数据挖掘技术在通信行业中的应用
电信行业数据挖掘技术应用案例总结
电信行业数据挖掘技术应用案例总结数据挖掘技术是一种从大量数据中获取有用信息的技术，通过使用数据挖掘技术，电信行业可以挖掘出隐藏在海量数据中的商业价值，从而提升运营效率和用户体验。
本文将总结电信行业中常见的数据挖掘技术应用案例，以展示数据挖掘在电信行业中的重要作用。
1. 客户细分电信行业拥有海量的用户数据，包括用户的姓名、年龄、性别、通话时长、通话频率、上网流量等信息。
通过数据挖掘技术，电信公司可以将用户进行细分，以便更好地了解不同用户群体的需求，并提供个性化的服务。
例如，通过挖掘用户的通话记录和上网流量，可以将用户分为高通话时长用户、高上网流量用户等不同群体，并根据他们的喜好和需求提供相应的增值服务。
2. 欺诈检测电信行业一直面临着欺诈问题，例如，SIM卡被盗用或者用户欺诈行为等。
数据挖掘技术可以通过分析用户通话记录、短信记录以及其他使用数据的方式来检测潜在的欺诈行为。
通过建立欺诈检测模型，可以识别出一些异常行为，如通话时长、通话次数等异常指标，从而减少欺诈事件的发生。
3. 用户流失预测对于电信公司而言，用户流失是一个关键的问题。
通过数据挖掘技术，可以分析用户的使用行为和消费情况，找到用户流失的关键特征，并建立流失预测模型。
通过监测这些特征，并及时采取措施如提供个性化的优惠刺激措施，电信公司可以有效降低用户流失率，提升客户满意度。
4. 营销有效性分析数据挖掘可以帮助电信企业分析其营销活动的有效性。
通过挖掘用户的消费数据、行为数据和营销活动记录，可以了解营销策略的有效性，并进行相应的调整。
例如，通过分析用户对某项营销活动的响应情况，可以确定优化营销策略的方向，提高营销活动的成功率。
5. 路网优化在电信行业，实现高效的通信网络建设和优化是至关重要的。
通过数据挖掘，可以分析用户的通信网络使用情况，找出网络瓶颈，优化网络结构。
例如，在城市中，通过分析用户数据，可以确定最常用的通信信道和通信塔的位置，从而更好地优化通信网络，提供更好的信号覆盖和通信质量。
大数据技术应用在5G网络运维中的探讨分析
大数据技术应用在5G网络运维中的探讨分析摘要: 身处5G时代的伟大变革，面对通信技术的迭代升级，结合互联网和通信行业融合技术的发展需求，大数据技术应用已经尤为突出和重要，成为通信运营商捕捉商机的重要手段。
关键词：Big data、采集、存储与管理、分析与挖掘、机器学习引言:随着“大数据”时代的到来，信息成为企业战略资产，市场竞争要求越来越多的数据被长期保存，每天都会从管道、业务平台、支撑系统中产生大量有价值的数据，这些数据有可能被长期埋没而未发挥出其应有的作用。
大数据技术的应用，可以将这些数据的商业价值得到有效开发，为运营商带来巨大的商机。
下面从五个方面进行解析：一、精细化营销在网络时代，基于数据的商业智能应用为运营商带来巨大价值。
通过大数据挖掘和处理，可以改善用户体验，及时准确地进行业务推荐和客户关怀；优化网络质量，调整资源配置；助力市场决策，快速准确确定公司管理和市场竞争策略。
例如，对使用环节如流量日志数据的分析可帮助区分不同兴趣关注的人群，对设置环节如HLR/HSS数据的分析可帮助区分不同活动范围的人群，对购买环节如CRM 的分析可帮助区分不同购买力和信用度的人群，这样针对新的商旅套餐或导航服务的营销案就可以更精准的向平时出行范围较大的人士进行投放。
二、智慧网络运营互联网技术在不断发展，基于网络的信令数据也在不断增长，这给运营商带来了巨大的挑战，只有不断提高网络服务质量，才有可能满足客户的存储需求。
在这样的外部刺激下，运营商不得不尝试大数据的海量分布式存储技术、智能分析技术等先进技术，努力提高网络维护的实时性，预测网络流量峰值，预警异常流量，防止网络堵塞和宕机，为网络改造、优化提供参考，从而提高网络服务质量，提升用户体验。
三、互联网金融通信行业的大数据应用于金融行业目前是征信领域。
例如“招联消费金融公司”即是较好案例。
招商与联通的合作模式主要体现在招商银行有对客户信用评级的迫切需求，而联通拥有大量真实而全面的用户信息。
大数据技术在通信系统中的应用
大数据技术在通信系统中的应用随着科技不断发展，无论是通信设备还是通信服务都得到了极大的改善和提升。
其中最值得注意的技术之一就是大数据技术。
大数据技术已经成为了许多行业发展的关键。
通信系统也不例外。
本文将探讨大数据技术在通信系统中的应用。
一：大数据技术的定义和特点大数据技术是将大范围、复杂、高维度、不断变化和处理速度要求高的数据进行有效的采集、存储、管理、处理和分析的一种技术。
它的主要特点有以下三点：1. 数据的复杂性。
随着信息化的迅速发展，越来越多的数据产生并被保存。
这些数据包含了各种各样的来源、格式、类型，同时这些数据量也非常庞大。
2. 数据的处理速度。
传统的技术在处理海量的数据时显得非常糟糕。
随着系统规模的扩大，传统的技术已经不能满足快速的响应和数据准确的分析和处理要求。
3. 数据的规模。
大数据的规模一般是小数据的数倍到数千倍。
如何在不影响系统响应性的前提下，存储和分析大数据已经是当前科研所需要解决的主要问题。
二：大数据技术在通信系统中的应用大数据技术在通信系统中的应用是一个很大的主题。
以下将从数据挖掘、智能化管理以及网络服务质量方面来探讨大数据技术在通信系统中的应用。
1. 数据挖掘数据挖掘是将海量的数据从中挖掘出隐藏在其中的信息，是大数据技术中的重要部分。
在通信系统中，我们可以利用数据挖掘技术来发现一些未知的通信故障、用户信用、信号质量和通信行为等等。
通过对这些数据进行分析，我们可以提升通信系统的运行效率、减少网络维护的成本、降低通信系统故障率，并且提高服务的质量。
2. 智能化管理大数据技术在通信系统中的另一个应用是智能化管理。
通过大数据技术，我们可以创建智能化的通信系统管理平台。
这种管理方式可以实时监测和掌握整个通信系统的运行情况并能够自我调控，通过对通信数据进行大规模的实时处理，系统可以进行自我诊断、自我优化、自我修复、自我保护等操作，从而为用户提供更加贴心、更加方便、更加智能、更加快捷的通信服务。
