通信行业必备资格证书

1、通信专业技术人员职业水平证书

2006年初，国家人事部和信息产业部共同推出“通信专业技术人员职业水平评价暂行规定和考试实施办法”，通信专业技术人员职业水平评价纳入全国专业技术人员职业资格证书制度。信息产业部负责制定考试科目、考试大纲和组织命题，建立考试试题库，实施考试考务等有关工作。

适合人群：从事通信工作的专业技术人员。

证书等级：分为初级、中级和高级三个级别层次。

考试内容：初级、中级职业水平考试均设《通信专业综合能力》和《通信专业实务》两科，高级职业水平实行考试与评审相结合的方式评价。其中，中级考试《通信专业实务》科目分为交换技术、传输与接入技术、终端与业务、互联网技术和设备环境5个专业类别，考生根据工作需要选择其一。

颁证部门：人事部与信息产业部联合颁发。

2、国家3G移动通信职业认证证书

国家信息产业部开发的第三代移动通信技术（3G）水平培训证书项目，该系列证书现已与全球相关认证实施互认。该认证主要针对移动通信领域的3G人员，由国家信息产业部通信行业职业技能鉴定中心主办。

适合人群：移动通信营运与制造企业、电信设计研究院的技术管理人员，维护、设计、开发人员，工程技术人员。

证书等级：助理工程师、工程师、高级工程师三个等级。

考试内容：3G业务和软件应用（多媒体业务和应用、MBMS、BCMCS等）；3G网络结构和通信流程；3G室内覆盖（包括3G室内分布系统建设原则；3G室内分布系统容量、功率等规划；）；TD-SCDMA网络设备及测试；3G业务平台实例分析。

颁证部门：劳动和社会保障部、信产产业部联合颁发。

3、移动通信软件工程师（IC-MSP）认证证书

国家信息产业部、教育部与中国软件行业协会携手，共同启动移动通信紧缺人才培养工程的项目之一。该证书是国内首张面向3G和三网融合的“移动通信软件工程师（IC-MSP）”职业资格证书，于去年正式推出，由英泰移动通信学院负责实施培训与考试工作。

适合人群：业内从业人员，高等职业技术学校和高职高专学生。

证书等级：移动通信初级软件工程师、移动通信中级软件工程师和移动通信高级软件工程师。

考试内容：包括嵌入式软件开发技术、移动通信技术理论、移动增值业务的开发等，分为笔试与机考两种形式。

颁证部门：教育部教育管理信息中心、劳动和社会保障部职业技能鉴定中心、信产部通信行业职业技能鉴定指导中心以及中国软件行业协会联合颁发。

4、全国移动商务应用能力证书（CMCP）

全国移动商务应用能力考试（简称CMCP）项目由国有资产监督管理委员会和国家信息产业部推出并主管，中国商业联合会商业职业技能鉴定指导中心负责实施具体考试工作。该项考试已纳入信息产业部全国信息化工程师考试体系，将于今年6月开考。

适合人群：从事移动商务工作或相关工作三年以上的人员均可报名。

证书等级：助理移动商务师（三级）、移动商务师（二级）、高级移动商务师（一级）。

考试内容：移动商务理论与实务、项目管理理论与实务。考试合格者可获得《全国移动商务应用能力考试证书》和《全国信息化工程师证书》。

颁证部门：中国商业联合会、信息产业部电子人才交流中心。

5、 OSTA—C&G通信工程职业资格证书

该证书是英国伦敦城市行业协会（C&G）根据世界通用的职业标准，制定并实施的通信工程职业资格专项证书，目前获得英国、英联邦、北美以及欧盟等100多个国家、地区和机构的承认。

