北京移动大数据研究项目
运营商网络运营大数据应用实践研究
运营商网络运营大数据应用实践研究摘要：以电信运营商的大数据资源为基础，对网络运营大数据平台所要汇聚的数据范围、系统定位及功能架构进行了分析，并与4 G网络的建设和推广相联系，说明了怎样才能更好地运用网络运营大数据平台的大量数据资源，来对移动互联网的业务进行全面的评估，同时还可以对网络运营大数据平台在网络精细化运营中所具有的价值进行挖掘，为运营数据资源的内部应用提供借鉴。
关键词：运营商；网络运营；大数据平台；数据资源1.网络运营大数据概述1.1客户信息由顾客的实际注册信息、业务定单、消费、付款、投诉等信息构成，该信息以顾客关系管理（CRM）和客服系统为主，以“客户/人”为“主KEY”进行相关聚合，并体现出该用户所使用的电信服务的基础信息。
1.2用户实时业务信息具体包含了用户的实时位置信息、正在使用的业务类型、业务内容、 APP名称、终端型号版本、业务使用感知（时延、成功率、速率）等内容，它的主要作用是对用户的行为进行描述，能够反映出用户使用业务时实时体验的动态信息。
通常情况下，运营商会使用部署探针、镜像抓包等方式来对其进行捕捉和存储，之后再对其进行分析。
1.3网络/设备运行信息：具体内容有：反映各设备/各端口/各链路的速率、带宽、抖动、延时等硬件运行情况的信息，还有能够反映网络情况的业务统计信息（例如，无线信号强度/覆盖/干扰等一系列指标、各端口消息收发成功率及处理时延、各协议定义的计数器情况、性能指标等）等，这类信息通常是由网管系统进行监控和采集的。
在这些数据中，无论是用户实时业务信息还是网络/设备运行信息，都是从现网实时产生并实时采集到的动态信息。
这一类型的信息，不仅包括了用户使用电信业务及互联网业务的行为特点，而且还能反映出用户使用业务时的网络实时状况，这对运营商提升网络质量以及提升用户使用业务时的感知有着十分重要的作用。
2.网络运营大数据平台架构2.1实时性通信网络每时每刻都在对各种业务进行处理，因此，网络的运行情况也是实时变化的。
中国移动省间大数据应用共享模式探究与实践
细化、智能化管理，挖掘大数据价值，提高优质应用快速共享能力，本文通过对应用共享模式的探究，搭建了省间大数据应用共享基础平台，汇聚省间各域数据，实现了共性应用的快速移植共享，并逐步形成了一套数据标准接口规范、应用选型标准和共享流程、异地跨部门分工协作运营机制，为发挥中国移动大数据应用的规模效应，更好地推动中国移动大数据发展省间应用共享的现状与问题数据系统各个省份以集团规范为指导进行自主分散建设。
对于应用来讲，各省份业务流程、应用人群类似度高，省份间在各个应用方向关注度、投入资源不一，生产的应用质量情况不同，各省应用局限于本省使用，未能将应用发挥至最大价值。
省间应用共享的现状与问题主要归纳如下：用的投入与使用。
各省份关注点与发展应用的建设是完全隔离的，共性应，无法集中建设，浪费资源且建设（2）应用的业务市场思路。
仅按照省份的需求单独进行迭代，各省无法快速集思广益，将业务推向新高度。
（3）缺失平台整体数据传输通道。
中国移动拥有最广阔的用户群，然而各省数据独立、分散，存在信 3 省间大数据应用共享模式探究与实践3.1 打造异地虚拟工作团队在集团公司指导下，中国移动南方基地（以下简称南方基地）协同五个兄弟省公司共同参与了省间大数据应用共享模式探究。
日常运营管理确定为小组分工制，各省公司组成若干小组全程负责具体模块，南方基地负责总体协调，协同完成本次探究工作。
团队分工和职责具体如图1所示。
3.2 搭建应用共享移植平台打通兄弟省公司的数据传输通道，南方基地通过一级私有云IP承载网FTP（File Transfer Protocol，文件传输协议）的方式采集兄弟省公司数据，对分散各省和各个平台的数据进行统一整合，聚合多方数据，建立数据开放平台，促进应用的快速移动共享，并形成对省份公司大数据能力的补充，形成合力优势，向兄弟省份公司提供通用性应用服务，打造一个围绕数据共创、共享、共生的多业务协同平台。
应用共享平台架构如图2所示。
大数据技术在通信工程项目管理中的应用研究
大数据技术在通信工程项目管理中的应用研究摘要：。
随着5G技术的发展，大数据技术在通信工程项目管理中的应用越来越受到人们的关注。
大数据技术的引入可以有效地提升通信工程项目管理的效率和精确度，保证项目顺利完成。
大数据技术的应用有助于改善项目的管理质量，提高项目的规模和时效性，使项目经理能够更加精确地估算项目的成本和时间，同时可以对项目进行实时监控。
首先，通过大数据技术，可以从多个角度收集和分析项目相关信息，提供准确的数据，从而可以实现精确的项目进度预测。
其次，大数据技术可以帮助企业更好地构建营销活动，可以挖掘客户需求，从而更好地进行服务和产品的定制，提高客户满意度。
此外，大数据技术还可以帮助企业改善工作流程和提高生产效率，有助于优化项目管理，促进项目进度推进。
总之，大数据技术在通信工程项目管理中的应用发挥了重要作用。
它能够实现精确的数据分析和推理，有助于项目管理人员准确预测项目进度，提高企业的生产效率和服务质量，同时还可以实现营销活动的有效构建。
关键词：大数据技术；通信工程；项目管理引言通信工程项目管理是一个涉及技术、经济、财务等多方面的复杂系统。
随着经济的发展，传统的通信工程项目管理模式已经难以满足现代企业对项目管理的需求。
大数据技术的出现，为传统的通信工程项目管理提供了新的思路和方法。
大数据技术通过大规模的数据处理和智能分析，可以更好地支持企业对通信工程项目管理的精细化管理。
大数据技术可以有效地支持通信工程项目管理的实施，实现对项目管理的数据化管理。
大数据技术可以提取和整合通信工程项目的相关数据，并进行智能分析，从而提供有价值的决策参考和支持。