大数据技术在通信工程管理中的应用
I G I T C W技术 应用Technology Application98DIGITCW2023.091 大数据技术概述1.1 大数据技术的内涵“大数据（big data ）”也被称为“巨量资料”，实质上就是各种数据信息的综合体现，具有Volume （大量）、Velocity （高速）、Variety （多样）、Value （低价值密度）、Veracity （真实性）五大特点，已经成为IT 行业重要工具，能够满足各种数据应用需求[1]。
大数据技术是指用于处理、分析和管理大规模数据的技术及工具的统称，与其他现代技术相比，大数据技术不仅能够处理大量数据，还能够提高数据传输速率、优化数据结构，能够分析和处理海量数据，为各行业及场景提供数据支撑。
1.2 大数据技术类型大数据技术包括分布式存储和计算技术、数据采集和清洗技术、数据处理和分析技术、实时数据处理技术、数据安全及隐私技术（见图1）。
大数据技术在通信工程管理中的应用张 滔（重庆信科通信工程有限公司，重庆 400000）摘要：现阶段，我国已经提前进入了数字化时代，大数据技术等高科技技术被广泛应用于各大领域。
通信工程作为推动我国城市化建设及社会经济发展的主要原动力，也应用到了大数据技术，并逐渐走上数字化化发展道路。
大数据技术的应用不仅能够完善通信工程管理体系，还能够提高通信工程的数据信息处理能力及数据计算能力，实现对各种数据信息的高效管理，为城市化建设及通信领域发展等提供数据支持，从而推动整个社会进步及发展。
为此，本文对大数据技术在通信工程管理中的应用进行了深入探讨。
关键词：大数据技术；通信工程管理；应用分析doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2023.09.033中图分类号：TN 913，TP 311.13 文献标志码：A 文章编码：1672-7274（2023）09-0098-03The Application of Big Data Technology in Communication Engineering ManagementZHANG Tao(Chongqing Xinke Communication Engineering Co., Ltd., Chongqing 400000, China)Abstract: At present, China has entered the era of digitalization and informatization in advance. High tech technologies such as big data technology and information technology are widely applied in various fields. Communication engineering, as the main driving force for promoting urbanization construction and socio-economic development in China, has also been applied to big data technology and is gradually embarking on the path of digitalization and informatization development. The application of big data technology can not only improve the management system of communication engineering, but also improve the data processing and calculation capabilities of communication engineering, achieve efficient management of various data information, provide data support for urbanization construction and communication field development, and promote the progress and development of the entire society. Therefore, this article delves into the application of big data technology in communication engineering management.Key words: big data technology; communication engineering management; application analysis通信作者简介：张 滔（1980-），男，汉族，贵州瓮安人，工程师，本科，研究方向为通信工程。
数据挖掘技术在客户精细营销预测模型中的应用——以移动通信业务为例
Ｍ Ａ Ｌ ｉ ． ｔ ｉ ｎ ｇ
（ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆＥ ｃ ｏ ｎ ｏ ｍ ｉ ｃ ｓ ａ ｎ ｄ Ｔ ｒ ａ ｄ ｅ ， Ｆ ｕ ｊ ｉ ａ ｎ Ｊ ｉ ａ ｎ ｇ ｘ ｉ ａ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｆ ｕ ｚ ｈ ｏ ｕ ， Ｆ ｕ ｊ ｉ ａ ｎ ３ ５ ０ １ ０ ８ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
