移动支付各种数据深度分析对比
移动?支付各种数据深度分析对?比
2014年7?月16?日，中国互联?网络信息中?心 (CNNIC) 发布《第三?十四次中国互联?网络发展状况统计报告》。报告显?示，截?至2014年6?月，我国使?用?网上?支付的?用户规模达到2.92亿，较2013年底增加3558万?人，半年度增长率12.3%。与2013年12?月相?比，我国?网民使?用?网上?支付的?比例从42.1%提升?至46.2%。与此同时，?手机?支付增长迅速，?用户规模达到2.05亿，半年度增长率为63.4%，是整体?网上?支付市场?用户规模增长速度的5.2倍，?网民?手机?支付的使?用?比例由25.1%提升?至38.9%。
随着移动?支付市场的井喷，阿?里巴巴、腾讯、百度等互联?网巨头们纷纷加?入战局，移动?支付进?入战国时代。聚焦移动?支付，何处才是主战场?根据益普索(Ipsos)近期针对互联?网?用户的调查显?示，移动?支付呈现出以下特点：
1. 移动?支付的?用户群呈现?女性化和?老龄化特征
2. 新形式的?支付?手段在市场中在逐渐慢热，虽然使?用率不?高，但已经逐渐培养了认知度
3. 安全性仍然是消费者的?首要顾虑，且随着年龄的增长对安全性愈加看重
4. 交易优惠与补贴等激励?手段对90、80后更加有效
5. 年轻的90后与年长的60后对第三?方?支付?工具的使?用相对集中，社会中坚80后和70后对第三?方?支付?工具则兴趣?广泛，70后使?用的第三?方?支付?工具种类最多
6. ?网购、话费缴费或充值仍是移动?支付的主要应?用场景
?一、移动?支付的?用户群呈现?女性化特征，?女性消费者争夺将成为?用户争夺的制?高点
根据益普索(Ipsos)2013年12?月和2014年6?月针对互联?网?用户的调查显?示，在使?用过移动?支付的?人群中，?女性消费者?比例超过半数，且?女性消费者?比例在增加，由2013年51.5%增加?至2014年的53.9%。移动?支付市场呈现出明显的“?女性化”特征。
?女性消费者在选择?支付平台时的主要考虑因素：
交易安全性(78%)、?支付平台稳定性(65%)和个?人隐私安全性(66%)，是?女性消费者最为看重的因素，
相对于男性消费者(11%)?而?言，?女性消费者(16%)更愿意接受周围同事朋友与家?人的推荐。
?二、移动?支付?用户群?老龄化趋势显现，产品设计上需要考虑?老年?用户的使?用习惯
在互联?网?人群中，?手机银?行的普及率达59.3%，?而第三?方?支付的普及率?高达94.4%;在我们认为对新技术接受度?比较低的中?老年?人群中，对第三?方?支付?工具的使?用率相?比其他年龄段?人群并不低。
与2013年12?月调查结果?比较发现，30岁以上互联?网?人群中，使?用移动?支付?工具的?人群，与半年前相?比呈现出增加趋势，移动?支付?用户群?老龄化趋势显现。产品流程及功能设计上如何满?足中?老年?用户的需求，是移动?支付运营商要认真考虑的环节。
三、新形式的?支付?手段在市场中在逐渐慢热，虽然使?用率不?高，但已经逐渐培养了认知度
当前，APP客户端?支付仍然是?用户知晓率(88%)和使?用率(81.9%)最?高的?支付?方式。NFC近场?支付及声波?支付等新形式的?支付?手段，在市场中的使?用率较低(6.1%)，但逐渐培养了认知度(20.1%)，随着市场环境的成熟，将释放出更?大的发展空间。
四、安全性仍然是消费使?用移动?支付的?首要顾虑，不同年代消费者顾虑不同
对于移动?支付安全，消费者是?心存顾虑。认为移动?支付与其他?支付相?比，不存在更?大交易风险的客户占?比仅为18.3%，不到2成。
在选择移动?支付平台考虑因素中，随着年龄段的增长，?用户对交易安全性愈发重视;交易优惠与补贴等激励措施，对年轻?人更加有效;
70后对于?支付平台系统稳定性和操作体验友好性与便利性的需求?高于其他群体，同时选择?支付?工具的?目的性更强;
90后作为未来的潜?力市场，并不容易获取，他们对于“?支付平台的品牌影响?力与信任度”有很?高的要求，且对于交易优惠与补贴抱有较?高的预期。
80后作为屌丝?一代，在考虑选择移动?支付平台时也呈现出“屌丝”的?一?面，与其他年龄代相?比，如果说有什么特别的考虑因素的话，那就只有“其他”可考虑了。
五、年轻的90后与年长的60后对第三?方?支付?工具的使?用相对集中，社会中坚80后和70后对第三?方?支付?工具则兴趣?广泛，70后使?用的第三?方?支付?工具种类最多
?支付宝钱包在第三?方?支付领域?一枝独秀，在使?用过的第三?方?支付?工具中，从60后群体到90后群体选
择?支付宝钱包的使?用率都超过97%。关于最常使?用的第三?方?支付?工具，?支付宝钱包的使?用率也在四个群体中均超过9成。
受益于电?子商务的发展，?网银在线在90后、70后和60后?用户群中使?用率较?高，80后?人群对微信?支付的使?用率?高于其他?人群。
六、移动?支付的主要应?用场景
?网上购买商品(81.87%)，电话费、?手机费缴费或充值(77.87%)是消费者使?用移动?支付主要业务。 另外，电影票预订(58.36%)、?支付打车费?用(58.22%)、信?用卡还款(57.40%)、?水电煤缴费(56.94)、购买彩票(56.70%)、转账汇款(51.14%)等也是消费者使?用移动?支付较多的业务。
来?自中国商业电讯。
大数据分析在移动通信网络优化中的应用分析