大数据技术还可以为企业提供实时分析平台，实现对项目管理过程中的各种数据的实时监控，以及对项目管理过程中出现的问题的实时解决，从而提高项目管理效率。
大数据技术在通信工程项目管理中的应用，可以显著提高通信工程项目管理的效率，并帮助企业更好地应对各种复杂的挑战，实现更加高效的项目管理。
面向中国移动客户服务分析的认知图谱系统研究
2021年1月面向中国移动客户服务分析的认知图谱系统研究赵东明1,徐晨兴2（1.中国移动通信集团天津有限公司，天津300020；2.亚信科技控股有限公司，北京584625）【摘要】为了更精准地匹配客户场景,让传统的知识图谱模型更好地认知用户需求,中国移动在传统大数据分析基础上加入语义理解能力,打造一种新的运营商服务分析知识图谱,构建一个以用户需求节点为中心的概念图谱,链接用户文本语义、大数据标签、运营策略、客户和原因概念,可以提升传统知识图谱的认知推理能力,进一步链接多模态数据提高推荐准确率,并且提供可解释能力,已在资费、家宽、无线领域的满意度预测场景落地,取得优异的效果。
【关键词】认知概念网络;知识图谱;语义理解;客户服务分析【中图分类号】TP391.1【文献标识码】A【文章编号】1006-4222（2021）01-0168-030引言“计算—感知—认知”的人工智能技术发展路径，已经成为大多人工智能研究和应用专家的共识[1]。
面对“客户需求多元化、客户体验个性化、行业特征高度适配化”的数字化运营阶段，目前的中国移动知识图谱依然还称不上“智能”，在业务推理、运营分析、服务测评、大数据挖掘等场景中，预测结果缺乏可读性、解释能力弱、运营效果不佳导致效率降低等问题也经常被人诟病[2]，这是因为当前的知识图谱系统更多的是从用户历史大数据标签、感知数据、画像数据出发，通过机器学习算法进行回归、分类，而不是真正从场景和用户需求出发。
在中国移动当前各个业务系统中，各类分析场景如产品推荐、用户维系、宏观数据分析等都极度依赖于人工，或采用机器学习、深度学习等模型进行黑盒分析，不透明也不可解释，但是在实际运营场景中，如果不能回答“为什么”问题，并解释这些系统如何产生特定的结果，就无法为后续业务操作提供有效帮助，限制各类AI能力的价值体现。
中国移动大数据标签库共有6000多个标签，彼此有从属、衍生关系，其中有海量的关系语义待挖掘，巨大的数据价值没有得到体现，有必要建立认知图谱网络，在存量运营、客服服务、运营分析等领域体现价值[3]。
中国移动位置大数据服务产品(时空洞察)交流
中国移动大数据分析能力
“364”的海量聚合数据分析，支撑客户“互联网+”大数据运营。
面向3C(Characteristic)特性，基于6A（Ability）能力，获取4W结果
WHO?—用户
从自然属性、消费、社交等 角度分析和挖掘各类用户的 典型特征。
相对于传统的人工抽样调查的有 限少量样本，包含了全量的用户 信息，提升了分析统计工作的准 确性。
通过身份证信息实现实名认证，真实构建用户多维度画像。
运营商级别保障
利用运营商级的大数据集群，实时处理超百亿的信令数据，值得信赖的数字化服务专家！ 中国移动“互联网+ ”定位是：为“互联网+”提供数字化服务，成为“互联网+”的基石和加速器。
热力图显示密度， 可以显示实时人流
量数据
省市人群分布
电子围栏
1、省市号段管理：可以批量导入手机号段及删除修改等号 段管理操作。 2、省市号段报警：根据来源地市即手机号段判断该地市人 进入监控区域即报警（报警条件可设定）。 3、省市号段人群分析：对符合条件的用户进行跟踪，追踪 人群进入监控区域后的居住区域等。 时间粒度 ：1小时（可调整） 告警内容：某时间段内某个号段有多少进入监测区域 支持地图对目标人数钻取到目标人群的居住地
• 数据加密脱敏，原始信令加密，手机号 、IMEI加密
• 数据严格审计，对输出至客户侧的的信 令数据严控输出的小区范围，对输出至 分析平台数据进行抽查
限定客户
定价清晰
• 限定客户，在政策清晰前，主要面向政府客户 、国家级媒体和国有企业提供基于区域流量和 群体画像的大数据服务
• 针对区域流量分析的业务，以标准化产品方 式按照扇区数量、服务时间定价
中国移动探索大数据与人工智能试题
（一）大数据基本（二）人工智能（三）大数据技术简介1、MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与解决时间是什么关系? OA. 数量越多解决时间越长B.数量越多解决时间越短OC. 数星越小解决时间越短0 D. 没什么关系2、下列选项中,不是kafka适合旳应用场景是?()A.日记收集B.消息系统C.业务系统0 D. 流式解决1、大数据特性有几种(不涉及IBM提出旳新特性) ? OA.1O B.2O C.3D.42、目前电信运营商大数据发展仍处在什么阶段?A.摸索O B.应用OC.成熟OD.扩展3.下列选项中,不是大数据旳-部分旳是?OA.海量计算:O B. 大量数据管理O C. 数据分析◎D. 单机计算1、数据真实性具有哪两种特质?V A. 精确性口B. 不拟定性口C. 可信赖度口D. 杂乱性2.电信行业旳公司运营:理中。
经营分析和市场监测中。
我们可以通过数据分析对业务和市场经营状况进行总结和分析。
重要分为哪些种类?A日报口B.周报C月报口0.专暨分析1。
EMC World是哪年在拉斯维加聯出名旳威尼斯人店开畔旳?口A。
B.◎C.◎D.2.随着闭源软件在数据分析领域旳地盘不断缩小，老牌T厂高正在变化商业模式，向着什么靠拢?OA团源◎B.开源OC开放OD.封闭3.下列造项中正情阐明价已度低旳是?。
A. 100万数据中有50万有效数据。
B.1TB数据中有1KB有效数据。