ｋ ｅ ｔ ｉ ｎ ｇ ｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｅ ｇ ｙ ａ ｎ ｄ ｉ ｓ ａ ｐｐ ｌ ｉ ｅ ｄ ｏ ｎ ｒ ａ ｎ ｄ ｏ ｍ ｃ ｕｓ ｔ ｏ ｍ ｄ ａ ｔ ａ ｆ ｏ ｒ ｄ ｏ ｉ ｎ ｇ ｅ ｘ ｐ ｅ ｒ ｉ ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆ ｍａ ｒ ｋ ｅ ｔ ｉ ｎ ｇ ｐ ｒ ｏ ｍｏ ｔ ｉ ｏ ｎ ．１ ＇ ｌ ｌ ｅ
浅谈数据挖掘技术的应用和发展
T NOLO GY TR N D1数据挖掘软件的发展历史目前,作为独立应用的第一代数据挖掘系统仍然有着广泛的市场需求;随着对挖掘算法的深入研究,第二代数据挖掘系统逐渐成为商业软件的主流;同时,部分软件开发商在第二代系统的基础上开始研发相应的第三代数据挖掘系统;第三代数据挖掘系统目前仅仅停留在理论研究阶段,还没有成熟的系统原型,但是,挖掘嵌入式系统、移动系统、普适计算(Pe rvasive Com puti ng 或Ubiquitous Com puting )设备产生的各种类型的数据,将是当前和未来的研究热点与重点。
2数据挖掘的步骤2.1数据准备了解K DD 相关领域的有关情况,熟悉有关的背景知识,并弄清楚用户的要求。
2.2数据选择根据用户的要求从数据库中提取与K DD 相关的数据,K DD 将主要从这些数据中进行知识提取,在此过程中,会利用一些数据库操作对数据进行处理。
2.3数据预处理主要是对阶段2产生的数据进行再加工,检查数据的完整性及数据的一致性,对其中的噪音数据进行处理,对丢失的数据可以利用统计方法进行填补。
2.4数据转换对经过预处理的数据,根据知识发现的任务对数据进行再处理,使之转换为有效形式,以使数据挖掘更有效。
2.5数据挖掘根据知识发现任务的要求,选择合适的数据挖掘算法(包括选取合适的模型和参数),从数据中提取出用户感兴趣的知识。
2.6模式解释对发现的模式进行解释,在此过程中,为取得更为有效的知识,可能会返回到前面处理过程中的某些步骤以反复提取。
2.7知识评价将发现的知识以用户能理解的方式呈现给用户。
3数据挖掘的应用领域由于数据挖掘能够给企业带来显著的经济效益,为企业的竞争构筑信息与决策的优势,企业对其投入了极大的热情。
目前,数据挖掘的典型行业应用主要有:3.1银行和金融部门的应用在银行和金融业中,信用欺诈的建模与预测、风险评估、收益分析、客户关系优化以及股票价格等方面,有较好应用。
数据挖掘技术在高职学生职业能力发展定位中的应用——以通信技术专业为例
业方向的发展定位和学生对 岗位 目标的确定提供参考意 见。
关键词 ： 数据挖掘 ； 职业技能 ； 通信技术
Ｄａａ ｍｉｉｇ ｔ ｃ ｎ ｌ ｎ ｓａ ｐｉ ａ ｉｎｉ ｅ ｖ ｃ ｔ ｎ ｌ ｂｉ ｙｄ ｖ ｌ ｐ ｎ ｒ ｎ ａ ｉｎｏ ｉ ｅ ｏ ａ ｉｎ ｌ ｔｄｅ ｔ ｔ ｄ ｔ ｎｎ ｈ ｏｏ ａ ｄ ｊ ｐ ｌ ｔ ｔ ｏ ａｉ ａ ｌ ｅ ｅ ｏ ｍｅ ｔ ｉ ｔ ｔ ｆ ｇｈ ｒ ｃ ｔ ａ ｕ ｎ ｓｓ ｕ ｙ ｅ ｇｙ ｆ ｃ ｏ ｎｈ ｏ ａ ｉ ｔ ｏｅ ｏ ｈ ｖ ｏ ｓ
然是经 过市场调研后针对 该行业的若干 岗位而 设计 的 ，包含若干技
集合， 给定一个事务数据库 Ｄ 其 中的每一个事务 ｔ ｌ ， 是 中一组项 目的
集合 ， Ｔ 。一条关联规则就是一个 形如 × ＞ 即 ［Ｉ ＝ Ｙ的蕴含式 ， 中， 其 Ｘ Ｉ Ｉ Ｘ－ ， ， ＩＹ非空。关联规则 × ＞ Ｙ 且 Ｉ ＝ Ｙ成 立的条件是 ： 它具有 支 ①
技术童矗 Ｔ ｃ ｎ ｌｇ ｐ ｌ ａｉｎ ｅ ｈ ｏｏ ｙＡ ｐｉ ｔ ｃ ｏ
数据挖掘技术在高职学生职业能力发展定位中的应用
以通信 技 术 专业 为例
刘江越 （ 乌鲁木齐职业大学 信息工程学 院 ， 新疆乌鲁木齐 ８ ＯＯ ） ３ＯＯ
摘 要： 针对高职学生 职业能 力定位 问题 ， 通过对职业能 力与课程体 系的研究 ， 运用数据 挖掘的方法对课 程进行分析 。 为帮助老师指导学生专
大数据技术在通信工程管理中的应用
大数据技术在通信工程管理中的应用摘要：当前，我国已率先步入数字社会，以大数据为代表的高新技术在社会的各个方面都得到了广泛的运用。
通讯工程已成为促进城镇化和社会经济发展的重要动力，同时也引入了大数据，逐步走向数字发展之路。
大数据技术的应用，既可以健全通讯工程的管理系统，又可以提升通讯工程的数据信息处理和数据计算的功能，有效地对各类数据信息进行有效地管理，为城镇化和通讯行业的发展等方面提供了数据支撑，以此来促进整个社会的发展和进步。
因此，本论文就如何将大数据技术运用于通讯项目的建设中作了较为详细的论述。
关键词：大数据技术；通信工程管理；应用分析一、大数据技术概述（一）大数据技术的含义“大数据”又叫“巨量资料”，本质上是多种数据的集合，它具备“大容量”、“高速”、“多样”、“价值密度”、“真实性”等五个特征，可以适应不同的数据应用需要，是 IT行业的一项关键技术。
大数据技术是对大数据进行处理、分析和管理的一种方法和手段，它具有处理海量数据的能力，具有提升数据传输速率，优化数据结构的能力，可以对海量数据进行分析处理，为各个产业和场景提供数据支持。
（二）大数据技术的种类大数据技术包括分布式存储和计算技术、数据采集和清洗技术、数据处理与分析技术，实时数据处理与处理技术，数据安全与保密技术。
（三）大数据技术的特征大数据的主要特征是：数据来源多样，数据类型多样，数据关联性强，数据量大，速度快，变化大，真实性强，复杂性高，价值高。
二、大数据技术对通信工程管理的重要性（一）能够提高通信运营商网络服务质量改善通讯运营商的网络服务品质，是通讯工程管理中的一项重要工作，也是通讯工程管理的重点，改善通讯网路的品质，已成为许多电信公司的重点工作。
而大数据技术的运用，可以对运营商的各类数据进行迅速的采集，并对各类数据信息进行分布式存储与智能分割等，进而对流量峰值、异常流量进行精确预测，进而对异常流量进行预警，以达到对网络阻塞等问题的实时检测与处理，提高客户的满意度。
数据挖掘在通信行业客户关系管理中的应用
３ 数据 挖掘 的应 用实例— — 客户流 失分 析