大数据分析在移动通信网络优化中的应用分析 发表时间：2018-09-10T10:14:18.157Z 来源：《基层建设》2018年第19期作者：罗聪 [导读] 摘要：信息时代发展过程中，大数据与云计算技术逐渐成为时代的主流之一，并且发挥着日益重要的作用，在当前的移动通信网络系统中的应用也发挥了重要效果。 广州市汇源通信建设监理有限公司广东省广州市 510620 摘要：信息时代发展过程中，大数据与云计算技术逐渐成为时代的主流之一，并且发挥着日益重要的作用，在当前的移动通信网络系统中的应用也发挥了重要效果。因此本文首先分析与探讨大数据分析技术对于移动通信网络优化而言的重要意义，进而就移动通信网络优化过程中的大数据分析技术的有效应用进行分析。 关键词：大数据分析；移动通信网络；网络优化 前言： 网络环境下，移动通信技术的不断发展，进一步拓宽了移动通信网络的覆盖范围，这种情况下，大数据技术的有效应用进一步提高了移动通信网络的应用效果，推动了移动通信网络的不断完善，也使得移动通信网络对于大数据分析技术的应用提出了更多的要求。因此，探讨移动通信网络优化诉求下的大数据分析技术应用就成为必要的了。 1.大数据分析对于移动通信网络优化的影响 有数据表明，大数据分析的应用，可以进一步推动移动通信网络的有效优化，但同时也会增加移动通信网络故障的复杂性；可以帮助及时发现移动通信网络中的问题，但同时也导致移动通信网络故障的解决难度进一步提高。在移动通信网络环境下，网络优化的主要目标在于通过对于数据信息的有效收集与分析，减少外界环境下的干扰性因素，减少故障问题的产生，并且进一步实现故障问题的有效排除，进一步保障移动通信网络的安全性。大数据技术的有效应用，为移动通信网络结构的建设提供了更多的可能性。 大数据时代下，移动通信网络的建设与应用，使得海量数据信息得以产生与应用，并且在一定程度上成为现代生产生活的重要支撑，进一步提高了社会生产生活的效率与质量，这种情况下，人们对于移动通信网络的安全性与稳定性提出了更高的要求。大数据分析技术的应用进一步提高了移动终端的更新迭代速度，使得移动通信终端应用的更新速度进一步提升，也有效提高了通信网络、移动终端与应用软件的功能性与优质性。在移动通信网络发展的过程中，对于网络的安全性与可靠性的要求不断提升，为此就需要更加充分地运用大数据分析技术。 2.移动通信网络优化中的大数据分析应用路径 2.1采用阶段性应用策略 如上文所述，移动通信网络优化过程中，大数据分析技术可以起到很大的推动效果。基于此，为了更好地发挥大数据分析技术在移动通信网络优化中的作用，可以采用阶段性技术应用策略。首先在准备阶段，在移动通信网络优化的过程中，就大数据分析技术的优化目标加以明确，并且根据优化目标合理选择相应的优化工具与优化方法；其次，在测试阶段，需要充分收集与运用相应的数据信息，通过对于数据信息的有效对比与分析，以此为基础开展移动通信网络的驱车测试，更好地明确大数据分析技术的应用效果；再次，在分析阶段，需要通过对于大量数据信息的深入分析，明确故障问题，并提出应对与解决办法；最后，在调整阶段，应当对天线射频与后台参数进行及时有效的优化与调整，在这个过程中，调整后台参数可以确保移动通信系统的有效运行，及时发现错误参数并且加以调整。对于天线射频的有效调整可以进一步提高移动通信网络在区域内的通信质量与效率。因此，在实际的技术应用中，通过对于天线射频与优化参数，来进一步提高移动通信网络通信质量与通信效率，减少故障问题发生的概率[1]。 2.2对数据分析方法加以优化 探讨移动通信网络优化中的大数据分析的有效应用，还需要从数据分析方法入手，提高数据信息的收集与分析质量，如果移动通信网络区域客户业务的开展涉及到较多的信息号，需要通过行之有效的重点分析，合理提出相应数据，进一步提高数据分析质量与分析效果，实现移动通信网络在数据提出方面的创新，提高数据信息的分析质量。通过对于数据的侧重化处理与优质分析，可以实现移动通信网络的优化程度得以提升，通过相应的测试内容与测试方式来推动技术的整体性发展。明确数据信息开发的重要性，对于数据信息进行虚拟化的整合处理，通过虚拟化的数据处理方式实现数据扩展，有效实现平台化的多元数据整合，实现多种数据信息的合理整理与存储，实现整体网络构架的优化，提高数据信息应用的整体性与移动性。在测试过程中，通过更加专业的系统目标的构架与优化，制定合理有效的工作方法，在准备工作完成之后，就数据信息进行有效的采集与测试，合理调整数据参数，以此为基础实现数据指标的优化。
大数据在移动通信中的应用探讨
科技创业家 理 论 研 究 ２０１４年０１（下） ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＩＣＡＬ ＰＩＯＮＥＥＲＳ １２５ 科技创业家 ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＩＣＡＬ ＰＩＯＮＥＥＲＳ１ 引言 随着新一代信息技术的融合发展，物联网、移动互联网、数字家庭、社会化网络等应用使得数据规模快速扩大，处理和分析大数据的的需求日益旺盛，兴起了大数据热潮，使得大数据领域飞速发展。反过来，大数据的分析、处理、优化结果又反馈到生产实际当中，进一步改善了生产效率，进而推动新一代信息技术产业的向前发展。根据美国德克萨斯大学对各个行业和大型企业的数据利用率和人均产出率进行的广泛研究得出如下结论：数据分析实用效率每提高１０％，财富１００强中的企业人均产出提高１４．４％，零售行业人均产出分别提高４９％，咨询服务行业人均产出分别提高３９％，传统行业人均产出都可提高２０％以上。由此可见，伴随着我国国民经济的快速发展，急需加强在大数据领域的基础研究和技术发展，促进我国经济又好又快发展。早在２０１０年１０月，国家发改委、工信部就联合发布通知，确定在北京、上海、深圳、杭州、无锡开展云计算服务创新发展试点，明确了国家发展云计算的总体思路和战略布局。 在１９８０年美国社会思想家托夫勒的《第三次浪潮》中就预言到，“如果说ＩＢＭ的主机拉开了信息化革命的大幕，那么大数据则是第三次浪潮的华彩乐章”。２０１１年麦肯锡全球研究院发布研究报告，“大数据”一词首次正式被提出，这份报告讲解了处理这些数据能够释放出的潜在价值，认为对大数据的分析与挖掘，会在经济生活中产生巨大效益，从此，全球开始了对大数据的前所未有的关注。近几年来，《Ｎａｔｕｒｅ》和《Ｓｃｉｅｎｃｅ》等国际顶级学术刊物相继出版专刊探讨大数据的研究，报道人类已迈进ＰＢ（１０１５）规模的大数据时代，并从互联网技术、环境科学、生物医药等方面介绍了大数据所带来的技术挑战。