C. 100万0数据中南100万有效数据◎D. 10万条数据中有1万有效数据1.语音辨认产品体系有四部分，下列哪项不是体系之- ?◎A.语音合成◎B.请音擴放◎C. 语音识剔0 D.適义理解2. IBM旳深蓝在1997年旳决定胜负旳第六个回台中，用了多少步迫使和斯帕罗夫投子认输OA.15◎B.22◎C.30◎D.283. BP神经网络旳学习规则是?O A梯度上升法。
B.梯度下降法。
C梯度提高法。
D.梯度曲线法、下列选项中，寒项是分布式文献存储系统?o A HDFSO B Flume0 c Katla◎D. Zokeepe2. mapreduceit算模型近用于哪种任务?( ) A. 多线程解决◎B. 有关联旳行解决。
大数据技术在移动通信中的应用研究
大数据技术在移动通信中的应用研究随着移动通信技术的快速发展，数据量也在不断增加，如何高效地处理这些数据成为了关键。
而大数据技术的应用，为移动通信带来了新的思路和方法。
一、大数据技术的基本概念及特点大数据技术将传统的数据处理方式进行了彻底的变革，其主要包含四个特点：1.数据量大以往数据处理的方式，往往无法处理大量数据，而大数据技术则可以轻松处理这些数据。
例如，全国人口普查的数据就是一份大数据。
2.处理速度快数据以极快的速度增长，因此处理速度也非常关键。
大数据技术可以实现实时数据处理，及时反馈结果。
3.多来源大数据可以来自多种不同的来源，例如传感器、社交网络、移动设备等。
这些数据来源多样化，也需要多样化的处理方式。
4.多类型大数据可能是结构化、半结构化或非结构化的数据，因此需要多种不同的处理方式。
二、大数据技术在移动通信中的应用随着移动通信用户数量和数据量的不断增加，移动通信领域成为了大数据技术应用的又一个重要领域。
1.移动通信项目数据分析大数据技术可以将大量的移动通信数据进行收集、存储、分析和挖掘，从而更好地了解用户行为、需求和目标。
例如，可以采用数据分析技术，根据用户的地理位置和行走路径，推荐合适的商家、景点和餐厅。
同时，也可以根据用户使用的手机和运营商信息，分析用户的消费习惯和偏好，推出更合适的产品和服务。
2.移动网络优化通过大数据技术分析移动通信网络，可以发现网络中存在的问题，及时解决问题，以提高网络的质量和速度。
例如，通过数据挖掘技术，可以分析用户在哪些区域出现了网络拥堵问题，并对网络进行针对性优化。
3.用户情感分析通过大数据技术，可以实现对用户情感分析的自动化处理。
例如，可以通过用户在社交网络上的发布内容进行情感分类和分析，从而了解用户情感和反馈产品体验。
4.移动广告推荐大数据技术可以通过分析用户在移动端的行为，为广告商提供更具针对性的广告推荐方案。
例如，可以根据用户搜索内容和购买记录，推荐相关产品和服务。
基于中国移动大数据的智慧网格运营管理研究
信息通信INFORMATION&COMMUNICATIONS2020 (Sum.No211)2020年第7期（总第211期）基于中国移动大数据的智慧网格运营管理研究王波.郭翔宇（中国移动通信集团内蒙古有限公司信息技术部，内蒙古呼伦贝尔010010）摘要：网格运营是近年来兴起的新型运營模式，它借助计算机网络管理的思想，将管理对象按照标准划分为若干个网洛单元。
利用大数据信息、大数据擔掘技术和各单元之间的相互协调机制,使各单元能够选行实时的信息共享、交流，从而实现资源共享、提高管理效率的现代化管理理念■«,随着企业信息化程度不断提升，网格使用越来越广泛。
中国移动内蒙分公司充分利用网格的管理思想，借助中国移动大数据能力，整合B域、O域数据，通过理论和实践相结合，建立智能化的网格管理体系，取得了非常好的效果。
此方法复制性强、复制成本低，能够迅速的向全国推广并应用于生产,具有非常大的推广意义。
关键词：网格化管理;大数据;大数据挖掘;智能化中图分类号:F626文献标识码:A文章编号：1673-1131（2019）07-0232-051概述随着运营商业务的不断发展，运营商之间的争夺越来越激烈，为抢夺每一个客户都需要付出很大代价，竞争加剧导致 营销资源投入的增速远髙于收入的增速，因此需要对市场和客户进行更加精细的管理,实现"大数据、超细分、微营销、精服务"的核心理念。
内蒙移动有12个盟市分公司，共计2000多万移动用户，地域辽阔，传统的以营销中心为单元的经营架构已经不能满 足市场发展的需求，由于营销中心区域过大，导致营销和服务难以取得好的效果,主要体现如下几点。
（1）营销服务不精细。
营销中心覆盖范围广，营销服务人员不足，人员岗位职责粗。
在营销服务中，难以对重点地点、重点人群进行个性化服务,营销服务不够精细。
（2）缺乏高效的激励机制，运营执行效果差。
营销中心覆盖面积大，运营时多采用撒网式营销，缺乏高效的激励措施，员工工作积极性不强，运营执行效果差。
基于数据中台的通信运营大数据智能解决方案研究
基于数据中台的通信运营大数据智能解决方案研究 崔义童中国移动通信有限公司政企事业部，北京 100031摘要：受技术发展的影响，通信运营业务与数据量迅速壮大。
通过研究通信运营的现状与问题，引入大数据、数据中台、数据赋能、智能运营等概念与技术，从数据采集、存储、赋能和展示等方面对系统进行全方位优化升级，搭建通信运营统一数据域，实现通信运营的智能决策、智能营销与智能运营。
关键词：通信运营；数据中台；数据赋能；智能运营中图分类号：TN929.5作者简介：崔义童（1989—），男，山东滨州人，硕士研究生，PMP+软考中级，任职于中国移动通信有限公司政企事业部，主要研究方向是数据挖掘、机器学习、大数据分析。
0 引言随着科技的发展，通信行业已成为全球发展最快的行业之一，“在线化”成为必然趋势，移动通信数据量爆发。
截至2020年6月，通信运营商用户人数与企业数成倍扩张，会议次数与会议时长爆发性增长。