２ 建 立模 型 ： ） 选取数 据挖掘工具提供的算法并应 用于准备好 ３ １ 业务 问题定 义 ． 的数 据 ， 选取相应参数 ， 生成模型 。 针对客户流 失 的不 同种类 分别 定 义业 务 问题 ， 而区别 处 进 ３ 评估 和解 释模 型： ） 对模 型进行 比较 和评 估 ， 成一个 相对 理 。在客户流失分析 中有两个核心变 量 ： 生 财务原 因 Ｅ 财务 原因 、 最优模 型， 并对 此模 型用业务语 言加以解 释。 主动流失 傲 动流失。客户 流失可 以相应 分为 四种类 型 ， 中非 其 ４运 用和巩 固模 型 ： 型在实 际应用 中的表现进 行监控 ， 财务原因主动流失 的客户往往是高价值 的客 户 ， ） 对模 他们会 正常支付
． 察的问题不 清楚时 ， 对数 据进 行探 索 ， 揭示 隐藏其 中的规律性 ， 进 ２ ４ 客 户流 失分析
而将 其模 型化 。
根据 已有的客户流失数 据 ， 建立客 户属性 、 服务 属性 、 户消 客
１ ２ 数 据挖 掘过 程 ．
费情况等数据与客户流失概率相关联 的数学模 型 ， 出这 些数 据 找
并给 出明确 的数学公式 。然 后根据此模 型来监控 客 数据挖掘是一个循 环往 复 的过 程 ， 常涉 及数 据准备 、 立 之间的关系 ， 通 建 户流失的可能性 ， 果客户 流失 的可能性 过高 ， 如 则通 过促销 等手 模 型、 评估和解释模 型 、 运用 和巩 固模 型等步骤 。 防止客户 流失的发生 。这就彻底 改变 了以 １数据准备 ： 括数 据的选择 （ ） 包 选择 相关和 合适 的数据 ） 探 段来提高客户忠诚度 ， 、 无法有效 索（ 了解数据分布情 况和 异常数 据等 ）修 正 （ 、 包括 缺失数 据 的插 往 电信运营商在成功获得客户以后无法监控客 户流失 、 值 等） 和变换（ 离散值数据与连续值数 据的相互转换 ， 数据 的分组 实现客户关怀 的状况。 分类 ， 数据项的计算组合 等） 。
算法处理技术在通信电子行业中的应用
算法处理技术在通信电子行业中的应用近年来，算法处理技术的应用在通信电子行业中越来越广泛，为各类设备和系统的优化提供了巨大的支持。
本文将深入分析算法处理技术在通信电子行业中的应用，并探讨其对行业发展的影响。
一、算法处理技术在通信电子行业中的应用1. 通信网络优化通信网络优化一直是通信行业的重要课题。
现在，随着互联网的蓬勃发展，网络优化变得越来越重要。
算法处理技术可以对网络拓扑结构进行优化，使得数据传输更加高效、快速。
这种技术可以协助设备对网络数据包进行调度，让网络性能得到最大化的提升。
2. 视频压缩当前，视频是人们生活中不可或缺的一部分。
视频文件对于存储空间的消耗非常大，因此需要对视频进行压缩。
算法处理技术可以利用视频数据的特性来进行数据压缩，从而使得视频文件达到更小的存储空间，让用户能够更快地对视频进行传输和共享。
3. 无线信号处理无线信号处理是通信电子行业中的一个重要领域。
现在，人们越来越依赖于无线信号，这就需要无线信号处理技术得到进一步的提升。
算法处理技术可以在无线信号中提取出有用的信息，从而实现更加高效的信号通讯。
4. 智能硬件智能硬件是无处不在的。
现在，人们需要更加智能的设备和导航系统。
算法处理技术可以对智能设备进行优化，让用户能够更加高效地使用设备。
5. 数据挖掘数据挖掘是通信电子行业中的另一个重要领域。
现在，人们需要从海量的数据中获取有用的信息，以便能够更好地进行交流。
算法处理技术可以帮助人们对海量数据进行分析，从而为人们提供更加高效的数据挖掘服务。
二、算法处理技术的优势1. 算法处理技术具有高效性和可扩展性算法处理技术不仅具有很高的效率，而且还具有很高的扩展性。
这意味着它可以应用于各种设备和系统，并且可以有效地处理数据，从而为用户提供更好的服务。
2. 算法处理技术具有灵活性和可重复性算法处理技术可以根据用户的需要进行调整，从而满足不同用户的需求。
同时，它还具有可重复性，使得用户能够更加轻松地进行数据分析。
数据挖掘解决的四类问题
数据挖掘解决的四类问题数据挖掘主要解决的四类问题数据挖掘非常清晰的界定了它所能解决的几类问题。
这是一个高度的归纳，数据挖掘的应用就是把这几类问题演绎的一个过程。
下面让我们来看看它所解决的四类问题是如何界定的：1、分类问题分类问题属于预测性的问题，但是它跟普通预测问题的区别在于其预测的结果是类别(如A、B、C三类)而不是一个具体的数值(如55、65、75……)。
举个例子，你和朋友在路上走着，迎面走来一个人，你对朋友说：我猜这个人是个上海人，那么这个问题就属于分类问题；如果你对朋友说：我猜这个人的年龄在30岁左右，那么这个问题就属于后面要说到的预测问题。
商业案例中，分类问题可谓是最多的：给你一个客户的相关信息，预测一下他未来一段时间是否会离网?信用度是好/一般/差?是否会使用你的某个产品?将来会成为你的高/中/低价值的客户?是否会响应你的某个促销活动?……。
有一种很特殊的分类问题，那就是“二分”问题，显而易见，“二分”问题意味着预测的分类结果只有两个类：如是/否；好/坏；高/低……。
这类问题也称为0/1问题。
之所以说它很特殊，主要是因为解决这类问题时，我们只需关注预测属于其中一类的概率即可，因为两个类的概率可以互相推导。
如预测X=1的概率为P(X=1)，那么X=0的概率P(X=0)=1-P(X=1)。
这一点是非常重要的。
可能很多人已经在关心数据挖掘方法是怎么预测P(X=1)这个问题的了，其实并不难。
解决这类问题的一个大前提就是通过历史数据的收集，已经明确知道了某些用户的分类结果，如已经收集到了10000个用户的分类结果，其中7000个是属于“1”这类；3000个属于“0”这类。
伴随着收集到分类结果的同时，还收集了这10000个用户的若干特征(指标、变量)。
这样的数据集一般在数据挖掘中被称为训练集，顾名思义，分类预测的规则就是通过这个数据集训练出来的。
