天宫生态系统等，这些产品应用有助于推动各行业的转型升级。
5. 赋能千行百业转型升级：中国联通通过数字化技术，为各行业提供数字化解决方案，助力千行百业实现转型升级。
6. 数据治理、数据服务、数据安全等方面的优势：中国联通在数据治理、数据服务、数据安全等方面具有优势，能够为各行业提供数据服务，保障数据安全。
总之，中国联通的数字化能力体系是一个全面、系统的体系，涵盖了运营管理、产品创新、行业赋能等多个方面，旨在推动各行业的数字化转型升级，创造人民美好信息生活、推动经济社会高质量发展。
关于联通公司实习报告三篇
关于联通公司实习报告三篇在我们平凡的日常里，我们使用报告的情况越来越多，写报告的时候要注意内容的完整。
你知道怎样写报告才能写的好吗？下面是小编帮大家整理的联通公司实习报告3篇，仅供参考，大家一起来看看吧。
联通公司实习报告篇1摘要：实习是个人综合能力的锻炼，作为一名新时代的新青年更应该把学习作为保持工作积极性的重要途径。
在信息时代，学习是不断地汲取新信息，获得事业进步的动力。
从学校走向社会，首要面临的问题便是角色转换的问题。
从一个学生转化为一个单位人，在思想的层面上，必须认识到二者的社会角色之间存在着较大的差异。
实习是每一个大学生必须拥有的一段经历，也是我们走向工作岗位的第一步。
1.实习目的1.提高自己的动手能力，理论联系实际的能力.2.了解市场，了解资本运作，了解门店经营方方面面。
3.通过这次的实习巩固、加深并扩大我们所学的有关专业知识，亲身感受自己所学专业的现实状况，对本专业的初步认识，为以后的工作和学习奠定初步的知识。
4.通过本次实习使我们能够亲身感受到要从一个学生转变到一个职业人的过程的艰辛，督促并鼓舞我们加倍努力。
2.实习单位概述2.1单位简介中国联合网络通信集团有限公司(简称“中国联通”)于20xx年1月6日在原中国网通和原中国联通的基础上合并组建而成，是中国唯一一家在纽约、香港、上海三地同时上市的电信运营企业，连续多年入选“世界500强企业”。
中国联通主要经营GSM和WCDMA制式移动网络业务，固定通信业务，国内、国际通信设施服务业务，卫星国际专线业务、数据通信业务、网络接入业务和各类电信增值业务，与通信信息业务相关的系统集成业务等。
中国联通拥有覆盖全国、通达世界的通信网络，积极推进固定网络和移动网络的宽带化，为广大用户提供全方位、高品质信息通信服务。
20xx年1月，中国联通获得了当今世界上技术最为成熟、应用最为广泛、产业链最为完善的WCDMA制式的3G牌照，拥有“沃3G/沃4G”、“沃派”、“沃家庭”等著名客户品牌。
中国联通数据业务分析报告
中国联通数据业务分析报告一、引言中国联通是中国领先的电信运营商之一，持续推动数据业务的发展。
本报告旨在对中国联通的数据业务进行分析，全面了解其当前状况和未来发展前景。
二、市场概况数据业务是当前全球电信行业的重要发展方向之一。
在中国市场，数据业务也得到了快速增长，呈现出以下几个主要特点：1. 全网用户规模持续增长中国联通作为国内主要运营商之一，拥有广大用户基础。
数据业务的推广使得用户的数据消费需求不断增加，进一步拉动了中国联通的用户规模增长。
2. 移动互联网应用爆发式增长随着移动互联网的普及，用户通过智能手机、平板电脑等移动设备进行在线娱乐、社交网络、移动支付等活动成为常态。
这为中国联通数据业务的发展提供了广阔的市场空间。
3. 全网宽带网络建设提升数据业务的快速发展离不开稳定、高速的宽带网络。
中国联通积极投入宽带网络建设，不断提升网络速度和覆盖率，为用户提供更好的数据使用体验。
三、数据业务分析在面临激烈竞争的市场环境下，中国联通通过不断优化数据业务推广策略，取得了以下成绩：1. 用户增长稳定中国联通数据业务在全国用户市场保持稳步增长，积极提高用户黏性。
通过推出套餐优惠、提供定制化服务等手段，吸引了更多用户选择中国联通。
2. 增值服务提升收入中国联通充分挖掘用户需求，推出了一系列增值服务产品，例如在线视频、云存储等。
这些增值服务不仅提高了用户的粘性，还为公司带来了额外收入。
3. 数据流量消费增长随着用户对移动应用的需求增加，数据流量的消费也不断增长。
中国联通通过适应用户需求，灵活调整流量资费套餐，进一步激发了用户对数据业务的消费热情。
四、未来展望鉴于当前市场环境和中国联通的数据业务发展现状，我们对其未来发展进行以下预测：1. 持续推广和创新中国联通将继续推广及创新数据业务，提供更多的增值服务，满足不同用户群体的需求。
同时，与各界合作伙伴共同创新，提供更丰富的数据业务体验。
2. 技术升级与网络建设随着5G时代的到来，中国联通将进一步加大技术升级和网络建设投入。
联通机房社会实践报告