为满足通信服务需求个性化，用户数据资产化与产品运营智能化的要求，通信运营商亟须提高数据管理、客户服务以及产品运营水平［1］。
随着数据治理的重要性日益凸显，各行各业都开始关注数据的价值，通信运营服务充满机遇，但是也存在许多挑战［2］。
一方面，信息过量，庞大的数据沉淀后形成数据资产，实时性不断提高，导致通信运营缺乏相应的大数据采集、存储与价值挖掘体系，难以消化数据价值。
另一方面，各系统业务独立，信息形式不一致，难以进行统一处理和关联分析。
因此，提出通信运营大数据智能解决方案研究，通过明确目前通信运营商的现状与问题，结合数据中台、大数据分析、智能报表等技术，将通信运营商各业务系统数据进行集成、处理、分析与展示，实现通信运营商的智能决策、精准营销与高效运营［3］。
1 通信运营现状分析近几年，通信运营不断发展，工作成效显著。
通信运营商在业务发展和平台运行方面都不断进步。
业务发展方面，截至2020年6月底，通信运营平台的企业客户总数达2.2万，相比2020年年初增长一倍；个人用户数1.150 00万和会场数13万，相对于2020年年初，实现了爆发性增长［4］。
基于大数据分析的移动App用户行为研究与个性化推荐
基于大数据分析的移动App用户行为研究与个性化推荐随着智能手机的普及以及移动互联网的迅猛发展，移动App变得越来越普遍，并成为人们生活中不可或缺的一部分。
在这个信息爆炸的时代，用户面对众多的App选择，如何为用户提供个性化的推荐变得尤为重要。
基于大数据分析的移动App用户行为研究可以帮助提供精准的个性化推荐，为用户提供更好的使用体验。
一、移动App用户行为研究的意义移动App用户行为研究是通过分析用户在App上的操作行为、浏览习惯、喜好偏好等数据，了解用户的行为特征和需求，从而为用户提供更加个性化的服务。
这样的研究可以帮助企业了解用户需求，提供更加贴近用户的产品和服务，提高用户满意度和用户留存率，同时也可以提升企业的收入与竞争力。
二、移动App用户行为研究的方法1. 数据收集与分析：通过在移动App中嵌入数据收集代码，收集用户的操作行为数据，包括点击、浏览、购买等行为，同时还可以收集到用户的个人属性信息，如性别、年龄、地理位置等。
通过对这些数据进行分析，可以揭示用户的偏好、习惯和需求。
2. 数据挖掘与模型建立：通过数据挖掘技术，对收集到的用户行为数据进行挖掘，发现潜在的模式和规律。
根据挖掘结果，可以建立用户模型，对用户进行分类和划分，以便为不同类型的用户提供个性化推荐。
3. 用户画像建立：通过对用户行为数据的分析，可以建立用户画像。
用户画像是对用户的全面描述，包括用户的兴趣爱好、消费习惯、社交圈等。
通过用户画像，可以更好地了解用户的需求和行为特征，为用户提供更加个性化的服务。
三、移动App个性化推荐的方法1. 协同过滤推荐：协同过滤是一种常用的推荐算法，它通过分析用户的历史行为和喜好，找到与其兴趣相似的其他用户或物品，并将这些相似用户或物品的推荐给用户。
这种推荐方法简单易用且效果较好，被广泛应用于移动App个性化推荐中。
2. 基于内容推荐：基于内容的推荐是根据用户过去的行为和偏好，对App中的内容进行标签和分类，从而为用户推荐与其喜好相关的内容。
建筑施工信息化技术新技术介绍
建筑施工信息化技术新技术介绍1 基于BIM的现场施工管理信息技术基于BIM的现场施工管理信息技术是指利用BIM技术，并借助移动互联网技术实现施工现场可视化、虚拟化的协同管理。
在施工阶段结合施工工艺及现场管理需求对设计阶段施工图模型进行信息添加、更新和完善，以得到满足施工需求的施工模型。
依托标准化项目管理流程，结合移动应用技术，通过基于施工模型的深化设计，以及场布、施组、进度、材料、设备、质量、安全、竣工验收等管理应用，实现施工现场信息高效传递和实时共享，提高施工管理水平。
1.1 技术内容（1）深化设计：基于施工BIM模型结合施工操作规范与施工工艺，进行建筑、结构、机电设备等专业的综合碰撞检查，解决各专业碰撞问题，完成施工优化设计，完善施工模型，提升施工各专业的合理性、准确性和可校核性。
（2）场布管理：基于施工BIM模型对施工各阶段的场地地形、既有设施、周边环境、施工区域、临时道路及设施、加工区域、材料堆场、临水临电、施工机械、安全文明施工设施等进行规划布置和分析优化，以实现场地布置科学合理。
（3）施组管理：基于施工BIM模型，结合施工工序、工艺等要求，进行施工过程的可视化模拟，并对方案进行分析和优化，提高方案审核的准确性，实现施工方案的可视化交底。
（4）进度管理：基于施工BIM模型，通过计划进度模型（可以通过Project等相关软件编制进度文件生成进度模型）和实际进度模型的动态链接，进行计划进度和实际进度的对比，找出差异，分析原因，BIM 4D进度管理直观的实现对项目进度的虚拟控制与优化。
（5）材料、设备管理：基于施工BIM模型，可动态分配各种施工资源和设备，并输出相应的材料、设备需求信息，并与材料、设备实际消耗信息进行比对，实现施工过程中材料、设备的有效控制。
（6）质量、安全管理：基于施工BIM模型，对工程质量、安全关键控制点进行模拟仿真以及方案优化。
利用移动设备对现场工程质量、安全进行检查与验收，实现质量、安全管理的动态跟踪与记录。
大数据项目建议书两篇
大数据项目建议书两篇篇一：XXX大数据资产交易中心项目建议书（代可研报告）一、项目建设背景和必要性1.1项目名称XXX大数据资产交易中心项目（以下简称：交易中心）1.2建设单位概况合资公司...1.3项目提出的背景20XX年3月，“大数据”首次出现在《政府工作报告》中，20XX年一年内国务院常务会议6次提及大数据运用。
在20XX年7月和9月，国务院办公厅印发了《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》和《促进大数据发展行动纲要》。