训练的大概思路是这样的：对所有已经收集到的特征/变量分别进行分析，寻找与目标0/1变量相关的特征/变量，然后归纳出P(X=1)与筛选出来的相关特征/变量之间的关系(不同方法归纳出来的关系的表达方式是各不相同的，如回归的方法是通过函数关系式，决策树方法是通过规则集)。
浅谈通信行业大数据应用
浅谈通信行业大数据应用随着信息时代的来临，大数据在信息行业的应用价值也得到了业内人士的广泛关注，对信息行业的发展也起到了至关重要的作用，本文针对大数据在信息行业的发展和应用进行了探讨和研究。
标签：信息行业大数据应用发展引言：通信行业发展至今拥有丰富的大数据资源，包含数据资源、基础资源和平台资源，这些资源优势是其他企业无法比拟的。
如何让资源优势真正发挥价值，本文截取了几个方面，与大家一起来研究下大数据在通信行业的应用。
一、大数据概述大数据时代来了，什么是大数据呢？在淘宝上搜索一件衬衫，无论你登录哪里的界面，都会看到衬衫的广告，这种精准广告的投放就是大数据的应用实例。
全球最大的战略咨询公司麦肯锡给出的定义：大数据是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。
大数据主要由四个特征，即体量大、多样性、速度快、价值密度低。
数据体量大：大数据的数据量是海量的，是非常庞大的，大数据一般指10TB规模以上的数据量，但是实际上为了对全量数据进行整体展现，已经在用PB、EB、ZB来衡量的大数据进行存储和计算了。
数据多样性：数据来源、数据种类和格式日渐丰富，从而增加了数据结构、数据来源和用途的多样性以及数据信息存储处理的多样化。
速度快：数据增长的速度空前高涨，需要快速捕捉数据信息，数据存储、传输、计算等处理速度也飞快发展。
价值密度低：大数据所创造的价值密度低，大数据本身拥有海量信息，但是真正可用的数据可能只有很小的一部分，所以信息从采集到变现需要一个重要的过程就是分析，只有通过才能实现从数据到价值的转变。
过去，由于数据存储的局限性和分析数据的工具的影响，我们分析数据只能收集少量数据进行分析。
通过小数据量的随机采集，利用统计分析算法，尽量做到最少的数据获得最多的信息。
进入大数据时代后，我们分析数据不再局限于在小数据范围内，不再依赖随机采样，收集并且分析海量的各种类型的数据，并快速获取到有价值的信息。
数据挖掘在电信分档包月套餐测算中的应用
Ｋｕ ｎｍ ｉ ５ Ｏ ｎｇ ６ Ｏ ５１ ． ｉ ） Ｃｈ ｎａ
Ａ ｓ ｒ ｃ Ａｌ ｎ ｔ ｏ ｒ Ｄ ｎ ｅｎ ｅ ｐ ｏ ｅ ｓｏ ｏ ｅ ｉ ｏ ｎ ｅ ｓｆ ｉ ｂ ｔａ ｔ ｏ ｇ ｗｉ ｃ ｒ ｈ ｅｓ ｏ ｄ ｃ ｒ ｆ ｓ ｉｎ ｃ ｍｐ ｔ ｉ ｎ ｉｔ ｎ ｉ ｔ ｙ
拓 展 的 期望 值 。＠
参考文献 【】高惠璇 ． ｌ 实用统计方法和 Ｓ ＡＳ系统 【 ． Ｍ】北京大学出版社． ２ ０ ． ０１ 【】信息产 业部报 告 ．２ ０ ． ２ ｏ６ 【】Ｔ ｎ ａ ．Ｓ Ｌ Ｓ ｒｅ ０ ０ Ｄ ｔ ｗ ｒｈ ｕ ｅ ａ ｄ Ａ ａｙｉ ３ ｏ ｙ Ｂ ｉ Ｑ ｅｖ ｒ ２ ０ ａｅ ａｅ ｏ ｓ ｎ ｎ ｌ ｓ ｎ ｓ Ｓ ｒｉ ｓ【 ． 国电力 出版社 ． ２ ０ ． ｅｖ ｅ Ｍ】 中 ｃ ００
Ｗ ＡＮ Ｗ ｅ， ｉｎｈ ａＷ ＡＮＧ ｎ －ｉ Ｇ ｉ ＨＵ Ｊａ ・ ｕ ， Ｑｉ ｇｘｎ
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【】余 秀 林 ． 任 雪松 ．多 元 统计 分 析 【 】中 国 统 计 出版 社 ． １９ ． ４ Ｍ ． ９９
作者简介：黄宏字 （ ９９ ） 男 汉族 硕士研充生，研 究方向 ：数据仓库与 １７ ・ ， 数据挖掘 ：胡建华 （ ９ ３） 男．副教授 ．硕 士研 究生导师。 １６ 一，
Ｔｈ ｄ ｔ ｉｉｇＳ ａｐ ｉａ ｉｎ ｎ ｅ ａ ａ ｍ ｎｎ ’ ｐｌ ｔ ｉ ｃ ｏ
数据挖掘技术及应用浅析
３ 数据挖掘技术的应用领域
３ ． １通信服务行业
在数据挖掘技术的带动和参 与下， 通信服务行业逐渐趋 向
于“ 三 网融 合”， 即： 电信、互联和 电视 ， 势必 涉及诸多数 据运
应用越 来越广泛 ， 为数据 运行提 供强大 的技 术支 持。 数据挖 掘 技 术可 以迅 速获取有效信息， 体现 准确识别 的能力， 改善数 据 运行， 因此 ， 数 据挖掘技术成 为行业 发展与进步 的重要途 径， 不仅 提高 信息处 理的能 力， 还可 以保 障信息处 理 的效 率和 价 值， 同时提高行业信息技术水平。
饭卡充值等 ， 随 时关注学生 的信息动 态 。 高校 在 的重 点， 以生物进化为导向， 将重组、 变异导入到 数据库内， 推 图书 借 阅、 已经实现 多系统的融合发展 ， 在数 据挖掘技 术 进数据 的后续发展 ， 将后续模 拟的数据， 应用在现 代数据库的 数据 管理方面，
某个 部分， 发挥同样作用， 遗传算法高度模拟生物进化的方式 ，
为数 据管理提供可靠 的空间， 成 为管 理金融数 据的最 此技术 以模拟离散 函数为主， 借助 树木模型 ， 对 实际案例 行业 中， 数据 挖掘技术 具备独立分析的能力， 可 以在 数据库 进行 综合分类处理 。 决策树的叶子， 代表不 同结点， 而结点则是 佳 方式…。
设置 多维参考点， 对不同类 型的数据实行严格区分， 根据数 组成实例不同属性 的测试， 未来枝叶的分支 ， 表示可能覆盖 的 中， 实行 准确处理 ， 发 挥数据挖 掘的优势 ， 维 持金 属性预 测 。 决策树 在根部 向枝叶推进 的过 程中， 蕴含丰 富的 据 的异 同性质， 数据挖 掘技术 还可 以根据 金 融数据 的动态 变 数 据挖掘 ，目的是得出有价值的属性信息， 所 以决策树理论支 融数据 的运行。 化 ， 有 效发现影 响金 融活动的不 良因素 ， 防止金融行业 出现 数 持数 据挖 掘的分析和分类， 对相同属性的数据进行归类存储 ， 进而挖掘数据分类 中遵循 的规则。 据漏洞， 造成管理弊端 。 综上所述 ， 随着数据挖 掘技术 的发展， 其 在行业领域 中的
高速铁路通信信号的大数据处理技术研究