一、前言随着信息技术的飞速发展，我国通信行业取得了举世瞩目的成就。
作为我国通信行业的重要一员，中国联通始终致力于为用户提供高质量、高效率的通信服务。
为了深入了解我国通信行业的运行机制，增强自身的实践能力，我们一行人于近期走进了中国联通某地市级机房，进行为期一周的社会实践活动。
本次实践旨在通过实地考察、交流学习，了解联通机房的运行模式、技术特点及管理规范，为我国通信行业的发展贡献一份力量。
二、实践内容1. 机房概况本次实践所在的中国联通某地市级机房位于市区内，占地面积约1000平方米，拥有各类服务器、交换机、路由器等通信设备数百台。
机房分为核心区、接入区、运维区等区域，实现了网络设备的集中管理和高效运行。
2. 运行模式（1）7×24小时监控：机房实行7×24小时监控，确保网络设备的正常运行。
通过实时监控系统，运维人员可以及时发现并处理网络故障，保障通信畅通。
（2）故障处理：当网络出现故障时，运维人员会迅速响应，通过远程或现场处理，尽快恢复网络运行。
（3）设备维护：定期对网络设备进行巡检、保养，确保设备处于良好状态。
3. 技术特点（1）高性能服务器：机房采用高性能服务器，具备强大的计算能力，为用户提供稳定、高效的通信服务。
（2）高速传输网络：采用高速传输网络，确保数据传输速度，降低网络延迟。
（3）智能运维系统：通过智能运维系统，实现对网络设备的远程监控、故障诊断、性能优化等功能。
4. 管理规范（1）安全管理：机房实行严格的安全管理，包括门禁系统、监控系统、防火系统等，确保机房安全。
（2）操作规范：运维人员需遵守操作规范，确保网络设备的正常运行。
（3）文档管理：对网络设备的配置、运行数据等进行详细记录，便于后续维护和故障排查。
三、实践体会1. 严谨的工作态度在机房实践过程中，我们深刻体会到联通运维人员严谨的工作态度。
他们对待每一项工作都认真负责，确保网络设备的正常运行。
2. 高效的团队协作机房运维工作需要团队成员之间的紧密协作。
联通容器化大数据云平台技术实践
技术生态支持
CNCF组织，由Google公司牵头组织
主要由Mesosphere公司贡献
技术实现
开源产品种类繁多，实现难度低，成熟度较高
原生框架实现难度高编排Docker需要Marathon实现调度功能
通过研究、探索和实践，我们发现Kubernetes+Docker的技术路线更契合联通的实际需求。它几乎支持了所有的容器业务类型，包含长期伺服型（long-running）、批处理型（batch）、节点后台 支撑型（node-daemon）和有状态应用型（stateful application），也正是因为这个特点，k8s能够支持当前 大多数常见的大数据处理场景，如分布式数据存储（HDFS、Hbase）、离线分析（hive/Spark）、实时处理（Sparkstreaming）、数据挖掘（SparkMLlib），及深度学习框架（Tensorflow）等。
大数据的目标是充分挖 掘海量数据中的信息， 以发现数据中的价值云计算的目标是通过资 源共享的方式更好地调 用、扩展和管理计算和 存储等方面的资源和能 力，以提高资源利用率， 降低企业的IT成本云计算可以为大数据平 台的计算和存储提供资 源层的灵活性大数据组件部署到云平 台上，作为通用PaaS能 力，为用户带来使用上 的便利和高效
实时计算
构建一站式数据仓库服务，提供数据 整合、加工、分析等全套数仓构建服 务，帮助打造数据核心。包括HDFS、 Hive、Spark等组件。
数据仓库
数据挖掘开发平台，可进行机器学习 和AI应用的开发和训练，支持对各类 数据实现高度智能化的处理。包括 Tensorflow、MxNet等组件。
数据挖掘
1.1 大数据与云计算的发展历程
联通大数据业务实践及能力介绍
02 沉淀用户行为作为接入点的线下批量营销，引入中国联通大数据，
精准的找到产品的目标人群，支持联通丰富的渠道精准触达。
03 以用户实时行为作为接入点的实时场景营销，场景包括位置类、
APP类、URL类、搜索关键词类、固定电话类。
04 面向行业客户的存量用户，依据其提供的身份证号、终端MAC、
终端IDFA、终端IMEI等账号，复联出用户当前的手机号。 31
渠
道
流量银行 沃商店
沃音乐 Wo邮箱
联通IPTV/Toolbar/联通公共WIFI及更多 30
数达营销产品服务模式
互联网投放
模式
01
04
02
失联复联
线下批量
模式
03
营销模式
实时场景 营销模式
01
通过数据分析对目标群体进行精准推送,以对用户贴标签和用户画
像为基础，通过互联网渠道实时投放，进行精准触达。
身份验证
位置核验
号码风险
交际圈验证