适合人群：通信行业的初级技术人员和有志投身通信行业的学员，以及通信工程相关专业的中职学校在校生。

考试内容：安全原理、数学、计算机技术应用、信息传送、简章通信工程、无线电原理等，以及现场实际操作水平。

颁证部门：中国劳动和社会保障部职业技能鉴定中心与英国伦敦城市行业协会。

6、华为的网络规划优化工程师

7、CCNA的通信工程师

通信大数据行业发展模式分析

通信大数据行业发展模式分析通信大数据市场格局分析全球运营商加快大数据布局从世界范围来看，电信运营商正在逐步加大通信大数据业务的投入，2013年，电信与媒体市场调研公司Informa Telecoms & Media对全球范围内的120家运营商进行调查后指出，48%的运营商正在实施通信大数据业务。中投顾问发布的《2016-2020年中国通信大数据行业深度调研及投资前景预测报告》指出，大数据业务成本平均占到运营商总IT预算的10%，并且在未来五年内将升至23%左右，成为运营商的一项战略性优势。接受调查的运营商中有58%认为，大数据技术的长期发展将促生新的商业模式；短期而言，大数据的实施更多的是密切关注解决运营商的内部挑战，诸如提高用户的忠诚度或者改善用户体验管理（CEM）等。运营商利用大数据手段了解他们所面临的主要挑战，并改善客户体验无可厚非。通过使用大数据技术来优化流程和提高服务质量，将有利于运营商未来建设平台探索新的商业机会。在目前实施的大数据业务中，近四分之三都集中在特定商业应用上，而非端到端产品。国内运营商加快数据中心布局数据中心资源不足一直以来是运营商面临的问题，尤其是随着4G用户近年来的高速发展，数据中心需求量不断递增。 IDC行业进入了产业升级的关键时期，正由资源消耗型向应用服务型升级与转型，数据中心整合升级加速，运营商与IDC服务商加快数据中心全国布局，数据中心进入新一轮投资高峰期。互联网+带来的在线数据量指数裂变需求与数据中心供给线性增长，推动数据中心需求和价值提升。我们预计，未来8年国内在线数据量的复合增长率将会达到84%，而线性增长的数据中心供给年复合增长率只有30%-40%，这使得数据中心需求和价值不断增加。运营商进一步推进数据中心的建设将带动相关行业投资规模的上升。而与运营商合作的企业也有望获得发展机遇。据公开资料，光环新网2015年5月宣布，公司与北京联通签订了数据中心合作协议，该合作协议涉及总金额为31669万元-40561万元，总金额约占公司2014年度营业总收入的72.88%-93.34%，合作协议的履行将对公司2015年-2021年的营业收入和营业利润产生积极的影响。另外，鹏博士曾与中国移动签署《战略合作协议》，双方将在数据中心建设等领域展开合作。中投顾问·让投资更安全经营更稳健

通信行业大数据分析及应用

通信行业大数据分析及应用发表时间：2019-09-04T16:19:36.497Z 来源：《工程管理前沿》2019年第13期作者：富咏梅 [导读] 探讨了将大数据应用于通信行业的主要分析方法，进而从几个主要方面阐述通信行业大数据分析方法的有效利用，希望能够为通信行业的研究人员提供理论借鉴。中国电信股份有限公司嘉善分公司浙江杭州 310000 摘要：现阶段，随着社会的发展，我国的现代化建设的发展也有了很大的进步。大数据能够应用于通信行业的资源非常广泛，但是难度在于该如何将大数据的碎片化资源进行整合，再逐渐进行深层次的挖掘，最终实现科学的应用。基于此现实性难题，本文首先探讨了将大数据应用于通信行业的主要分析方法，进而从几个主要方面阐述通信行业大数据分析方法的有效利用，希望能够为通信行业的研究人员提供理论借鉴，借以实现大数据资源的灵活应用。关键词：通信行业；大数据分析；应用引言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。 1通信行业大数据分析的方式方法 1.1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。 1.2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。 1.3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。 1.4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。 2通信行业大数据的应用策略 2.1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，通信企业还可以将业务延伸到定向广告方面，通过原始用户数据资料，实现对于用户消费习惯或者位置的定向分析，以便在用户群体较多的地方投放营销广告，进一步刺激潜在用户群体的购买欲望。另外，通信企业要善于认识到互联网与智能手机的发展优势，将数据分析的目标转移到手机用户以及互联网用户，逐步建立移动用户多维度的统计信息管理平台，使其能够为政府或旅游部门提供数据参考，继而对用户的消费行为、行为轨迹等数据进行精准分析，不断挖掘潜在市场。 2.2转变经营观念，优化盈利结构基于大数据时代的到来，数据信息产生的数量、方式、速度都发生了巨大的变化。通信企业想要在市场中立于不败之地，就必须要转变经营观念，优化盈利结构。首先，通信企业应抓住商机，不断明确客户的实际需求。通过使用大数据处理软件，制定出优质的市场营销方案。其次，通信企业应积极转变经营观念，不断创新经营理念。通过加强管理工作，严格把关员工的工作质量。给予员工及时有效的技能和素质培训，不断提升员工的服务水平。再次，通信企业应把握客户的数据信息。通过给予足够的数据分析，为客户提供适合其自身特