高速铁路通信信号的大数据处理技术研究概述：随着科技的不断进步和物联网的兴起，高速铁路的通信信号数据量呈现出爆炸性的增长。
为了更好地保障高速铁路的安全运行和提高运行效率，对这些庞大的数据进行高效的处理变得至关重要。
本文将探讨高速铁路通信信号的大数据处理技术研究，包括数据采集、存储、分析以及挖掘技术等方面。
一、数据采集技术高速铁路通信信号的大数据处理首先需要进行有效的数据采集。
常见的数据采集技术包括传感器技术、无线通信技术和云计算技术等。
传感器技术可以通过布设各种传感器来实时监测高速铁路的运行状态，包括温度、压力、速度等参数数据。
无线通信技术可以将传感器采集到的数据传输到数据中心或云服务器进行进一步处理。
云计算技术可以利用云端存储和计算资源，实现对大规模数据的实时采集和处理。
二、数据存储技术高速铁路通信信号的大数据处理离不开高效存储技术的支持。
传统的关系型数据库由于处理大规模数据时存在性能瓶颈，无法满足实时处理的需求。
因此，目前越来越多的企业和机构开始采用分布式存储系统，如Hadoop、Spark等，来存储和管理大数据。
这些系统采用了分布式文件系统和分布式计算框架，能够支持存储大规模数据的同时，实现高速的数据处理和查询。
三、数据分析技术高速铁路通信信号的大数据处理主要目的是从海量的数据中挖掘出有用的信息和规律，以支持决策和运维。
数据分析技术包括数据预处理、数据建模和数据可视化等。
数据预处理包括数据清洗、去噪和缺失值处理等，以提高数据的质量和可靠性。
数据建模则利用统计学和机器学习等方法，对数据进行建模和分析，以发现数据中存在的关联和趋势。
数据可视化可以通过图表和地图等形式将分析结果直观地展示给决策者，提高决策效率。
四、数据挖掘技术数据挖掘是高速铁路通信信号大数据处理技术中的重要环节，通过对大数据进行深入挖掘，可以发现隐藏在数据背后的规律和异常。
常见的数据挖掘技术包括分类与预测、聚类和关联规则挖掘等。
分类与预测可以根据已有的数据和模型，对未来的数据进行分类和预测。
通信电子行业中的大数据技术
通信电子行业中的大数据技术随着人们对于数据处理和利用的需求越来越高，大数据技术在各行各业中得以快速发展和广泛应用。
其中，通信电子行业也是大数据技术应用的一个重要领域。
本文将探讨通信电子行业中的大数据技术应用，包括大数据的产生、大数据的收集、大数据的分析应用、大数据的应用场景等方面，以期为读者提供一些参考意见。
一、大数据的产生通信电子行业中的数据产生源头主要包括以下四个方面：1、移动通信产生的数据如今，人们日常生活和工作中使用的手机、平板电脑等终端设备，均能在不同的应用软件中产生海量数据，包括联系人、通话记录、短信、照片、视频、购物记录等等。
这些数据的产生和传输都依赖于移动通信网络。
2、物联网技术产生的数据物联网技术连接了各种各样的设备和物品，将它们的状态信息上传到云端服务器，以支持远程监控、远程控制和数据采集等功能。
这些数据的产生和传输也离不开通信电子行业的技术支持。
3、电子商务产生的数据随着电子商务的不断普及，越来越多的电子商务平台和应用程序产生大量的订单、用户操作记录、消费数据等等。
4、传统基础设施的数据通信电子行业中的许多传统基础设施和设备，如通信基础设施、网络设备、信息设备等，也能产生大量的实时监控数据、设备管理数据和安全数据等。
二、大数据的收集大数据的收集需要借助于通信电子行业中的数据收集设备、数据存储设备以及大数据平台。
其中，数据收集设备包括传感器、摄像头、无线网关、智能电表等等，这些设备可以采集数据，将数据信号传输到数据中心，以供后续的处理和分析。
数据存储设备包括硬盘、存储阵列、文件服务器等等，它们可以长期保存和管理大量的数据。
大数据平台则包括分布式计算架构、数据中心、云计算等等，可提供数据的快速处理和分析。
三、大数据的分析应用大数据的运用必须离不开数据分析，具体来讲，数据分析可以分为以下三个层次：1、数据采集和清洗数据采集和清洗是数据分析过程中的第一步，主要是对采集到的数据进行整合，清洗出错误数据和无用数据，准备好后续的数据处理和分析。
数据分析在电信行业的应用有哪些创新
数据分析在电信行业的应用有哪些创新在当今数字化的时代，电信行业作为信息传递的核心枢纽，面临着日益增长的数据量和复杂的用户需求。
数据分析在这个领域的应用不断创新，为电信企业带来了新的机遇和挑战。
首先，数据分析在客户关系管理方面有了显著的创新。
通过对用户的通话时长、短信数量、上网流量等数据进行深入分析，电信企业能够更精准地洞察客户的行为模式和需求偏好。
例如，根据用户的通信习惯和消费模式，将客户细分为不同的群体，如高价值客户、潜在流失客户等。
对于高价值客户，可以提供个性化的增值服务和优惠套餐，增强他们的忠诚度；对于潜在流失客户，则及时采取措施，如提供特别优惠或改善服务质量，以留住他们。
在网络优化方面，数据分析也发挥着关键作用。
电信网络的质量直接影响用户体验，而数据分析能够帮助企业实时监测网络的性能指标，如信号强度、掉话率、数据传输速度等。
通过对这些数据的分析，可以精准定位网络覆盖的薄弱区域和出现故障的基站。
在此基础上，优化网络资源的分配，调整基站的参数设置，甚至规划新的基站建设，从而提升网络的整体性能和稳定性。
另外，数据分析在市场营销策略的制定上带来了创新的思路。
利用大数据分析市场趋势和竞争对手的动态，电信企业能够更有针对性地推出新的产品和服务。
比如，通过分析用户对不同套餐的选择倾向，以及市场上类似产品的受欢迎程度，设计出更符合用户需求和市场竞争的套餐组合。
同时，结合社交媒体和在线评论等数据，了解用户对电信服务的反馈和期望，开展精准的营销活动，提高营销效果和客户转化率。
再者，数据分析在防范欺诈和安全管理方面取得了重要突破。
随着电信诈骗等犯罪活动日益猖獗，电信企业需要借助数据分析来识别异常的通信行为和交易模式。
通过监测大量的通话记录、短信内容和账户交易数据，利用数据挖掘技术发现潜在的欺诈行为模式。
例如，突然出现的大量国际长途通话、异常的高额充值交易等，都可能是欺诈的信号。