同时，２０１２年美国政府宣布启动“大数据计划”，包括ＮＳＦ、ＮＩＨ、ＤｏＥ、ＵＳＧＳ等六家美国联邦机构将首期资助２亿多美元用于大数据相关研究及工具和技术的研发，这是继１９９３年美国宣布“信息高速公路”计划后的又一次重大科技发展部署，美国政府认为大数据是“未来的新石油”，把大数据研究上升为国家发展战略。当今全球的数据量已达到ＺＢ（１０２１）级，数据正以前所未有的速度在不断的增长和累积，但是人类对这些数据的利用率却很 低。学术界、工业界甚至于政府机构都已经开始密切关注大数据问题，并对其产生了浓厚的兴趣。我国也高度重视大数据技术的产业发展，特别是近期，中国研制的天河二号超级计算机系统，成为全球最快的超级计算机，计算速度达到每秒３．３９ⅹ１０１６次双精度浮点运算，进一步加强了我国大数据科学研究的基础设施，为促进大数据应用开发奠定基础，为我国在大数据领域掌握了竞争主动权。 大型ＩＴ跨国企业成为发展大数据处理技术的主要推动者，如ＩＢＭ、Ｏｒｅｃａｌ、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ、Ｇｏｏｇｌｅ、Ａｍａｚｏｎ、Ｆａｃｅｂｏｏｋ等企业，均已发布了应对大数据的挑战的相关解决方案。特别是ＩＢＭ公司，早在２００５年就提出了智慧地球的概念，阐释了不仅能从大数据的分析中获取洞察力，更能将这些洞察力转化为强有力的行动。通过查找、可视化和了解所有大数据可以改进决策制定过程；通过分析各种各样的机器数据和运营数据，以获得更好的业绩；通过整合其他内部和外部信息扩展现有的客户视图；通过整合大数据和数据仓库，提高操作效率；通过实时监控网络安全，检测欺诈，降低风险。ＩＢＭ将数据分析作为其大数据战略的核心，其海量数据分析平台ＩｎｆｏＳｐｈｅｒｅＢｉｇＩｎｓｉｇｈｔｓ等相关产品经过了一系列创新，可以更好地支持大数据处理。全球最大的社交网站Ｆａｃｅｂｏｏｋ，利用社交网络收集了海量用户行为和网络群组关系数据，将这些海量数据利用用户行为分析系统分析出海量用户的行为习惯，定向对不同用户群组发布针对性的广告，获得了巨额收益。大型数据库软件开发公司Ｏｒａｃｌｅ，在现有的数据库产品中引入数据挖掘和分析技术，再配合其大型的云计算中心，组成大数据系统解决方案。 ２ 大数据应用实施关键技术 大数据技术涉及计算机、应用数学等 几乎所有的学科领域。大数据关键技术不仅包括数据存储与分析技术等核心技术，也包括数据处理、数据管理、数据呈现等重要技术。近年来掀起的云计算热潮，已经应用于社会生产的各个方面。 数据存储方面，亚马逊公司是先行者，它的Ｓ３云服务已经成为了云存储的业界标准。无论在用户使用、商业模式、所提供服务的便捷性和规模增长，亚马逊公司都为 这些领域提供了经典范例。还有围绕ＮｏＳＱＬ的新技术和模式，１０ｇｅｎ的ＭｏｎｇｏＤＢ，ＤａｔａＳｔａｘ的Ｈａｄｏｏｐ构建方案Ｃａｓｓａｎｄｒａ，ＮｏＳＱＬ数据库技术提供商Ｃｏｕｃｈｂａｓｅ等等。 数据处理方面，Ｈａｄｏｏｐ公司的ＧｏｏｇｌｅＭａｐＲｅｄｕｃｅ的大数据分布式处理架构是大数据生态系统的主角，许多的商业和产品的创新也围绕这个架构产生。如由雅虎分拆的ＨｏｒｔｏｎＷｏｒｋｓ，有Ｈａｄｏｏｐ创始人ＤｏｕｇＣｕｔｔｉｎｇ坐镇的Ｃｌｏｕｄｅｒａ，提升Ｈａｄｏｏｐ速度的ＭａｐＲ等。 数据分析技术包括数据挖掘、机器学习等人工智能、商业智能技术，涉及关联规则挖掘、集成学习、遗传算法、神经网络、优化、模式识别、预测模型、回归、统计、时间序列分析、关联规则学习、聚类分析等。数据挖掘技术，是指通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，它是一组结合数据库管理的统计和机器学习方法从大数据集提取模式的技术。机器学习技术，是使计算机模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 大数据技术是一系列技术的集合，任何单一的软件产品都无法完全解决大数据问题，需要一整套全面的解决方案。需要各种应用系统能够根据需要获取计算能力、存储空间和各种软件，并通过各种网络传递给各种使用者。 ３ 信息通信业大数据发展现状 ３．１信息通信业数据业务特征与需求分析 巨大的用户基数。电信业务已经成为人们生活中的必需品，用户数量非常巨大，整体市场饱和程度逐步提高。截至２０１３年６月底，我国网民数量达到５．９１亿，手机网民规模达４．６４亿，网民中使用手机上网的人群占比提升至７８．５％。 拥有数据资源。随着３Ｇ的普及，无线上网和智能手机得到了高速发展，手机上网流量迅速增长，导致电信行业数据量呈现爆炸性增长。电信运营商通过部署相应数据挖掘的技术可以获得几种数据类型。一是人用户入网登记数据，主要包括在登记时提交的个人姓名、性别等数据、手机号码、ＩＥＭＩ、状态码等数据。二是计费系统记录的数据，主要包括用户的套餐选择数据、资费数据、消费历史等。三是以用户位置数 大数据在移动通信中的应用探讨 谢华 （联通通信建设有限公司上海分公司 上海 ２０００５０） 摘 要：互联网的快速发展，计算机运算处理能力的日益强大，云计算和数据中心的兴起，促使大数据时代快速到来。如何充分有效利用大数据技术，获取其中蕴藏的巨大价值，这些已经成为大数据时代所面临的主要任务。通过大数据分析技术的创新发展，可以极大增强国民经济可持续发展动力。本文首先对目前主要的大数据分析方法、技术和应用进行了分析；进而对移动通信业大数据分析的前景进行展望；最后阐述了我们在移动通信业大数据应用方面的几点建议。关键字：大数据 移动通信 数据分析 作者简介：谢华（１９７７—），男，山西朔州人，大学本科，联通通信建设有限责任公司，工程师，主要从事通信网络建设工作。
移动支付行业市场规模及发展趋势分析