大数据成为推动经济转型发展的新动力。
以数据流引领技术流、物质流、资金流、人才流，将深刻影响社会分工协作的组织模式，促进生产组织方式的集约和创新。
大数据推动社会生产要素的网络化共享、集约化整合、协作化开发和高效化利用，改变了传统的生产方式和经济运行机制，可显著提升经济运行水平和效率。
大数据持续激发商业模式创新，不断催生新业态，已成为互联网等新兴领域促进业务创新增值、提升企业核心价值的重要驱动力。
大数据产业正在成为新的经济增长点，将对未来信息产业格局产生重要影响。
大数据成为重塑国家竞争优势的新机遇。
在全球信息化快速发展的大背景下，大数据已成为国家重要的基础性战略资源，正引领新一轮科技创新。
充分利用我国的数据规模优势，实现数据规模、质量和应用水平同步提升，发掘和释放数据资源的潜在价值，有利于更好发挥数据资源的战略作用，增强网络空间数据主权保护能力，维护国家安全，有效提升国家竞争力。
大数据成为提升政府治理能力的新途径。
大数据应用能够揭示传统技术方式难以展现的关联关系，推动政府数据开放共享，促进社会事业数据融合和资源整合，将极大提升政府整体数据分析能力，为有效处理复杂社会问题提供新的手段。
建立“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的管理机制，实现基于数据的科学决策，将推动政府管理理念和社会治理模式进步，加快建设与社会主义市场经济体制和中国特色社会主义事业发展相适应的法治政府、创新政府、廉洁政府和服务型政府，逐步实现政府治理能力现代化。
行程码是谁发明的作文
行程码是谁发明的作文疫情期间，出门就要展示自己的健康码、行程码以及核酸检测，这一切似乎成为我们这三年来的生活常态，也是普通人切身感受到了大数据在我们日常生活中的重要性。
不可想象，没有大数据，疫情期间的行踪排查，将会乱成什么样子，而改变这一切都离不开我们的大数据天才马晓东。
马晓东1986年1月，出生于宁夏固原，2006年以宁夏固原市高考班级状元的身份考入湖南大学，在校期间他就带领团队完成了与Google、IBM合作的大数据分布式计算技术商业项目，被称为网络数据天才。
现任苏州国云数据科技有限公司创始人兼CEO、波士顿咨询全球高级顾问、北京信息化协会副理事长，国民经济大数据实验室副理事长，联合国教科文组织高等教育创新中心数字化人才研究院副院长，高校教材《大数据分析及应用实践》总编。
大学毕业后，马晓东入职阿里，成为阿里的大数据首席负责人，参与阿里大数据平台大数据框架构建，是淘宝最年轻的核心数据项目负责人。
2011年马晓东离开阿里组建国云数据，开始正式创业。
马晓东在阿里就发现无论是阿里还是其他企业都存在业务人员无法实时准确使用数据进行分析决策的现状，这一现状让他萌生了一个想法，那就是让所有企业都来用大数据，而且用得起。
“大数据魔镜”也是基于这一初衷历经了多个版本的迭代更新，最终到研发成功阶段，于2013年初正式上线，开始面向市场进行推广。
2014年，马晓东带着“大数据魔镜”项目为国云数据天使轮融入了近千万投资，吸引了来自IBM、淘宝、华为、微软、中科院、百分点等精英的加入，公司从苏州拓展到北京、上海，与中石油、一号店、京东、中国移动、中国联通等展开项目合作和战略合作。
2014年，马晓东被国家授予“中国十大时代楷模青年”称号，国云数据荣登“中国大数据服务客户满意首选品牌”，并入选北京“中国信息创新30新企业”；同年1月19日马晓东被评为推动行业经济发展·年度创新人物；国云数据也荣获"大数据客户满意度十佳品牌”称号。
移动FDD 900M小区高干扰优化及排查方法的研究
移动FDD 900M小区高干扰优化及排查方法的研究摘要：随着移动开通部分FDD 900M制式站点，开通后干扰问题也随之而来，全国各省FDD 900M小区开通后90%存在严重干扰。
本文主要结合某市城区实际情况，开展FDD 900M干扰小区专项干扰优化与排查。
并总结优化及排查方法效果，经验证实施，本次FDD 900M小区干扰优化及排查方法，可以高质量、高效率的解决FDD 900M干扰问题。
关键词：FDD 900M、直放站、屏蔽器一、某地市LTE FDD900MHz干扰分析与排查方法1、现网干扰分析经过分析统计，某地市在全量高干扰问题小区中，FDD干扰小区占比46.74%，GSM干扰小区占比24.98%，TDD高干扰小区占比19.43%，NB干扰小区占比8.85%；从数据分析来看FDD900+GSM900+NB的900M频段干扰小区占比较高（主要为用户私装直放站导致）。
其中FDD 900MHz频段干扰小区较为多，占整个FDD频段的87%。
2、干扰大数据分析（IDS 3.0）目前排查干扰主要为人工通过数据表格的形式来进行分析，而不同的设备厂家分析需要单独分开分析，对于小区数据量较大的地市来说，人工排查繁琐，考虑使用相关软件协助分析，增加工作效率。
而IDS 3.0干扰诊断系统，能够实现全网干扰小区的集中统计和监控，精确定位“网内干扰小区”问题，完成对受干扰小区干扰特征时、频域多维度综合分析，干扰源识别定位，并给出干扰规避方案建议。
3、以簇为单位排查方法通过使用IDS 3.0干扰分析软件，把高干扰问题小区进行整理，然后使用地图打点工具对全网小区进行地图打点，对高干扰小区扇区与正常小区扇区调至不同颜色区分。
在地图上可以把较为集中的高干扰小区、集中干扰源或单个干扰源引起的区域性干扰小区等不同方式来进行划分。
目前大部分地市FDD 900MHz干扰为私装直放站干扰和屏蔽器干扰，针对干扰源排查方法主要通过人工扫频方式进行。
基于时空大数据的北京城市商圈功能特征研究
基于时空大数据的北京城市商圈功能特征研究作者：牛悦颜彭霞来源：《北京联合大学学报》2023年第06期[摘要] 基于多源时空大数据，对北京城市商圈进行识别，并分析其业态和服务功能。