二次卡清理
l 手机号、姓 名、证件号 等身份信息 核验；
l 用户基本信 息；
l 实时位置核验； l 历史位置核验； l 工作地核验； l 居住地核验；
l 号码状态； l 在网时长； l 三无极低信息； l 付费模式； l 合约信息；
l 交往圈验证； l 常用联系人；
企业风控
基本信息服务 企业评级服务
反欺诈服务
数盾风控
个人风控 （4亿）
信息核验服务 用户评级服务 反欺诈服务
失联修复催收
60个标准APIs 23个联通、电信、移动APIs 20个银联融合APIs
19
个人风控产品—信息核验服务
Ø 是将客户提供的用户信息与风控平台存储的用户信息进行验证的服务，可以为贷前用户的信息核验提供 支撑，降低金融行业业务风险。
中国联通数字化应用的实践报告
中国联通数字化应用的实践报告
首先，中国联通数字化应用在业务方面的实践报告可以涵盖其
在移动通信、互联网、物联网等领域的数字化应用情况。
可以从技
术创新、服务模式、用户体验等方面进行详细描述，包括中国联通
在5G网络建设、智能家居、智慧城市等方面的实践成果。
其次，可以从管理方面来分析中国联通数字化应用的实践报告，包括组织架构调整、人才培养、业务流程优化等方面的实践经验，
以及数字化转型对企业管理带来的影响和改变。
此外，还可以从市场竞争和商业模式创新的角度来探讨中国联
通数字化应用的实践报告，包括其在市场竞争中的表现、数字化技
术在商业模式创新中的应用等方面的情况。
最后，可以从社会责任和可持续发展的角度来分析中国联通数
字化应用的实践报告，包括其在可持续发展战略中的实践成果、在
社会责任履行方面的表现等方面的情况。
综上所述，中国联通数字化应用的实践报告可以从业务、管理、
市场竞争、社会责任等多个角度进行全面的描述和分析。
希望以上回答能够满足您的要求。
联通实习生实习报告
一、实习背景随着我国通信行业的飞速发展，中国联通作为我国通信行业的重要一员，承担着推动信息社会进步的重要使命。
为了更好地了解行业动态，提升自身实践能力，我于2023年7月至8月在中国联通XX分公司进行了为期一个月的实习。
二、实习内容在实习期间，我主要参与了以下工作内容：1. 业务知识学习：在实习初期，我通过参加公司组织的业务培训，对联通的业务体系有了初步的了解。
包括移动通信业务、宽带接入业务、固话业务等，并学习了相关的业务知识，为后续工作打下基础。
2. 客户服务实践：在营业厅实习期间，我负责为客户提供业务咨询、办理业务、处理投诉等工作。
通过与客户的沟通交流，提高了我的沟通能力和解决问题的能力。
3. 市场营销活动：参与公司组织的市场营销活动，如推广优惠套餐、组织客户体验活动等。
在这个过程中，我学会了如何策划活动、制定营销策略，并积累了丰富的市场营销经验。
4. 团队协作与沟通：在实习过程中，我积极参与团队协作，与同事共同完成工作任务。
通过与不同部门的沟通，了解了公司各部门的运作模式，提升了团队协作能力。
三、实习收获1. 业务能力提升：通过实习，我对联通的业务体系有了更深入的了解，掌握了办理业务、处理投诉等实际操作技能，为今后从事相关工作打下了基础。
2. 沟通能力增强：在与客户、同事的沟通交流中，我学会了如何倾听、表达，提高了自己的沟通能力。
3. 团队协作能力提升：在团队协作过程中，我学会了如何与他人合作，共同完成工作任务，提升了团队协作能力。
4. 职业素养提升：通过实习，我了解了企业的运营模式、企业文化，提高了自己的职业素养。
四、实习感悟1. 实践是检验真理的唯一标准：通过实习，我深刻体会到理论知识与实际操作相结合的重要性。
2. 团队协作是成功的关键：在团队中，每个人都有自己的职责，只有团结协作，才能取得成功。
3. 沟通是解决问题的桥梁：在与客户、同事的沟通交流中，我们要善于倾听、表达，才能更好地解决问题。
中国联通政务大数据能力介绍
一句话（优势）： 目前全国还没有第二家具备全产品体系，以及产品按堆积木的灵活组合
亮点总结
1为 个行政区
2建 大成果体系
3用 个月时间
能力二：民生数通
区域数察
通过信令数据分析人群的流量、迁徙、聚 集情况以及路网指数、车流量等交通情况， 服务城市规划、人口统计、交通管理、维 稳监测、产业经济分析。
个
数据目录
构建部门基础体系
构建部门目录体系
构建部门主题体系
平
台
数据采集 引擎
实时引擎 KAFKA Redis https Web service
批量引擎
FTP
SFTP
公安
民政
交通
卫计
农业
教育
工业
政法
环境
工商
运营商
能力一：政务数据共享交换平台
区域数察
通过信令数据分析人群的流量、迁徙、聚 集情况以及路网指数、车流量等交通情况， 服务城市规划、人口统计、交通管理、维 稳监测、产业经济分析。