一、移动支付的定义及分类 移动支付也称为手机支付，就是允许用户使用其移动终端（通常是手机）对所消费的商品或服务进行账务支付的一种服务方式。单位或个人通过移动设备、互联网或者近距离传感直接或间接向银行金融机构发送支付指令产生货币支付与资金转移行为，从而实现移动支付功能。移动支付将终端设备、互联网、应用提供商以及金融机构相融合，为用户提供货币支付、缴费等金融业务。 移动支付主要分为近场支付和远程支付两种，所谓近场支付，就是用手机刷卡的方式坐车、买东西等，很便利。远程支付是指：通过发送支付指令（如网银、电话银行、手机支付等）或借助支付工具（如通过邮寄、汇款）进行的支付方式，如掌中付推出的掌中电商，掌中充值，掌中视频等属于远程支付。目前支付标准不统一给相关的推广工作造成了很多困惑。 二、移动支付行业市场规模分析 2015年全球移动支付市场规模为4500亿美元，而2016年则预估达6200亿美元，同比增长37.8%。Apple Pay、Samsung Pay为抢食中国移动支付大饼，皆于2016年初与中国银联合作，透过软件升级即可使用手机上的移动支付服务。 图表2015-2019年全球移动支付市场规模 数据来源：产研智库 2015年中国电子支付业务保持增长态势，移动支付业务快速增长。2015年，银行业金融机构共发生电子支付业务1052.34亿笔，金额2506.23万亿元。其中，网上支付业务363.71亿笔，金额2018.20万亿元，同比分别增长27.29%和46.67%;电话支付业务2.98亿笔，金额
14.99万亿元，同比分别增长27.35%和148.18%;移动支付业务138.37亿笔，金额108.22万亿元，同比分别增长205.86%和379.06%。 三、中国移动支付行业市场格局分析 2016年2月18日，苹果公司旗下的移动支付产品Apple Pay正式在中国大陆落地，大量商家以及多家银行随即宣布支持Apple Pay支付。 移动支付开启3.0时代。 移动支付发展的这几年，经历了以支付宝为代表的支付“1.0时代”。继而，以微信支付为代表的社交支付，打破了支付宝一家独大局面，移动支付进入“2.0时代”。以智能硬件为终端的NFC(近场支付)虽已发展10年，但因诸多因素一直不温不火，此次Apple Pay上线是发展NFC支付的一个契机，移动支付有望开启“3.0时代”。 支付宝：或与苹果合作 就线下支付流程而言，Apple Pay的确要比微信支付和支付宝更加简单。举例而言，消费者在肯德基买一份套餐，用微信或支付宝支付时，要历经拿出手机、解锁屏幕、打开App、点击付款按钮、扫码、输入密码或指纹等过程。而用Apple Pay支付时，连手机屏幕都不需要激活，用户只需要拿出手机靠近收款设备、指纹识别或输入密码即可。 微信和支付宝仍将“死磕” Apple Pay的长处在于支付的便捷，以及由于与银行直联而获得了银行业的支持。假定Apple Pay未来大举抢食支付这块业务，那么微信如果失去了支付，还是微信，但支付宝如果失去了支付，就动摇根基了。因此，支付宝不惜一切代价来拓展社交，既是进攻，也是防守。 微信、支付宝、Apple Pay三者之间的关系非常微妙。毕竟支付业务不是腾讯的全部，如果Apple Pay借助腾讯系的产品孵化并壮大起来，受影响最大的反倒是支付宝。至少未来蚂蚁金服上市时，在描述市场竞争格局时，新增加了一个对手需要阐述如何一打二。 四、移动支付产业链分析 移动支付产业链参与者主要包括金融机构、移动网络运营商、第三方支付机构、商家和设备及解决方案提供商，特别是前三者，是主要的移动支付服务提供商。 移动支付跨越电信和金融两大行业，是一项创新的、具有打造产业链能力的业务。目前，手机支付产业链上存在基础设备制造和运营服务平台提供两条主线。基础设备制造商主要是发射端可实现远程、近场无线通信的手机制造商、SIM 卡制造商和接收端可实现远程、近场无线通信的销售点终端机制造商。运营服务平台则是金融机构、移动网络运营商和第三方支付机构。
大数据分析在移动通信网络优化中的应用研究 叶国梁
大数据分析在移动通信网络优化中的应用研究叶国樑 摘要：大数据信息管理系统与操作模式，随着社会生产工作需求，早已应用于 社会各行各业工作管理体系中。而移动通信作为人们日常交流工作的重要途径， 在许多时候由于庞大的人口基数，以传统的信息处理系统，难以保障移动通信工 作的正常运转。另外移动通信管理工作中，繁多的管理工作，整理客户资料一直 也是运营商管理工作难题之一。利用大数据管理系统整合客户数据，以及提高通 信管理工作。对于提升移动通信中的通信质量具有明显效果，有助于帮助运营商 处理工作内容，管理通信数据。 关键词：大数据；移动通信；实际应用 引言 我国已经进入移动通信高峰时期，移动通信业从2G发展到4G。移动通信已 经极大地改变了现代人的生活，我们在关注移动通信发展的同时，也要求其提供 优质的服务，关注移动通信质量问题。大数据时期，移动通信故障解决办法增多，但同时，移动通信业面临着更大的冲击，如何正确发挥大数据在移动通信网络中 的作用，是现阶段通信运营商的主要任务。 1 大数据分析在移动通信网络优化中的问题 1.1数据问题 目前大数据技术在优化移动通信网络过程中存在的问题之一，就是数据量过 大的问题。在移动通信网络的发展过程中，随着用户数量的增加、网络范围的增大，移动通信网络产生的数据量也在大幅度的增加。根据相关调查研究发现，全 球数据总量正以每两年翻一番的速度高速增长。与此同时，移动通信网络产生的 数据量也不容易忽视，这就加大了从巨量数据中提取有用信息的难度，成为当前 优化移动通信网络工作的重要障碍之一。 1.2资金问题 现下大数据技术在优化移动通信网络过程中存在的另外一个问题，是资金缺 乏的问题。基于大数据分析实现移动通信网络的优化，不是一蹴而就的，它需要 经历一个复杂的系统数据分析过程。具体实施过程中，难免会因为不同地区的数 据结构差异等问题综合考虑，使移动通信网络的建设成本加大，从而造成资金缺 乏的问题。如果没有足够的资金支持，实现移动通信网络的优化则无从谈起。 1.3安全问题 当前在优化移动通信网络过程中，大数据技术同样面临着安全问题。大数据 分析势必要对数据进行处理、分析和存储，如果大数据技术出现安全漏洞，那么 直接会对移动通信网络造成不同程度的影响，甚至导致网络局部瘫痪。在大数据 分析中，主要通过云储存技术进行存储。尽管云储存技术可以实现巨量数据的云 端储存，但是云端数据的信息安全难得到有效保证，数据丢失的风险依旧存在。 2 大数据分析在移动通信网络优化中的应用要点 2.1大数据时期的分布式文件系统技术 大数据时代使移动通信网络分布系统存储、分析能力得以提高。目前，先进 的分布式文件系统、如Hadoop系统已经开始应用并取得了很好的效果。HDFS的 采用主从结构，具有强大的功能。该集群由NameNode和Client客户端构成。其中，NameNode是移动通信网络的管理者，负责对数据进行整理和管理。大数据 时期，数据的存储与分析十分重要，海量的数据只有通过分析才能判断有效与否。NameNode实现了移动通信网数据的本地存储、整理和发送，从而保证了接收端
