浅谈通信行业大数据分析及应用

浅谈通信行业大数据分析及应用

发表时间：2019-09-21T22:11:40.813Z 来源：《基层建设》2019年第19期作者：左勇良

[导读] 摘要：随着大数据时代的到来，各行各业对数据信息的应用越来越频繁。

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摘要：随着大数据时代的到来，各行各业对数据信息的应用越来越频繁。在通信行业中，大数据能够应用的资源十分广泛，但存在着一定的技术难度。因此，有关人员必须要掌握大数据的分析方法，通过对数据信息进行有效的利用，保证通信行业的稳步发展。本文就通信行业大数据的分析与应用进行探讨，希望能够给相关的研究人员提供一些有借鉴性的理论方案。

关键词：通信行业大数据分析数据信息

随着信息时代的深入发展，大数据近些年来得到了广泛的应用，并且大数据所涵盖的数据资源一直在不断地被人们充实和丰富，使其逐渐被辐射到不同行业的发展当中。借助现代化数据分析软件的应用，可实现对海量数据资源的整合与分析，最终经过一系列处理模式的加工，迅速对数据信息做出判断与决策。同理，将其应用于通信行业，可以迅速提升数据分析与数据传输的质量。

1大数据在通信行业中的应用

大数据已经受到了通行行业的重视，可以说大数据是无处不在的，在大数据不断发展的今天，数据的应用变得越来越广泛，可以说大数据决定着企业的未来，在企业的发展中扮演着重要的角色，尤其是在经济和商业等领域，要利用新型的处理方式，才能够保证决策的科学性，是一种洞察力极高、流程优化能力极强的信息资源。大数据存在着以下四大特征：①类型复杂，例如网络日志、地理位置或者是视频等信息。②数据的体量较大，从TB到FB。③速度极快，能够快速的从各种类型的信息中进行有用信息的筛选。有着高回报在对数据，进行手机管理戳处理的是过程中。④获得较高的回报。相关的领域将带数据归纳为四个V，主要是指价值密度低、处理速度快、数据类型繁多、数据体量大。大数据主要是来自于企业或者是行业信息系统、工业互联网、泛物联网（主要是指车联网、移动互联网和物联网）等。 2通信行业大数据分析的方式方法

2.1搜寻业务，锁定有价值的目标

大数据分析的方式方法，影响着通信行业信息的利用程度。通信行业想要获得更高质量的数据信息分析效果，就必须要正确掌控大数据分析的方向。在通信行业中，全面搜寻业务范畴，锁定有价值的业务目标是十分重要的。它直接影响着工作人员的工作方法，以及工作效率，因此，这就要求着工作人员必须明确大数据分析的具体流程。首先，工作人员通过相应的数据信息分析，搜寻到有价值的业务目标。其次，保证相关业务部门的工作协调性。通过运用科学合理的分析方法，对有价值的业务目标进行更加精准的筛选，从而锁定最终目标。最后，工作人员通过给予相应的技术处理，完成工作任务。尽管这样的工作流程具有一定的工作量和工作难度，但只要工作人员能够坚持采集信息，全面分析数据，就能保证完成业务的准确性和效率性。

2.2通过数据分析，确定服务方式

在通信行业中，工作人员必须要重视采集和分析这两个重要的工作流程。通过对大数据进行全方位的分析，找到和确定相应的关键权值，以及重要指标。通过对关键权值和重要指标进行分析与总结，创建出一个优质的工作方法，从而保障指定业务的顺利开展，以及完成业务发展的预期目标。在业务工作开展之前，工作人员一定要做好相应的工作，确定和完善发展目标。如果没有确立发展目标，就很容易出现资源浪费，做无用功等现象。因此，通信行业高层人员必须要重视业务工作与业务目标的关系，通关严格的质量把关，保证工作人员完成工作任务。通过合理应用大数据分析方法，尽早确定服务方式，从而创造更多的效益。

2.3搜集数据信息，整合信息资源

在通信行业中，大数据分析方法的优劣性主要体现在其应用效果上。大数据分析方法不正确，就会导致其提炼的数据信息不具备对等的使用价值，因此，工作人员一定要多做业务渠道调查，保证业务数据信息的准确性。通过利用大数据进行分析，将所有的数据进行分类与整合，通过寻找相应的关联性，锁定有联系性的数据信息，从而方便日后的数据建模。在采集数据信息的过程中，工作人员应秉承职业原则，谨慎地对无用的数据进行清洗，对有用的信息进行转换处理，从而为业务人员提供更加优质的业务数据信息，帮助业务人员汇总数据信息，确定文件目标，进而保障工作稳健有序地进行。搜集数据信息，整合信息资源是一个重要的工作环节，它需要所有工作人员的通力配合。

2.4建模数据，优化数据信息工作人员分析数据的能力影响着工作的质量性，基于大数据分析方法的应用，工作人员必须要顶住压力，不断提升自身的数据分析能力。只有这样，工作人员才能建好模型，优化数据信息。建模是一个复杂的过程，它需要一定的专业知识和技能作支撑，尤其是对统计学、机器学、高等数学等方面的知识要求极高。工作人员知识储备不足，就会使建模失去效用，为了保证建模的准确性，还需要在其工作过程中结合业务发展目标，以及工作人员的相关经验。除此之外，工作人员必须要掌握Haodoop等软件使用方法，并以此作为大数据分析的重要手段，提高建模效率。工作人员通过对模型进行反复的检查，不断修改错误参数，不断完善数据内容，从而为完成业务目标提供实质性的保障。

3通信行业大数据分析的应用策略

3.1尽快实现精准营销发展目标

通信行业发展至今已经积累了海量的数据信息，在大数据时代，通信行业更要迅速抓住前所未有的机遇，积极转变传统营销方式，及早实现精准营销的发展目标。在此过程中，通信行业要善于将销售与用户的位置、关系网络等进行科学的整合，以便根据用户的通信行为、位置以及偏好等信息，全面展开实时销售业务。比如，美国的通信企业Verizon借助大数据处理软件的优势，快速推出了PrecisionMarketInsights软件，以便使用软件的第三方能够对市场上的海量用户数据进行收集。这一软件能够收集包括位置以及Web浏览信息在内的用户数据信息，包括人口统计数据、年龄及性别等信息，进行整合之后可以直接发给数据库终端，如此一来，服务器能够将具有共同特征的数据信息进行聚类，售卖给需要做营销广告的公司。

3.2提供新型通信服务

通信企业要立足于大数据分析方法，准确分析出未来的业务发展方向，从而向企业与用户提供新型通信服务。首先，通信企业可以借助大数据处理软件，将用户信息处理成数据信息，之后将整合到的数据信息售卖给银行或零售商，或是为政府提供能够查询客户信用情况的数据服务，使得第三方企业可以凭借数据信息来制定用户市场分析报告，或是对目标客户群体的行为轨迹进行分析。其次，通信企业还