一旦发现异常，及时采取措施进行拦截和预警，保障用户的财产安全和通信安全。
数据挖掘技术在电信集团客户管理系统中的应用
统 获得 有 限的经 营和业 务信 息 ，无 法适应 激烈 的市
场竞 争 。随 着我 国政府 对 电信行 业 经营 的进一 步放 开 和政 策约束 的调整 以及 客户 对 电信 服务 质 量要求
析 的 目的而 收集 ， 而是 由于 纯机 会 的（ ｐ ｏｔｎｓｃ Ｏ ｐ ｒ ｉ ｉ） ｕ ｔ 商业 运作 而产 生 。分析 这些 数据 也不 再是 单纯 为 了 研 究 的需 要 。更 主要是 为商 业决 策提 供真 正有 价值
摘 要 随 着 市场 竞争 的 日益 激烈 ， 大客 户和 集 团客 户 两 大市 场成 为 电信 企 业 的兵 家 必 争 之 地 ， 何 对 电信 系统 的 海量 历 史 用 户数 据 进 行 分 析 ， 中找 出潜 在 的 集 团客 户和 大 如 从 客 户市场 ， 为 电信 企业 集 团客 户 管理 系统 的重 点 。文 章从 构 建 电信 集 团客 户管理 系统 成
问题 是 ： 业数 据量 非常 大 ． 企 而其 中真正 有价 值 的信 息却 很少 。 因此 ， 大量 的数 据 中经过 深层 分析 ， 从 获
的潜 在规 律 ． 为决 策者提 供 最有 力 的决策依 据 ， 成为 决策 者们 共 同关 心 的课 题 。本 文 以移 动通 信集 团客 户管理 系统项 目中 的设 计 和实 现对数 据挖 掘 的应 用
里 泛 应 用 ， 营 网络 系统 、 合 业 务 系统 、 费 系统 及 运 综 计
办公 自动化 系统 的相 继使 用 ，为计 算 机应用 系统 的 运 行 积 累了大 量 的历史 数据 。但联 机作 业 系统 因为 需 要 保 留 足 够 的详 细数 据 以 备查 询 而 变 得 笨 重 不 堪， 管理 者和 决策 者 只能根 据 固定 的 、 定时 的报 表 系
大数据技术在通信系统中的应用
大数据技术在通信系统中的应用随着信息化时代的到来，人们对通信系统的需求日益增长。
传统的通信系统已经无法满足大规模数据的处理和分析需求，因此大数据技术成为了通信行业的重要应用方向。
本文将从通信系统的需求出发，探讨大数据技术在通信系统中的应用。
一、大数据技术在通信系统中的需求随着移动互联网的普及和用户数量的快速增长，通信系统需要面对的数据规模境遇了前所未有的挑战。
传统的通信系统往往无法处理如此大规模的数据，这就需要引入大数据技术来解决。
首先，通信系统需要处理大量的用户数据。
每天数以亿计的用户通过手机、电脑等终端设备与通信系统进行交互，这些用户数据涉及到通话记录、短信、网络流量等多个方面。
对这些数据进行实时的处理和分析，对通信系统来说是一项巨大的挑战。
此外，通信系统还需要对用户的行为进行分析和挖掘。
通过大数据技术，通信系统可以分析用户的通信习惯、偏好以及社交关系，从而为用户提供个性化的服务和推荐。
这种个性化的服务不仅可以提高用户体验，还可以为运营商提供更准确的市场定位和广告投放。
二、1. 数据存储和管理大数据技术可以提供高效的数据存储和管理方案。
通信系统产生的海量数据可以通过分布式存储系统进行存储，如Hadoop和HBase等。
这些系统具有高可扩展性和高容错性，可以有效地存储和管理通信系统中的大量数据。
同时，通过数据管理系统，通信系统可以对数据进行检索、查询和分析。
例如，可以使用分布式数据库来提高数据查询的效率，使用数据挖掘技术来发现数据中的潜在模式和规律。
2. 数据处理和分析大数据技术可以帮助通信系统进行实时的数据处理和分析。
通过数据预处理和数据清洗，可以过滤掉无效数据，并对有效数据进行加工和整合。
然后，通过分布式计算框架，如Spark和MapReduce，可以对数据进行实时的计算和分析，以提取有价值的信息。
通信系统可以利用大数据技术进行用户画像和行为分析。
通过对用户数据的分析，可以了解用户的兴趣、消费习惯和社交关系，并为用户提供个性化的服务和推荐。
大数据技术在5G通信网络中的应用探析
大数据技术在5G通信网络中的应用探析摘要：“日新月异”是技术创新最真实的写照。
在科技创新中，大数据技术的创新应用非常具有代表性，成绩突出，成就显著。
大数据技术作为计算机和互联网产业发展的融合产物，具有容量更大、连接更广、延迟更低的鲜明特点。
在大数据技术的加持下，中国5G通信网络也进入了高速发展期，拉开了万物互联、信息快速流通的新序幕。
本文主要探讨大数据技术在5G通信网络中的具体应用。
通过解读大数据技术，分析其具体应用和技术优势，肯定其应用价值，以理性的态度审视其不足，从而打破瓶颈，实现大数据技术在5G通信网络技术中的拓展和应用。
关键词:5G通信；大数据技术；价值；瓶颈；反措施目前，社会已经进入5G移动通信的新时代。
与4G相比，5G通信网络在可靠性、传输效率、覆盖范围等方面具有更明显的优势。
在5G通信技术的推广应用中，迫切需要解决大容量数据处理的实际问题，以保证通信质量和传输效率。
大数据技术作为一种新的信息集成处理技术，将有助于解决上述问题，带来用户5G通信的优化体验，也支持多元化5G网络应用场景的构建。
1大数据技术的应用背景目前社会已经进入大数据时代，海量的社会资源逐渐完成了网络化和数据化的转化，而大数据技术则负责提取这些数据进行有效的处理和存储。
大数据技术具有鲜明的4V特征，分别对应大容量、多样化、高价值和高速度。
从容量上看，将继续跃升到EB级别[1]，而多样性具体指的是数据源的多样性，除结构化数据外，非结构化数据、源数据、音视频数据也在不断涌现。
高价值是指大数据中包含的有价值的信息，可以瞬间筛选出无效信息。
高速意味着大数据处理速度快，响应及时，支持实时数据分析。
与5G通信网络技术设定的大容量、高速度、广连接、低时延的特点相一致，大大提高了5G通信网络的数据分析和处理应用能力。
在5G通信网络架构过程中，以大数据技术为支撑，利用数据源对数据进行采集、处理、存储和管理，实现数据的可视化使用，各类数据的存储和快速分解转化，科学提取信息。