大数据在移动通信网络优化中的应用研究
大数据在移动通信网络优化中的应用研究 摘要：随着信息技术的不断发展、移动通信网络的不断完善，数据呈现不断上 涨的趋势，移动通信网络用户受着大数据的影响，大数据的时代全面发展，通过 对大数据的处理为移动通信网络用户提供了更加便捷的生活方式，提高了更多移 动通信网络用户的工作效率。本文对移动通信网络及大数据进行了详细的分析。 关键词：移动通信网络；大数据；思考 1.数据概念 大数据的核心就是在浩瀚的数据模型中找到有价值的信息及获取有意义的线索，是一种较为常见的名词。大数据指的是在一定的时间范围内采用较为常见的 软件工具进行捕捉、管理及处理的数据集合，需要新型处理模式才能具备更加强 大的决策力、洞察力及流程优化能力的海量、高增长率及多样化的信息资产。 2.大数据的特点 大数据在信息技术领域具有价值量大、规模庞大、种类繁多及时效性高等特点，具体分析如下： 1）价值量大：大数据具有一定的价值及意义，数据的总规模、总数量的大小与数据的价值量大小及价值密度高低呈现一个负相关关系发展，在移动通信网络 信息世界的视频中，时间越长的网络视频在经过持续有效的监控后，有价值的数 据越少。 2）规模较为庞大：整个数据存储中心能达到1.8万亿内存的信息数据，各行 业之间的数据会根据时间的推移与前进进行一定速度的增长，增长速度大概为55%左右，在现实工作过程中存在着成千上万的数据采集传感器被安装在各种设备中[4]，在移动通信网络大数据的环境下，不仅大程度地方便了人们的学习与生活， 还给人们的工作带来了一定的时效性及便利性。人们在网上购物、搜索及聊天等 为大数据的规模进一步更新。 3）种类繁多：大数据中的数据能划分为半结构化数据、非结构化数据及结构化数据等部分及种类，结构化数据表现为极易进行存储及传输的文本数据、而非 结构化数据表现为视频、图片、音频及地理信息这类数据，非结构化数据的规模 较大，且非结构化数据的类型、数量及规模还在不断的发展与壮大。 4）时效性较高：大数据具有较高的时效性，要想将数据的高价值量进行确保，应将其处理速度进行进一步提升，这样才能确保大数据发挥更大的价值及意义。 3.大数据分析技术对移动通信网络优化的影响 大数据分析技术移动通信网络优化的影响是有利有弊的，一方面大数据分析 技术可以有效解决数据量的问题，对数据进行很好的归类和分析，而另一方面， 加大了故障分析的难度。移动通信网络优化就是对用户通话状态的收集和分析， 达到排除故障、提升用户使用感知的目的。 大数据时代的到来，使人们可以更加自由的使用网络，这对移动通信网络的 技术、承载力有着更高的要求，移动通信技术经历了从2G到4G的发展历程，目 前正在进行5G通信技术的研究，移动用户在使用通信业务时，天气、地区等因 素都会对通信质量造成影响，因此，在通信的稳定性和抗干扰能力上需要技术的 革新，合理使用大数据分析技术，可以有效发挥对移动通信网络的优化作用。 4.当前运用大数据技术所面临的问题 4.1移动通信网络数据过于庞大 在移动通信网络使用的过程中，由于现在的覆盖范围越来越广，使得用户不
我国移动支付的现状与发展
我国移动支付的现状与发展 作者：中国人民银行支付结算"］王关荣 移动支付是近年来支付服务方式的重要创新之一，也是新兴电子支付的主要表现形式。移动支付伴随着移动电子商务的发展而产生，二者互为依存，共同发展。由于支付是一种大众性的需求，而移动支付具有随身、实时、快捷的特性，具有广阔的发展前景。与传统的通过银行业金融机构营业网点提供支付服务的模式相比，移动支付依靠较少的基础设施投入, 达到更加广泛的便民和惠民效果，符合科学发展观的要求，既有利于满足社会公众日益多样化的支付需求，也有利于缓解社会公众日益增长的支付需求与银行机构服务资源相对不足的矛盾。好外，针对我国广大农村地区的金融服务环境较差的状况，移动支付突破银行机构提供金融服务的传统模式，通过较低成本将支付服务网络覆盖到广大农村地区，有助于改善农村地区的支付环境，促进金融普及，对于构建社会主义和谐社会将产生积极意义。 所谓移动支付，就是用户使用移动终端进行支付的一种服务方式。移动支付所使用的移动终端可以是手机、PDA、移动PC等，但主要的还是使用手机，所以，移动支付又称为手机支付。移动支付是一项跨行业的业务，是电子货币与移动通信业务相结合的产物。自移动支付业务产生以来，显示岀强大的活力，用户数疑不断增加，业务范用逐步拓展，业务量快速增长。但用绕移动支付的讨论和争议也始终不断，例如移动支付的安全问题、监管问题等。作为世界第一大手机用户国，我国移动支付的发展前景非常广阔，市场空间十分巨大。如何促进移动支付市场健康、规范、快速发展，是政府部门、从业机构等各方普適关注的重要问题。在此，我想结合我对移动支付的认识，从中央银行监管的角度谈几点看法。 一、我国移动支付的发展现状 移动支付业务最早出现于上世纪90年代初的美国，随后在韩国和日本出现并迅速发展o 中国的移动支付最早出现在1999年，由中国移动与中国工商银行、招商银行等金融部门合作，在广东等一些省市开始进行移动支付业务试点。经过近10年的发展，中国的移动支付市场应该说初具规模，无论是从业机构、市场占有情况，还是用户数量、业务规模，都取得了较好的发展。但移动支付的发展也受到运营环境、安全技术、政策法规等因素的制约，与蓬勃发展的电子商务、网络购物市场相比，中国的移动支付行业表现出一种不温不火的状态。