中国联通政务大数据能力介绍
中国联通
2020年6月
0
目录/Contents
01 联通政务大数据能力
02
联通政务大数据案例
1
联通政务大数据能力总结
优 势
数据
＋
全方位合作机制
运营
长期持续运营能力
五
大
应
民生数听
决策数图
区域数察
用
服务
本地化服务团队
社会治理
双创空间
一
数据治理
元数据
数据质量管理
联通实践报告3篇
联通实践报告联通实践报告精选3篇（一）实践报告：联通一、实践背景联通（China Unicom）是中国的一家电信运营商，成立于2000年9月，是中国三大国有电信运营商之一。
联通主要提供移动通信、固定电话、宽带等服务，拥有庞大的用户群体和完善的通信网络。
二、实践目的本次实践的目的是研究联通的服务质量、产品创新和市场竞争力，了解联通在电信行业中的地位和影响力，并对其进行评估和分析。
三、实践内容1. 了解联通的背景和发展历程通过调研和阅读有关联通的资料，了解联通的成立和发展历程，包括组织架构、业务范围、市场地位等方面的信息。
2. 调研联通的服务质量和用户评价通过在线调查或访谈的方式，了解用户对联通服务的评价和满意度，包括网络质量、话音通话质量、客服服务等方面。
3. 研究联通的产品创新和市场竞争力通过查阅相关报道和数据，研究联通的产品创新能力和市场竞争力，包括推出的新产品、市场份额、竞争对手等方面的信息。
4. 分析联通的发展前景和挑战基于以上调研和研究结果，对联通的发展前景和挑战进行分析，包括市场机会、行业趋势、政策影响等方面。
四、实践成果1. 联通发展历程和组织架构报告：详细介绍联通的发展历程，包括成立的背景、重要发展节点和组织架构等，以便更好地了解联通的运营模式和管理结构。
2. 联通服务质量评估报告：通过用户调查和评价数据，评估联通的服务质量和用户体验，分析其在市场竞争中的优势和劣势，提出改进建议。
3. 联通产品创新和市场竞争力分析报告：研究联通的产品创新能力和市场竞争力，分析其在市场竞争中的地位和优势，评估其未来发展的潜力。
4. 联通发展前景和挑战展望报告：基于对联通的综合分析，对其未来发展前景和面临的挑战进行展望，提出相应的战略建议。
五、实践收获通过对联通的实践调研和分析，我对联通的服务质量、产品创新和市场竞争力有了更深入的了解。
同时，我也学会了如何进行市场调研和数据分析，提升了实践能力和专业知识。
大数据企业实习报告
实习报告一、实习基本情况我于2023在大数据企业进行实习，实习时长为三个月。
实习期间，我主要参与了数据处理、数据分析以及数据可视化等工作。
通过这次实习，我对大数据领域有了更深入的了解，并掌握了一系列技术技能。
二、实习内容1. 数据处理：在实习过程中，我参与了数据的采集、清洗和预处理工作。
我熟悉了各种数据处理工具，如Python、R和SQL等，并学会了使用这些工具进行数据清洗、数据转换和数据整合。
2. 数据分析：我参与了数据分析项目，学习了如何运用统计学方法和机器学习算法对数据进行分析和预测。
我掌握了Excel、SPSS和R等数据分析工具，并学会了如何从海量数据中提取有价值的信息。
3. 数据可视化：我参与了数据可视化项目，学习了如何运用Tableau、Power BI和matplotlib等工具将数据分析结果以图表的形式展示出来。
通过数据可视化，我更直观地了解了数据背后的规律和趋势。
三、实习收获与体会1. 技能提升：通过实习，我掌握了一系列大数据相关技能，如数据处理、数据分析和数据可视化等。
这些技能的提升将为我今后的职业发展奠定基础。
2. 团队合作：在实习过程中，我积极参与团队项目，学会了与团队成员密切配合、共同解决问题。
团队合作能力的提升对我今后的工作具有重要意义。
3. 行业认知：通过实习，我对大数据行业有了更深入的了解，明确了大数据在各行各业的重要应用和价值。
这对我今后的职业规划和发展方向具有指导意义。
四、不足与努力方向1. 实践经验不足：虽然参与了实习项目，但与实际工作相比，实践经验仍有所不足。
今后我将继续积累实践经验，提高自己的动手能力。
2. 专业素养提升：在实习过程中，我发现自己在某些专业领域还存在知识盲点。
今后我将加强专业知识的学习，提高自己的专业素养。
3. 沟通与协作能力：在团队合作中，我发现自己在沟通和协作方面还有待提高。
今后我将加强与团队成员的沟通，提高自己的协作能力。
总之，通过这次实习，我对大数据领域有了更深入的了解，并取得了一定的成果。
联通公司实习总结5篇
联通公司实习总结5篇篇1一、实习背景与目的作为大学期间的一部分实践教学环节，我有幸在联通公司完成了为期三个月的实习。