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数据挖掘技术在通信行业中的应用
摘要：本文作者结合自己多年的实际工作经验，对通信行业中数据挖掘技术的相关问题进行分析，同时提出了自己的看法和意见，仅供参考。
关键词：数据挖掘通信应用
1、前言
随着科技的进步，通信技术也得到了迅猛的发展，数据挖掘技术以其强大的数据分析能力，在通信行业客户分析及消费行为分析方面得到广泛的应用，如客户关系管理，客户欺诈分析，客户流失分析，客户消费模式分析，市场推广分析等。
通信行业是最早采用数据挖掘技术的行业之一。
电信运营企业在日常经营中产生并存储了海量的数据，这些数据包括以下几类：呼叫详单数据，描述呼叫在电信网络中的全部情况；网络数据，描述网络中软硬件设施的状况；用户数据，描述电信网络中的用户信息情况。
这些数据量非常之大，手工进行分析是很困难或根本不可能的。
在海量数据处理需求的背景下，以知识为基础的专家系统(knowledgebased expert systems)应运而生的。
简单地讲，专家系统就是一个具有智能特点的计算机程序，它的智能化主要表现为能够在特定的领域内模仿人类专家思维来求解复杂问题。
因此，专家系统必须包含领域专家的大量知识，拥有类似人类专家思维的推理能力，并能用这些知识来解决实际问题。
这类的专家系统可以实现一些通信行业分析的功能，然而问题系统是从现实专家那里获取知识是非常耗时的，而且在很多情况下专家并不具备所需的知识。
数据挖掘技术的优势为这些问题提供了解决方案，正是因为如此通信行业较早的采用了数据挖掘技术。
2、通信行业用于挖掘的数据内容
数据挖掘过程的第一步就是理解数据，只有在对数据的理解的基础上，才可以开发出有价值的应用。
这里对通信行业中具有特殊意义的呼叫详单数据进行描述，如果原始数据不适合进行数据挖掘，则需要提前对数据进行转换。
每当电信网络中发生一次呼叫，呼叫的描述信息将作为呼叫详单记录存储下来。
网络中生成和存储的详单记录数量是十分巨大的。
例如中国联通一个二类城市3G本地网每天产生的话单条数就有1000万条之多。
照此计算如果要在线存储几个月的详单数据，数据库中的数据将达到几十亿条。
呼叫详单记录包括了供描述每个呼叫的所有的信息，最精简的情况下，一个呼叫详单会包括主被叫号码、呼叫时长和通话时间，如图1所示。
呼叫详单是实时生成的，因此数据挖掘也可以实时进行。
相对来说，用户的账单信息一般是每个月生成一次的，实时性要差一些。
对于一些诸如欺诈呼叫检测等的应用，总结性描述需要在上百万的呼叫中实施的更新，这就要求使用一些相对短和简单的总结属性，以便于快速高效的更新。
3、数据挖掘在通信行业应用举例
3.1Apriori算法
在计算机和数据挖掘领域，Apriori算法是一个挖掘关联规则的经典算法，同时大部分关联规则算法也都是经典算法Apriori的演绎和改进。
Apriori算法是通过有候选项集的方法来产生频繁项集，它的核心思想：任何频繁项集的所有子集一定是频繁项集。
Apriori算法是针对包含事务过程的数据库设计的，其他算法则主要用在从不包括事务过程的数据库中挖掘关联规则。
在通信行业应用的话单分析系统，其对用户的消费行为关联分析的主要任务也是找出频繁集。
例如我们在话单的统计中需要发现某些通信活动间的关联关系，进而制定合理的资费政策来诱导用户消费。
例如我们可能会在数据挖掘中发现，经常漫游在某相邻三个城市之间的移动用户拨打这三个城市间长途的话务占比非常之高，也就是三城市漫游和三城市长途话务形成了一个频繁集项，这样我们可以通过制定在城市间的优惠套餐政策，进而吸引大量的经常出入三个城市的客户入网。
这个例子正是关联规则在电信市场营销中的一个典型应用。
3.2 Apriori算法在电信增值业务分析中的应用
移动增值业务在通信行业发展迅猛，各种增值平台为用户提供丰富多彩的娱乐和信息服务。
当一个新的平台上线后，首先面临的一个问题是如何定位其消费群体，以便制定有针对性的宣传策略和销售政策。
通常系统在运行一段时间后，用户不断地加入和使用，系统中用户使用情况的原始数据逐渐积累下来。
通过对原始数据使用关联规则挖掘算法，我们可以准确的定位出系统的消费群体。
为更好的进行关联数据挖掘，我们对话单数据表中的基础信息进行基于概化的数据预处理，具体的概化方法如下所示：
(1)用A表示漫游信息，把漫游情况概化为A1(漫游)、A2(非漫游)；
(2)用B表示通话时间信息，把通话时间段概化为B1(9:00-17:00)、B2(17:00-22:00)、B3(22:00-9:00）；
(3)用C表示通话时长信息，把通话时长段概化为C1(60秒)、C2(60秒-600秒)、C3(600秒)以上；
(4)用D表示短消息次数统计，把短消息月发送量概化为D1(10条以下)、D2(10条到50条)、D3(50条以上）；
(5)用E表示长途通话量统计，把长途月通话量概化为E1(20分钟以下)、E2(20分钟到100分钟)、E3(100分钟以上)。
(6)用F表示是否使用过此项新业务，概化为F1(使用过)、F2(未使用过)。
通过数据库GROUP方法可以将用户以上的信息统计出来，其中B项通话时间为用户在三个时间段内次数最高值，即如某用户B1为5、B2为7、B3为20，则此项值取B3。
由关联规则的概念和上述概化结果，可得出项目集合为{A1，A2，B1，B2，B3，C1，C2，C3，D1，D2，D3，E1，E2，E3，F1，F2}，我们目的是要分析用户通话习惯情况和使用新业务之间内在的关联规则。
假设关联规则的支持度至少为40%，置信度至少为80%。
进行关联规则挖掘过程如下：首先利用基于事物压缩的Apriori算法找出频繁项集，之后找出支持度至少为40%而且置信度至少为80%的强关联规则。
通过在现网话单数据中进行关联，最终得到的强关联规则为（B3，D3，E2）->F1，那么规则可以解释为经常在深夜通话，月短信次数很高，月长途通话量一般的用户群体最有可能使用新业务。
我们进而可以断定，学生群体将是新业务的主要使用对象，市场部门应该针对此项业务加强对学生市场的宣传和营销。