XX移动数据业务营销话术范例
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大数据技术在移动通信网络优化中的有效应用
大数据技术在移动通信网络优化中的有效应用 发表时间：2020-04-08T09:13:09.223Z 来源：《基层建设》2019年第31期作者：王磊 [导读] 摘要：在现代化社会的快速发展中，大数据技术作为一种热门技术，改善了原有的社会生产和生活方式，为社会生产和生活提供了很大便利。 长庆油田分公司第一采气厂陕西西安 710016 摘要：在现代化社会的快速发展中，大数据技术作为一种热门技术，改善了原有的社会生产和生活方式，为社会生产和生活提供了很大便利。在现代化社会的发展中，大数据分析技术在优化移动通信网络中发挥着重要作用，人民群众对网络通信技术提出了更加严格的要求，大家越来越认识到移动通信网络优化的重要性，文章主要研究了大数据技术在移动通信网络优化中的有效应用，希望能够有效地处理移动通信网络中的各项数据，实现优化目标。 关键词：大数据技术；移动通信网络；优化；应用 大数据技术一种基于当下这种信息化的时代背景而衍生出的一种能可同时处理海量信息的新型技术。该技术不仅能从繁多的数据流中之中精准采取到使用者所欲获取的信息，且能借由各种方式与途径来对信息予以灵活处理。因此，若我国通信体系亦能基于大数据技术的支撑来灵活处理各项数据，则势必能为我国通信体系的改革起到良好的推动作用。 1大数据技术和移动通信网络的相关分析 1.1大数据技术 在科学技术的快速发展中，大数据技术应运而生，而相关权威领域无法对大数据技术的内涵进行正确解释，导致社会各个领域对大数据技术的认识出现了很多偏差。从整体的角度进行分析，大数据技术指的是利用相关技术，有效地处理海量数据，以此为基础深度挖掘、处理并分析这些数据，实现各项资源的充分利用。在大数据技术水平不断提升的大背景下，大数据技术在社会和生产过程中得到了广泛应用，逐渐发展成影响世界发展的重要技术之一，与传统技术相比，这项具有很多优势，在各个领域中的应用为企业高层决策工作提供了支持。 1.2移动通信网络 移动通信网络是一种优质的传输介质，其应用能够实现客户和客户之间的通信、客户和服务器之间的通信，在实际通信过程中需要强大的专业技术作为支持。在社会的全面发展过程中，社会生产和生活对移动通信质量、网络运行效果提出了更加严格的要求。为了有效地提升为网络运行质量，相关部门需要深入分析网络运行过程中的各项问题，及时地优化移动通信网络，还可以引进大数据技术，实现网络优化的预期目标，大数据技术在网络通信优化中的应用取得了很好的效果，但也在一定程度上影响着网络通信的发展。 2移动通信网络优化中大数据应用问题 第一，网络系统复杂且巨大，给实际的管理造成很大的困难。目前我国移动通信网络包含有各种类型的网络架构，客户群体的数量也是非常庞大，持续不断的有新通信基站在建设，在如此背景下难以全面控制各个方面的数据信息。第二，网络应用有延迟，使得网络优化不及时。网络的维护管理不仅需大量的资金，同时也要确保工期的按时完成，这样才能保证新优化基站的正常投入使用，然而，部分区域4G网络建设不全面、相对落后，会导致通信网络结构的不一致，使得这些区域的通信网络不能很好的和其它平台进行兼容。 3大数据技术在移动通信网络优化中的应用 大数据技术在移动通信网络优化中的应用具体体现在以下方面：第一，准备阶段。在大数据优化准备过程中，相关人员需要明确优化数据目标，准备相关数据和资料；第二，测试阶段。在大数据优化测试过程中，相关人员需要收集相应的数据和信息，以此为基础进行DT/CQT测试，这些工作需要在完成准备工作后实施；第三，优化分析阶段。在大数据优化分析过程中，相关人员需要优化分析各项数据和问题，如信号覆盖问题、信息切换问题等，并实施相应的解决对策，顺利完成分析任务；第四，优化调整阶段。在大数据优化调整过程中，相关人员主要对天线射频和后台参数进行优化和调整，天线射频调整的主要目的是提升网络覆盖区域的通信质量，后台参数调整的主要目的是确保移动通信工作的顺利实施，及时地发现并调整各项错误参数，减少移动通信网络中的故障，实现移动通信网络的快速发展。 4基于大数据的移动通信网络优化措施研究 4.1获得数据信息 我国通信体系因包含众多的使用基数，故即便仅是过去一小段时间，亦将产生极其庞大的数据流。倘若通信企业始终以最纯铜的方式来获取并处理这些信息，势必将因处理效率低下而阻碍企业的有效发展。因此，各通信企业也更需对大数据技术的合理运用给与高度重视，继而在借助大数据技术来搜集并整理庞大的数据流同时还应将其融入到投资方面，以此既能为通信企业投资工资开展提供准确的数据支撑，且投资过程所需的人力、物力及财力亦将得到有效降低。 4.2充分利用存储功能 通信网络与大数据之间结合的一大隐忧在于数据的存储方面，所以为了优化通信网络，便需要对大数据技术的存储功能进行深入研究。基于网络用户不仅每天均在发生变化，且因此而产生的海量数据亦需面临管理和保存问题。故积极借助大数据技术的存储功能，将能利用虚拟化的存储功能来对现实中的存储问题予以合理转化，以此将不同机构的数据正和到同一个信息平台之上。这样不仅方便对数据的统一管理，且数据的动态变化容量亦将大幅减少，这将为数据存储节省更多能源，继而降低数据管理成本。 4.3灵活利用大数据分析技术 针对通信网络的优化过程，相关人员亦需做到对大数据分析技术的灵活使用。至于技术人员能可进行的主要工作则包括对大数据技术的简单优化与测试。而到了全面优化阶段，技术人员便需深入分析信号覆盖、切换等问题。继而积极针对大数据技术的实际运用状况来提出合理化的改进策略，以此方能为各项业务的开展质量提供有力保障。 4.4大数据技术在提高网络分析性能中的应用 移动通信网络优化的末尾阶段主要是解决定位分析的难题，包含有信息传输通道不顺畅、话务均衡性不佳以及切换不顺畅等问题。移动通信单位进行网络优化的根本目的是确保通讯信号长久稳定的覆盖，要达到这个目标需要完成四个部分，分别是优化前的准备环节、数据收集环节、问题研究环节以及改进修整环节。在准备时期要重点搞清楚数据的采集类型、需要进行优化的项目类型以及待优化的基点方位，并带上专业的检查设备和工具；在进行问题研究环节时，需要从数据库中调用数据并深入研究发生问题的原因是什么，为改进修整部