实习期间，我主要参与公司的日常运营与管理工作，深入了解联通公司的业务范围、运营模式以及市场竞争态势。
本次实习旨在提高我的职业素养和实践能力，为将来的职业生涯发展奠定坚实基础。
二、实习内容与过程1. 岗位职责与任务在实习期间，我主要负责公司业务的推广与宣传，参与营销策划，协助完成客户关系的维护。
具体任务包括：参与制定营销策略，组织线上线下活动，提高公司品牌知名度；负责客户数据的整理与分析，为销售团队提供有力的数据支持；协助解决客户在使用过程中遇到的问题，提升客户满意度。
2. 实习过程在实习过程中，我首先了解了联通公司的企业文化、业务范围以及市场竞争状况。
随后，我参与了公司的营销策略制定，根据市场需求和公司发展目标，提出了具有创新性的营销方案。
此外，我还深入了解了公司的客户服务流程，通过与客户沟通，收集客户需求和反馈，为改进产品和服务提供了有力支持。
三、实习收获与体会1. 专业知识与技能的提升通过实习，我对市场营销策划有了更深入的了解，掌握了市场调研、营销策略制定、客户关系维护等基本技能。
此外，我还提高了团队协作和沟通能力，学会了如何与同事和客户有效沟通，提高了工作效率。
2. 对企业的认识与理解在实习过程中，我对联通公司的企业文化、业务范围和市场竞争状况有了更深入的了解。
我认识到，一个企业的成功离不开创新、服务和团队。
只有不断创新，才能保持竞争优势；只有提供优质的服务，才能赢得客户的信任；只有团队协作，才能取得更大的成功。
3. 职业素养的提高实习期间，我通过与同事和客户的接触，提高了自己的职业素养。
我学会了如何尊重他人、关心他人，如何面对压力和挑战，如何保持积极的心态。
这些素质对于我未来的职业发展非常重要。
四、存在问题与建议1. 存在问题在实习过程中，我发现自己在某些方面还存在不足，如专业知识掌握程度、问题解决能力等。
联通政务大数据能力介绍
社会治理
汇总融合人员基本信息、位置信息、上网行为、城市感
知信息，提供特殊人员定位、热点区域监控和社会治理
等功能
双创平台
通过数据交易平台，实现政务数据、互 联网数据、运营商数据的交易流通，响 应国家：大众创新、万众创业的号召
决策数图
对多维度数据汇聚关联，展示互联网舆情 知识图谱和个人、企业信用画像，提供可 视化分析展示，对领导决策提供信息支撑。
22
社会治理
一号：建设呼叫服务和社区服务公众号，实现服务零距离 依托民生服务平台全方位采集信息，通过受理、分类分级转 办、反馈评价、考核监督等闭环式的工作机制解决群众诉求， 实现服务零距离。
一窗：建设一窗式公共服务系统，提高服务质量 以机器学习接口智能分析技术手段实现与政府网上办事大厅、 各单位垂直业务系统数据的无缝对接，实现跨层级、跨部门的 数据互联互通、信息共享，进行各类政务服务的统一申请、一 站受理、后台协同办理、统一反馈和全流程监督，让“数据多 跑路，群众少跑腿”。
数据标准管理子系统
元数据管理子系统
数据质量管理子系统 （含数据安全监测模块
数据监控管理子系统
6
亮点三：创建政务数据管理长效机制
政务大数据管理体系
总体框架
政务数据 注册
政务数据 采集
政务数据 处理
政务数据 目录
政务数据 共享
政务数据 开放
政务数据 质量
政务数据 安全
政 政 政政
政 务 务 务务
务
总数
一句话（优势）： 目前全国还没有第二家具备全产品体系，以及产品按堆积木的灵活组合
亮点总结
1为 个行政区
2建 大成果体系
3用 个月时间
能力二：民生数通
中国联通实习报告
中国联通实习报告中国联通实习报告近期，我有幸在中国联通进行了为期三个月的实习。
在这次实习过程中，我深入了解了中国联通的管理制度、商业运作、市场营销等多个方面，并且进行了一系列有意义的工作和项目。
在这里，我将进行一份实习报告，详细记录我在实习过程中的收获与经验。
一、实习内容在中国联通的实习过程中，我主要参与了以下三个方面的工作内容：1.业务数据分析在这个项目中，我负责收集、整理、分析中国联通的业务数据。
通过深入研究数据，我了解到了中国联通的用户数量、资费结构、营销策略、竞争情况等方面。
从数据中发现问题，是我在这个项目中得到的一个非常宝贵的经验。
2.市场调研在这个项目中，我负责通过网络调查、电话调查、实地走访等方式，了解中国联通业内外的市场状况、客户需求及竞争情况。
在这个过程中，我接触了很多有关中国联通的行业信息和思路，在市场调研的实践中让我明白了如何分析市场数据和客户需求，为企业发展提供最合适的建议。
3.业务流程改善在实际工作中，我发现有许多工作流程存在问题，可能会影响员工的工作效率。
因此，我提出了一些业务流程改善建议。
通过分析业务流程并与同事讨论，我得到了这些建议的改进方案，并将它们付诸实施。