首先利用POI、手机信令及路网数据，确定了北京市六环内的186个商圈；其次，通过对商业相关POI进行K-means聚类，将商圈分为购物休闲型、娱乐休闲型、景点观光型、教育培训型和生活服务型5类；最后，基于手机信令数据提取商圈动态客流量，分析得出商圈服务功能分为均匀型、夜间型和早晚型3类。
研究发现：1）北京城市商圈业态功能各异，购物休闲型商圈以高端和时尚为主导，集中在东部；娱乐休闲型商圈集多功能于一体且交通便利；景点观光型商圈以历史文化景点为主；教育培训型商圈分散在大型居住区或办公区附近；生活服务型商圈则集聚较多的餐饮和生活服务业态。
2）在服务功能方面，均匀型商圈客流量稳定，多位于工作地和大学城附近；夜间型商圈位于东部及大型居民区附近，19点为客流量高峰；早晚型商圈则位于城市外围，具有与工作通勤相似的双峰形态。
这些研究结果为推动北京城市高质量发展、打造国际消费中心城市提供参考依据。
[关键词]商圈；POI；客流；多源时空大数据[中图分类号]F 727[文献标志码]A[文章编号]1005-0310（2023）06-0053-09Research on the Functional Characteristics of Beijing Urban BusinessAreas Based on Spatio-Temporal Big DataNIU Yueyan1， PENG Xia2（1.College of Applied Arts and Science， Beijing Union University， Beijing 100191，China；2.Tourism College， Beijing Union University， Beijing 100101， China）Abstract： Based on multi-source spatio-temporal big data， this study identifies urban business areas in Beijing and analyzes their commercial structure and service characteristics. Firstly， this study identifies 186 business areas within the sixth ring road of Beijing using POIs， mobile signaling data and road network data. Secondly， this study utilizes K-means clustering to categorize commercial POIs into 5 types of business areas： shopping， entertainment and leisure， tourism，education， and lifestyle business areas. Finally， based on mobile signaling data， the dynamic customer flow of the business areas was extracted， reaching such a conclusion that the service characteristics of business areas could be classified into 3 types： uniform， nighttime， and morning-evening. The research has found that： 1） The commercial structure of the urban business areas in Beijing varies， with shopping and leisure business areas dominated by high-end fashion and concentrated in the east. Entertainment and leisure type of business areas are multi-functional and have convenient transportation. The tourism type of business areas are dominated by historical and cultural attractions. Educational business areas are scattered near large residential or office areas. The lifestyle business areas have a high concentration of catering and lifestyle service POIs. 2） In terms of service characteristics， uniform business areas have stable customer flow， mostly located near workplaces and university towns. The nighttime business areas are located in the east and near large residential areas，and the customer flow reaches a peak around 19 o’clock. And the