我国移动支付的现状及发展趋势
浅析我国移动支付的现状及发展趋势 【摘要】本介绍了了我国移动支付的发展现状以及移动支付的发展条件，并列出了影响我国移动支付的发展因素。最后总结了我国移动支付的发展方向及略建议。 【关键字】中国移动支付现状条件因素方向策略建议 一、我国移动支付的发展现状 移动支付是近年来支付服务方式的重要创新之一，也是新兴电子支付的主要表现形式。 移动支付业务最早出现于上世纪90年代初的美国，随后在韩国和日本出现并迅速发展。中国的移动支付最早出现在1999年，由中国移动与中国工商银行、招商银行等金融部门合作，在广东等一些省市开始进行移动支付业务试点。经过近10年的发展，中国的移动支付市场应该说初具规模，无论是从业机构、市场占有情况，还是用户数量、业务规模，都取得了较好的发展。但移动支付的发展也受到运营环境、安全技术、政策法规等因素的制约，与蓬勃发展的电子商务、网络购物市场相比，中国的移动支付行业表现出一种不温不火的状态。 目前，我国移动支付产业已形成了较完备的价值链。广大商业银行、各主要移动通信运营商以及众多的第三方支付服务组织都积极参与进来，有力地促进了我国移动支付产业的发展。移动支付的应用范围已经涉及转账汇款、网上购物、公共缴费、手机话费、公共交通、商场购物、个人理财等很多领域。但受诸多因素的影响，移动支付主要应用于小额支付；另外，由于业务收益分成所涉及的环节较多，同时需要负担前期建设的基础费用，在目前业务发展未达到预期规模的情况下，整个行业仍处于非盈利状态。 从移动支付发展的外部环境来看，在政策法律方面，我国关于电子商务的法律法规体系逐步成熟，但在电子支付相关政策法律方面还不够完善，第三方电子支付组织的合法性尚未得到认可；在经济环境方面，近年来我国经济保持连续快速增长，居民消费水平不断提高，网络经济发展迅速，信息化得到较广泛的应用；在社会文化环境方面，我国手机用户群体不断增加，刷卡消费习惯逐渐形成，社会信用体系也在逐步完善；在技术环境方面，移动通信网络已经非常成熟，中国
大数据在移动通信中的应用研究
大数据在移动通信中的应用研究 随着移动通信技术的飞速发展和国家政策对通信技术的产业的规划指导，目前我国的移动通信网络技术的规模已经位居世界前列。移动通信网络技术的技术发展是循环往复的，虽然对于移动通信网络技术的优化处理工作还处于最后阶段，但是和移动通信技术的后期规划是相互联系的。 一、移动通信中的大数据发展情况 1.1大数据在移动通信业务中的应用特征 由于社会经济的发展和时代的需要，移动互联网业务已经成为人们生活中的必需品，用户的数量十分巨大，市场的饱和度也在不断地上升。移动通信业务中包含的数据信息随着4G网络的出现再一次得到的发展，移动终端的上网速度也得到了增长。移动通信运营商可以通过设置数据挖掘技术就可以得到几种数据资源。第一个是个人用户的上网登记许可，主要包括在登记时提供的用户姓名等个人资料以及手机的状态码等，第二个是将用户所在地的信息接入基站内获得用户的位置，第三个是手机计费系统所记录的数据，主要包括用户套餐的选择、和消费记录，最后一个是用户的动作数据，主要包括用户业务的使用类型、互联网的历史记录和经常使用软件的名称、上网时间等
信息。 1.2国外移动通信业中大数据的应用 对于移动网络的运营商来说，大数据所带来的收益是十分可观的，移动运营商在数据的探索领域遇到了个人隐私、网络安全和技术问题等其他方面的问题，但在现代社会，不论是国内还是国外他们的移动通信业务都开始向对大数据的出现做出相应的改变。在法国最大的移动运营商法国电信做出了基于大数据的新型业务模式，承担了该国大部分公共服务业的IT建设项目，在这些项目系统中，法国电信为了挖掘大数据的潜在价值，建立了一个法国高速公路监测项目，每天都会记录大约五百万条信息，只要完成对这些数据的分析就能很好为高速公路上的车辆提供可靠地道路信息，从而提高公路的运行效率。对数据的分析工作将是未来移动运营商的最主要的工作之一。 二、大数据在移动通信中的应用技术 1、大数据应用的技术。大数据存储技术的基础是基于云服务的云储存技术，NoSQL是云储存技术的基本模式和技术架构，在大数据存储的移动通信业务的使用中，通常情况下是将Hadoop作为基础，来架构移动通信大数据中的储存载体，这样的储存形式具有非常大的可扩展性，存储方便快捷、容量也十分可观，而且十分有利于后期对
大数据在移动通信中的应用
大数据在移动通信中的应用 摘要：互联网的快速发展，计算机运算处理能力的日益强大，云计算和数据中 心的兴起，促使大数据时代快速到来。如何充分有效利用大数据技术，获取其中 蕴藏的巨大价值，这些已经成为大数据时代所面临的主要任务。通过大数据分析 技术的创新发展，可以极大增强国民经济可持续发展动力。以移动通信的大数据 应用为中心，分析了大数据应用于移动通信的关键技术，提出了移动通信领域应 用大数据技术的措施与方法。 关键词：大数据；移动通信；大数据分析技术 在我国科技高速发展的背景下，计算机网络技术被广泛应用于各领域中，人 与人之间进行交流的方式也趋于科技化，移动通信是现如今最受欢迎的交流方式 之一。经过不断地摸索终于发现，大数据技术可以很大程度地提高用户资料收集 及用户管理工作的效率。因此，将大数据技术应用到移动通信中十分必要。 一、大数据的概念 大数据技术与大数据为同一概念，主要是以计算机与网络技术为手段，处理 巨量而分散的传统信息和数据，通过采撷整理并且加工之后，形成具有开发价值 的信息和资料，为企业生产和服务提供数据基础。