这个项目从一个角度说明，为了不浪费企业的时间和物力财力，在企业发展过程中，持续改进和优化所有的流程和管理方式非常重要。
二、工作收获通过这次实习，我学到了许多知识和技能，包括商业分析、客户关系管理、市场营销等。
此外，我还向更高层次的管理者学习了沟通技巧、团队合作和问题解决技巧。
这些经验和技能对我未来的职业生涯都具有重要的启示意义，让我了解到一名成功职业人士所需要具备的关键素质和能力。
在实习过程中，我还获得了中国联通员工的友好支持和帮助。
他们在我遇到困难时给予我鼓励和指导，并与我分享了自己的个人、团队和企业经验。
这些交流强化了我的信心，在以后的求职中，我一定会认真考虑加入中国联通这样的企业。
三、个人竞争力提高通过这次实习，我对自己的个人竞争力有了更深刻的理解。
关于大数据的实习报告
实习报告：大数据实习经历一、实习背景随着互联网和信息技术的飞速发展，大数据时代已经来临。
大数据技术在各行各业中的应用越来越广泛，对于数据分析师和数据工程师的需求也日益增长。
为了提高自己的实践能力和理论知识，我选择了大数据实习项目，以深入了解大数据技术并在实际工作中锻炼自己。
二、实习内容实习期间，我参与了以下几个方面的工作：1. 数据采集与清洗：我负责从多个数据源采集数据，并将数据进行清洗，去除重复、错误和无关数据。
此外，我还学会了使用Python的Pandas库进行数据处理和清洗。
2. 数据存储与管理：在实习过程中，我了解了Hadoop和Spark等大数据处理框架，并学会了使用MySQL和HBase等数据库存储和管理数据。
3. 数据分析与挖掘：我参与了基于大数据平台的数据分析项目，学会了使用Hive和Spark SQL进行数据查询和分析。
此外，我还掌握了机器学习的基本算法，并使用Python的Scikit-learn库进行数据挖掘和模型训练。
4. 数据可视化：为了更直观地展示数据分析结果，我学习了使用Tableau和Power BI等数据可视化工具，将数据转化为图表和报表，以便于团队成员和决策者更好地理解数据。
三、实习收获与体会1. 技能提升：通过实习，我掌握了Python、Hadoop、Spark、MySQL、HBase、Tableau等大数据相关技术和工具，提高了自己的实践能力。
2. 团队合作：在实习过程中，我与团队成员密切配合，共同完成项目任务。
我学会了倾听、沟通和协作，体会到了团队合作的重要性。
3. 解决问题能力：面对复杂的大数据问题，我学会了分析问题、查找资料和制定解决方案。
在实践中，我逐渐培养了独立解决问题的能力。
4. 行业认知：通过实习，我对大数据行业有了更深入的了解，明确了自身的发展方向，为今后的职业生涯规划提供了参考。
四、不足与努力方向1. 理论知识不足：虽然实习过程中学到了很多实践技能，但理论知识仍有所欠缺。
运营商大数据情况与联通大数据公司情况了解
运营商大数据情况与联通大数据公司情况了解正文：一、运营商大数据情况⑴运营商大数据概述运营商大数据是指运营商通过收集、存储和分析大量用户数据来进行运营和决策的一种方式。
运营商大数据包括但不限于用户通信数据、流量数据、位置数据、交易数据等。
⑵运营商大数据的应用运营商大数据在许多方面有着广泛的应用，包括但不限于：●网络优化和容量规划：通过分析用户数据，运营商可以了解用户的使用习惯和需求，从而进行网络优化和容量规划，提供更好的用户体验。
●营销和推广：通过分析用户数据，运营商可以进行精准营销和推广活动，提高用户参与和转化率。
●安全和反欺诈：通过分析用户数据，运营商可以识别和预防欺诈行为，并提供更安全的服务。
●用户行为分析：通过分析用户数据，运营商可以了解用户的行为和偏好，从而提供个性化的服务和产品。
⑶运营商大数据面临的挑战虽然运营商大数据具有巨大潜力，但也面临着一些挑战，包括但不限于：●数据安全和隐私保护：运营商需要采取措施保护用户数据的安全性和隐私性，并遵守相关的法律法规。
●数据质量和一致性：由于数据来源多样，运营商需要确保数据的质量和一致性，以便进行准确的分析和决策。
●数据治理和合规要求：运营商需要建立完善的数据治理和合规体系，遵守相关的法律法规和行业规范。
二、联通大数据公司情况了解⑴联通大数据公司概述联通大数据公司是中国联通集团旗下的专门从事大数据业务的子公司。
该公司成立于X年，总部位于X。
联通大数据公司拥有一支专业的团队和先进的技术，致力于为客户提供高质量的大数据服务。
⑵联通大数据公司的业务领域联通大数据公司主要从事以下业务领域，包括但不限于：●数据存储和处理：联通大数据公司拥有先进的数据存储和处理技术，能够满足不同客户的数据需求。