morning-evening business areas are located on the outskirts of the city， displaying a bimodal traffic pattern similar to commuting peaks. These research results can provide reference for promoting high-quality urban development of Beijing and building an international consumption center city.Keywords： Business area；POI；Customer flow；Multi-source spatio-temporal big data0 引言随着城市化进程的不断推进和人民生活水平的提高，城市产业结构中的城市服务业逐步成为拉动城市经济增长、调整城市经济结构和塑造城市内部空间格局的重要力量[1]。
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第三，规模推广阶段。在试点部署的基础上，总结经验，优化方案。稳步推进云计算平台在整个
管理支撑系统的应用部署。
大数据应用价值
北京移动大数据成本规划
北京移动大数据项目前期成本主要是建立虚拟化资源池的硬件、软件及集成费成本，后期成本会 因规划建设的进度有较大的变化。
资源池
项目 硬件投资
投资(万元)
大数据逻辑架构
云服务提供：为云服务对象提供统一的界面和访问，包装云服务资源，建立服务等级(SLA)，管理云 服务对象状态和请求 云服务管理：管理和维护云计算架构，保障云架构的稳定和可靠 云平台资源：构建服务器、存储资源池，实现IaaS；建设企业级数据中心，实现PaaS；通过SOA架 构整合系统应用，以提供SaaS。
大数据涉及的关键技术
X86 虚拟化技术
UNIX 虚拟化技术
VMware---vSphere Microsoft—Hyper-V Citrix– XenServer Linux—Xen/KVM/UML Parallels Server Bare Metal
IBM AIX– LPar、Micro-partition HP-UX—vPar/nPar Sun--Domain
大数据与云计算
云计算有几个很显著的特征：
它基于资源共享，这样就可以实现资源的池化共享和管理，为大数据提供最基本的生存基础 它基于服务可用性与快速交付，这样可以降低IT管理的复杂度，提高资源利用率，降低大数据管理的复杂性 它基于按需服务与交付能力，通过高性能的扩展，为大数据的实时应用环境提供可能性
资金
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多年的BI领域运营经验告诉我们： 商业智能系统的价值彰显本质上依靠持续不断的运营
东方国信一直采用“T+B”的运营模式辅助客户用好BI系统，确保客户投入的商业智能系统有效
地发挥其价值
将业务咨询的分析与研究成果在平台上进行固化，
Think 业务咨询
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关于大数据的几点建议
北京移动数据采集和预处理可采用基于Hadoop的分布式ETL技术，引入流计算提高数据转换 效率。 数据存储和处理采用Hadoop和数据仓库混搭的方式，通过透明访问机制为上层应用提供透
明的访问环境
采用PaaS的方式向各部门提供资源和应用开发、运行环境，解决平台/数据集中化和各部门应 用开发个性化的矛盾。 充分利用各种处理平台的特征，实现高效低成本
软件及建设服务；
• 东方国信为国家电网、中国石油、西部机场集团、中航三星 人寿及多家地方商业银行等客户，提供数据仓库及商业智能 解决方案。
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东方国信在商业智能领域的核心竞争力
在群雄逐鹿的商业智能领域， 东方国信靠什么一路走来？
领先 经验
大规模研发资金投入，紧跟云计算、 “大数据”处理、社交化、数据可视 化等业界脉搏
汇聚业内800名精通商业智能业务的专家，
辅助客户有效地挖掘数据资产 超过2600人的专业服务队伍提供专业化商业智能 定制方案
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1997年至今，始终专注于国内数据仓库及商业智能领域的 产品研发，专注于做适合国内客户的Bi软件 借助资本市场的有利条件，实现充沛的资金保障，确保公司的稳 定和可持续发展
项目需求
本项目主要针对管理支撑域大数据专题研究，其范围主要为MSS域，旨在梳理企业内部管理数据化工 作现状，探索管理支撑领域大数据的应用价值，规划管理支撑领域大数据的实施路线。研究内容包括
企业内部管理数据化现状调研与梳理、管理支撑大数据应用价值及方案研究、管理支撑大数据实施规
划建议几部分。 1．企业内部管理数据化现状调研与梳理：伴随企业内部管理的电子化水平不断提升，企业内部管理 数据也在逐年增长，包括企业内部人财物信息、内部知识、业务流程数据、企业内部用户的工作行为 等。本部分针对MSS域，梳理目前企业内部管理数据化现状，旨在考察目前企业管理的数据化现状。 2．管理支撑大数据应用价值及方案研究：在数据化现状调研的基础上，借鉴大数据的宏观思想，结 合目前企业内部管理的问题与面临的挑战，以挖掘企业内部管理数据价值为目标，总结出目前北京公 司管理支撑大数据的应用价值。 基于挖掘出的大数据应用价值分析，结合北京公司目前MSS域建设现状及数据现状，设计出大数据思 想落地实施的初始化方案建议，建议可以包括组织及流程、人员能力、设计思想、业务逻辑、技术建 议等。该建议可以较全面指导北京公司MSS域大数据工作的落地，较完备的保证前期分析的大数据应 用价值能够有效的产生。 3．管理支撑大数据实施规划建议：根据北京公司实际情况制定出阶段性的演进路线，给出未来三年