大数据具有价值显著、种类多、运行快和数量大的诸多优势特点，现阶段已经成为各类网络建设和服务的基础性 技术。 二、大数据应用的关键技术 1、大数据存储技术 云服务中的云存储是大数据储存的基础，云储存的技术架构和基本模式是NoSQL。亚马逊公司的Hadoop构建方案是大数据存储在移动通信商业化运用中 的基础，移动通信大数据存储载体依此而形成。在此基础上形成的移动通信大数 据存储结构的存储形式具有兼容性，存储结构具有扩展性，既能够方便增加存储 数量，又能够方便加工与利用存储数据。 2、大数据分析技术 大数据的核心部分就是如何利用分析技术去分析和加工采撷及整理出来的众 多基础数据，移动通信对于大数据分析技术提供决策技术和创新平台的依赖程度 越来越高。在当年环境下，大数据分析技术主要包括了：数据挖掘、人工智能、 统计分析、顺序排列、回归计算、模式识别和神经元网络等很多重要的组成部分。在移动通信领域当中，实现更高层面上的信息解释，往往都要依赖大数据的分析 技术。同时，大数据分析技术对于开展移动通信新服务、重新组织移动通信结构 和完善移动通信网络，都有着至关重要的支撑作用，是移动通信领域不可或缺的 关键支撑性技术。 三、大数据技术在移动通信中的应用 1、大数据技术可对移动通信用户进行有效管理 大数据由于其自身具有的五大特点，对移动通信用户的姓名、年龄、号码及 状态码等数据进行准确记录，并分析出一定的规律，再按照规律进行记录，帮助 移动通信公司有效地为用户服务，帮助移动通信公司对用户进行有效管理的同时，提高其服务的高效性及智能性，进而提高移动通信公司的工作效率。 2、对移动通信计费的高效管理 移动通信用户数量大，每位用户使用的业务类型、业务种类等都不相同，这 给移动通信公司的计费管理工作带来了相当大的难度。大数据技术可以准确地对
大数据分析在移动通信网络优化中的运用分析_0
大数据分析在移动通信网络优化中的运用分析 近年来，移动互联网的应用开始兴起，对于这一类业务有需求的用户数量逐渐增多，对移动通信网络优化的要求也越来越高。文章针对目前我国移动通信网络优化的现状，提出了运用大数据帮助其优化的设想，通过分析具体问题提供了一些策略，希望帮助企业和政府更好地进行优化工作。 标签：大数据分析;移动通信网络;应用方法 一、大数据概述 大数据又叫巨量资料，顾名思义，信息量极大，足以和一般的信息数据组合区分开来，所以大数据需要不同于传统的信息资源处理方式来整理和分析，从而获得更加准确、可靠的信息。大数据分析技术的作用范围很广，能够帮助信息需求者更好地进行决策和工作。大数据的特点鲜明，除了数据量庞大，数据类型也很多，但是这些资源的价值密度却不高，特别是针对特定的任务或项目时，数据中可用的信息资源就只占很小一部分。此外，大数据的分析速度是传统的数据分析模式无法比拟的，依靠当今发达的云计算等技术，大大提高了分析效率。在移动通信网络的优化中，大数据可以发挥巨大的作用，通过对大量的用户信息和使用数据的分析整理，可以找到当前用户的使用需求，从而找到最需要改进的地方。 二、大数据分析在移动通信网络优化中的问题 1.数据问题 虽然现有的数据处理技术已经十分尖端，足以实现大数据的处理分析，但大数据中的信息量同样在呈几何状增长。随着互联网的普及，用户数量逐渐增加，网络的使用范围也开始扩大，使网络数据量巨量增长。在这种情况下，大数据的增长速度已经不容忽视。 2.资金问题 虽然大数据技术已经不再是不可触及的精简科技，但是这种技术依然无法得到大范围的使用，其中很重要的一个因素就在于缺乏资金。对大数据的分析不是简简单单的一个流程，其中所涉及的步骤是复杂且漫长的，需要耗费大量的人力物力。此外，各地区情况存在差异，不同的时间段也存在不同的问题，这就造成移动通信网络的建设难度很大，资金问题往往得不到很快解决。 3.安全问题 大数据分析是一个对数据进行整理、分析和存储的长时间的复杂过程，这当中一旦出现了信息泄露的情况，损失难以估量，甚至会造成大规模的社会恐慌，导致网络的瘫痪。目前对于大数据的存储和计算一般使用云技术，但云技术同样
2019年中国第三方支付行业专题分析报告
２０１９年中国第三方支付行业专题分析报告
第三方支付行业规模以及增长原因 01第三方支付行业发展现状：进入转型发展深水区02 第三方支付行业典型企业案例 03第三方支付行业未来发展趋势：竞争中走向融合 04 CONTENTS 目录
PART 1 第三方支付行业规模以及增长原因
移动支付交易规模增长，季度增速趋缓，无序竞争时代结束 80101163626.7 353306.3 1090733.1 1707526.8 2482743.9 104.28% 115.92% 208.72% 56.55% 45.40% 0.00% 50.00%100.00%150.00%200.00% 250.00% 500000 10000001500000200000025000003000000 2014 2015 2016 2017 2018 2019F 交易规模（亿元 人民币） 年增长率 2014-2019年移动支付交易规模 403645.1 393078.3 438357.3 472446.1476986.3 6.99% -2.62% 11.52% 7.78% 0.96% -4.00% -2.00%0.00%2.00%4.00%6.00%8.00%10.00%12.00%14.00%0 100000 2000003000004000005000006000002018Q1 2018Q2 2018Q3 2018Q4 2019Q1 交易规模（亿元人民币） 环比增长率 2018Q1-2019Q1移动支付季度交易规模 ? Analysys 易观 数据说明：以上数据根据厂商访谈、易观自有监测数据和易观研究模型估算获得，易观将根据掌握的最新市场情况对历史数据进行微调。?移动支付各季度交易规模呈增长趋势，2019年第一季度移动支付行业受季节性调整影响，环比增速减缓为0.96% ?移动支付的无序竞争时代终结，开启下半场精细化竞争