●数据分析和挖掘：联通大数据公司通过先进的数据分析和挖掘技术，帮助客户从海量数据中发现有价值的信息和规律。
●数据应用和开发：联通大数据公司通过开发数据应用和平台，帮助客户实现数据驱动的业务创新和价值提升。
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1
场景营销规则配置（5大类）
拨打固定电话类 • 输入固定电话号码； APP使用类 • 输入APP名称； 搜索关键字类 • 输入关键词名称。
2
场景营销计划创建（5步骤）
用 户 群 规 则 配 置
识别5亿URL，20万个互联网产品 识别约4600个手机品牌、11万个终端型号 日处理5400亿条上网记录信息，290亿条话单
13
联通大数据的数据优势-5
数据一点集中
① 用户上网、通信、位置、终端、社 等多维度数据一点采集、一点处理
数据价值高
信息含量丰富：集中了用户从生活到工 作，从通信行为到互联网行为的数据，
能力开放
（合作伙伴自 行训练模型）
部 署
生 产 平 台
数 据 推 送
个性化标签
（部署到平台 用于用户筛选）
34
数达营销产品-实时场景营销模式
Ø 以旅游类产品推广为例，传统的营销手段很难准确的把握到目标人群，引入中国联通大数据，当用户搜索旅游 关键词／访问旅游类APP时，及时营销，针对性更强，效果更好。
IMEI
业务基地 ……
使用内容 访问IP
用户状态信息 号码状态 年龄业务开通状态 用户订购信息 订购产品 流量包 合约计划 开通渠道 发展员工 …… 欠费状态 ……
用户消费信息 消费金额 月租费 流量费 短信费 通信费 ……
网厅手厅用户画像 号码 IMEI 访问位置 …… 号码
用户位置信息 IMSI LAC 时间 ……
想买什么价 位的
流量银行 沃音乐 Wo邮箱 沃商店 联通IPTV/Toolbar/联通公共WIFI及更多
30
数达营销产品服务模式
互联网投放 模式
01 01 02 02
通过数据分析对目标群体进行精准推送,以对用户贴标签和用户画 像为基础，通过互联网渠道实时投放，进行精准触达。
沉淀用户行为作为接入点的线下批量营销，引入中国联通大数据， 精准的找到产品的目标人群，支持联通丰富的渠道精准触达。
Ø 丰富的基础标签之外，支持客户通过以下3种建模方式，满足个性需求。以信用卡拉新为例，通过配置自定义模 型，筛选出搜索过指定关键字的用户，更精准锁定有办理信用卡意向的群体。
多类型详参配置
支持类型 需配置参数 举例
“主动” 拨打“116114” “大于5次”; 搜索“SUV”“大于3次” ； 访问“”“1次以上” ； APP“消消乐” “使用流量大于100M”；
③失联人员信息修复
电催平台
风控平台
27
风控主要客户
28
2.2
数字营销（数达）产品介绍
29
数达营销
找到用户
姓名 年龄 性别
触达用户
家在哪？ 在哪工作？ 美食达人 爱好什么 旅行家
线 下 渠 道
短信
外呼
Wo邮箱
彩信
金融小鳄鱼
最近想买啥 喜欢哪个 品牌 现在在哪 现在想 干什么 线 上 渠 道 广点通 Wo门户 116114Wo阅读
识别记录手机终端型号，了解用户手机 使用特征，发展趋势，用户换机周期等
社 交
基于通信交往圈的大小，主被叫，时间 序列，得到用户的社交特征
通过用户上网，位置，通话等行为按照 时间排列，了解更多规律提供更多服务
联通大数据的数据优势-2
中国联通集中采集多样化数据，主要来自于三类： Ø 业务支撑系统的数据 (基于服务产生的数据) Ø 电信运营商自有运营内容产品(包括SP、互联网产品等基于内容的数据) Ø 网络系统产生的数据(基于管道产生的数据)
一点服务；
② 均采集生产系统原始数据，实时性 真实性、完整性有保障。
覆盖24小时的位置、行为信息、信息
价值高、涵盖范围广； 信息可信度高：全多数据为实名制现网 真实用户数据。
平台能力强
① 海量的数据处理能力，同时能力开 平台的建设实现资源共享、数据共 有助于快速构建模型，快速形成生 能力； ② 已具备4500+集群节点，90PB的 储能力。
终端型号 终端厂商 用户储值信息 缴费渠道 缴费金额
访问类型 访问IP
CellID
用户分群信息 集客分群 VIP分群 客户分群 ……
缴费时间 ……
注： 联通业务基地包括沃易购、沃商店、沃阅读、沃音乐、沃 视频等 图例： 月频次数据 日频次数据 实时频次数据
11
联通大数据的数据优势-3
用户标签是中国联通对全网用户的基础信息和行为数据的归纳和分析结果，标识 用户的属性特征和行为偏好，以标签信息为基础刻画形成用户360°的用户画像。 成果：涵盖9大类，共计3800余个用户标签。 互联网信息库是对互联网日志中的URL/APP等内容进行识别 的规则管理，从而识别出用户上的网站、使用的APP、搜索 的关键字、产生的动作、访问的内容等。