北京
江苏 徐州 北京 北京
公司致力于夯实国内商业智能与软件服务第一品牌
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东方国信为多行业客户提供专业化的商业智能解决方案
• 作为核心合作伙伴供应商，我公司承建了中国联通25个省分 公司及联通集团公司集中化经营分析系统的建设工作。这其 中东方国信帮助中国联通构建了全国最大的数据仓库系统— —集中化数据仓库（总数据量193PB）； • 我公司承建了中国电信14个省分公司的数据仓库系统和核心
经营分析系统的建设和运营工作；
• 我公司为中国移动9个省分公司和移动集团公司提供数据仓 库系统和经营分析系统的建设及运营工作。同时为中国移动 全资子公司中国铁通集团公司及4个省分公司提供核心系统
非结构化数据处理在Hadoop平台上存储与处理。
结构化、不需要关联分析、Ad-hoc查询较少的数据，建议保存在Nosql数据库或hadoop平 台。 结构化、需要关联分析或经常ad-hoc查询的数据保存在关系型数据库中，短期高价值数据放
在高性能平台，中长期放在低成本产品中。
目录
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大数据实施的目标及工作步骤，以及大数据思想下未来MSS域的发展建议。
目录
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东方国信公司简介 本项目的要求及我们的理解 大数据咨询过程介绍 项目组织安排 成功案例介绍
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大数据现状调研与梳理
输入
阶 段 一
访 谈 及 现 状 梳 理 大数据战略 管理架构调研 业务现状调研 系统现状调研 数据现状调研 目标评估
在2013年1月《福布斯》中文版发布其2013年
度榜单“中国潜力企业榜”中，我公司再一次 被列入“中国最具潜力100家上市公司”榜单 第七位，这是我公司连续两年被福布斯中国收 录该榜单之中。我公司被列入“中国潜力上市
排名
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证券简称
掌趣科技 朗玛信息 三诺生物 远方光电 科大智能 国瓷材料
公司100强”，证明了《福布斯》中文版对东
方国信的未来发展规划、商业运行模式、核心 技术实力、管理理念和人才理念的认可。
7邦讯技术 舒泰神
300166.SZ
300304.SZ 300312.SZ 300204.SZ
企业商业智能系统 解决方案
整流器和调节器 通讯配套服务 苏肽生和苏生
证券代码
300315.SZ 300288.SZ 300298.SZ 300306.SZ 300222.SZ 300285.SZ
主营产品
移动游戏和互联网页面游戏 对对碰和朗玛网广告 配套专用试条和血糖测试仪 光谱仪及其配套设备 配电和用电自动化系统 MLCC系列配方粉
总部所在地
北京 贵州 贵阳 湖南 长沙 浙江 杭州 上海 山东 东营
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• 主要工作描述 • 平台规划 • 架构设计 • 需求理解 • 数据准备 • 接口建设 • 系统开发 • 系统测试 • 调优
目录
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东方国信公司简介 本项目的要求及我们的理解 总体技术方案 项目组织安排
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成功案例介绍
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大数据处理技术
目前，从技术层面大数据处理技术种类繁多，主要包括数据仓库技术、Hadoop、NoSql 、流式处理技术等
北京移动大数据演进路线
第一．试验验证阶段。选择具有典型意义的系统开展试验验证，为大面积现网推广部署提供试验
数据，进行云平台的探索和验证，结合云计算标准化工作，逐渐规划出统一云平台的基础框架。 第二，试点部署阶段。试点部署应遵循先易后难的原则，优先选取对实时性要求较低，对业务影 响较小的系统，开展现网部署。
比例
x86资源池
软件投资 IBM资源池 SUN/HP资源池 集成费 软件费 合计 硬件投资 硬件投资
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东方国信公司简介 本项目的要求及我们的理解 大数据咨询过程介绍
项目组织安排
成功案例介绍
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项目人员安排
北京移动大数据实施步骤
使系统能够更有效地满足业务部门的支撑需求
Build 系统建设
• 主要工作描述 • 业务梳理 • 问题诊断 • 原因定位 • 监控分析 • 模型设计 • 策略建议 • 效果评估 • 需求编写
平台中的技术数据是业务分析与模型构建的基础， 咨询的成果来源于系统平台，通过业务咨询能够充 分发挥平台建设的价值
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