Ø 以金融行业发展信用卡新用户为例，传统的手段人工成本高，效果不明显，引入中国联通大数据，精准的找到 产品的目标人群。
多种方式创建 目标用户群
线上用户群筛选 • 身份属性类标签: 性别、年龄等 • 行为偏好类标签: 旅游、母婴等 • 自定义标签； 用户群导入 用户群合并 用户群拆分
目标用户群洞察
营销计划全流程
教育行业
医疗行业
终端行业
广告行业
17
2.1
风控（数盾）产品介绍
18
风控产品分类
Ø 风控，在充分保障用户隐私安全的前提下，利用脱敏的数据提供信息验证和风险评估服务，可以帮助客 户进行事前预防、事中防控、事后复联催缴的全流程风控解决方案，使客户降低风险、避免损失；
基本信息服务 企业风控 企业评级服务 反欺诈服务
身份验证
l 手机号、姓 名、证件号 等身份信息 核验； l 用户基本信 息； l l l l
位置核验
实时位置核验； 历史位置核验； 工作地核验； 居住地核验； l l l l l
号码风险
号码状态； 在网时长； 三无极低信息； 付费模式； 合约信息；
交际圈验证
l 交往圈验证； l 常用联系人；
二次卡清理
业务支撑系统 客户基本资料 姓名 性别 证件号码 客户类型 电话号码 地域 年龄 住址 …… 语音 短信 流量 用户通信行为 通话类型 通话时长 通话时间 对端号码 通话地点 用户终端信息 手机号码 IMEI IMSI …… …… 用户信用信息 初始信用度 动态信用度 欠费账龄 欠费额度 欠费频次 …… 自营内容产品 业务基地用户画像 号码 网络管道数据 用户互联网行为 上网类型 上网时间 上网地点 网站 /APP 访问内容 ……
合理范围(例:<1Km) 异常距离(例:>1Km)
•
用户手机号码
•
支付实时位置
获取手机实时位置 风控平台
?
26
风控应用场景三：债务人欠款追回
方案流程：
债务人
消费金融机构
①债务失联
效果：
⑤债务回款 ④债务催缴 ②失联人员不完整信息
号码匹配成功率32%； 号码接通成功率77.5%； 一周回款率2.46%。
联通大数据业务实践及能力介绍
01
中国联通大数据优势
15
联通大数据的数据优势-1
Ø 联通大数据具备全面性、多维性、中立性、完整性是其它企业很难比拟的，而且通过这 些不同维度数据的交叉关联，可以创造更多的新数据和新价值 。
身 份 上 网 位 置
运营商不仅客户信息覆盖完整，还可以 基于实际行为进行验证。通过身份信息，
① 营销基本信息；
价值分布；
VIP等级；
年龄分布； 性别比例；
② 选择用户群； ③ 选择产品；
流量使用分布； 出行；
④ 配置渠道；
⑤ 营销周期配置
终端使用；
分类财经使用；
备注：线下批量营销支持联通丰富的渠道精准触达：包含短信、外呼、邮箱、彩信等，满足合作伙伴各类渠道的营销需求。
32
数达营销产品-线下批量营销模式-2
个 性 化 模 型 需 求
客户自训练模型
l 合作伙伴根据自身业务行业背景和需求，在能力开放平台进行模型 训练，完成后于生产平台部署，数据推到数达营销，生成个性标签。 l 联通提供数据、环境、接口、硬件、软件等支撑。
合 作 伙 伴
中 国 联 通
个 性 化 个性化标签 开 （部署到平台 发 用于用户筛选）
DPI协 议映射 表
域名规 则库
内容实 例库
APP规 则库
关键词 库
噪音库
对外形成 8+N数据产品
能力开放
型号。
标签体系
数字营销
Wo指数
风控平台
智慧足迹
旅游大数据
政务大数据
12
联通大数据的数据优势-4
固话用户6000万 宽带用户7600万 移动用户3.3亿
全国4亿全样本用户数据
涵盖9大类，共计3700余个用户基础标签
l 二次卡清理；
22
个人风控产品—用户评级服务
Ø 基于用户入网的基础信息、通信行为、缴费行为、移动互联网行为、位置信息等数据，建立用户评级， 可用于金融、电商、地产和汽车销售等领域进行放贷、信用消费前的评估，辅助客户进行风险控制。 Ø 评分模型可根据需求进行定制。
信用评分
终端评分 l 最近终端查询； l 终端更换频次评分；
04
失联复联 模式
03
实时场景 营销模式
线下批量 营销模式
03
以用户实时行为作为接入点的实时场景营销，场景包括位置类、 APP类、URL类、搜索关键词类、固定电话类。
04
面向行业客户的存量用户，依据其提供的身份证号、终端MAC、 终端IDFA、终端IMEI等账号，复联出用户当前的手机号。
31
数达营销产品-线下批量营销模式-1
征信授权 方案流程： 信用分 用户手机号码 效果： 授信用户1400万；