大数据在通信行业的五种应用

大数据在通信行业的五种应用开运联合对于“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，基于这些数据的商业智能应用将为运营商带来巨大的机遇。据预测，2016年~2018年，全球移动数据流量将以每年50%的复合增长率增长。到2018年，全球移动数据流量将比2016年增加2倍。如何处理和利用好如此规模的数据，已成为通信企业的迫切任务。作为一家专业的软件开发公司，与其他企业将大数据作为一种商业模式不同，开运联合将大数据当作一种商业资本，在挖掘利用后产生价值。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。二网络提升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。联通与招商银行成立的“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。当招行需要了解某位潜在客户的信用或个人情况时，可向联通发起申请获得数据；或者给出某些标签。类似于此的商业模式将会在互联网金融大发展时期获得更多重视。目前，国内互联网金融发展的一大壁垒即是信用体系的缺失，而运营商拥有的宝贵大数据将是较好的解决渠道之一。四合作变现随着大数据时代的来临，数据量和数据产生的方式发生了重大的变革，运营

医疗行业大数据应用的15个场景

医疗行业大数据应用的15个场景商业推动了IT不断向前发展，云计算就是一个有趣的例子。甲骨文CEO拉里·埃里森曾经对近两年大行其道的云计算表示不屑，因为云计算并不是一项新技术。但迫于市场竞争的压力，甲骨文还是在2011年推出了云计算战略。IBM全球高级副总裁Robert LeBlanc曾对本报记者说，IBM从上世纪六七十年代就开始做云计算了。他这么说的原因是云计算的核心技术那时就有了。然而，最近几年由于物流云、医疗云、商务云等云计算商业模式的出现，云计算才得以开花结果。大数据也一样。1989年，Gartner提出BI概念。2008年，Gartner将BI概念进一步升级为高级分析(Advanced Analytics)。2011年，麦肯锡阐释大数据概念。虽然名称不同，但实际上它们要解决的问题从来没变过。只不过，现在的大数据分析技术能处理相比20年前更大量、多样、实时(Volume、Variety、Velocity)的数据，即大数据。相比20年前的BI，现在的大数据分析能够产生更大的商业价值，大数据存储和分析技术的发展也得益于商业场景中数据量的激增和数据种类的多样化。因此在实施大数据分析项目之前，企业不仅应该知道使用何种技术，更应该知道在什么时候、什么地方使用。除了较早前就开始利用大数据的互联网公司，医疗行业可能是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一。医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。因此，医疗行业将和银行、电信、保险等行业一起首先迈入大数据时代。麦肯锡在其报告中指出，排除体制障碍，大数据分析可以帮助美国的医疗服务业一年创造3000亿美元的附加价值。本文列出了医疗服务业5大领域(临床业务、付款/定价、研发、新的商业模式、公众健康)的15项应用，这些场景下，大数据的分析和应用都将发挥巨大的作用，提高医疗效率和医疗效果。临床操作在临床操作方面，有5个主要场景的大数据应用。麦肯锡估计，如果这些应用被充分采用，光是美国，国家医疗健康开支一年就将减少165亿美元。 1.比较效果研究通过全面分析病人特征数据和疗效数据，然后比较多种干预措施的有效性，可以找到针对特定病人的最佳治疗途径。基于疗效的研究包括比较效果研究(Comparative Effectiveness Research， CER)。研究表明，对同一病人来说，医疗服务提供方不同，医疗护理方法和效果不同，成本上也存在着很大的差异。精准分析包括病人体征数据、费用数据和疗效数据在内的大型数据集，可以帮助医生确定临床上最有效和最具有成本效益的治疗方法。医疗护理系统实现CER，将有可能减少过度治疗(比如避免那些副作用比疗效明显的治疗方式)，以及治疗不足。从长远来看，不管是过度治疗还是治疗不足都将给病人身体带来负面影响，以及产生更高的医疗费用。世界各地的很多医疗机构(如英国的NICE，德国IQWIG，加拿大普通药品检查机构等)已经开始了CER项目并取得了初步成功。2009年，美国通过的复苏与再投资法案，就是向这个方向迈出的第一步。在这一法案下，设立的比较效果研究联邦协调委员会协调整个联邦政府的比较效果的研究，并对4亿美元投入资金进行分配。这一投入想要获得成功，还有大量潜在问题需要解决，比如，临床数据和保险数据的一致性问题，当前在缺少EHR(电子健康档案)标准和互操作性的前提下，大范围仓促部署EHR可能造成不同数据集难以整合。再如，病人隐私问题，想要在保护病人隐私的前提下，又要提供足够详细的数据以便保证分析结果的有效性不是一件容易的事情。还有一些体制问题，比如目前美国法律禁止医疗保险机构和医疗补助服务中心(Centers for Medicare and Medicaid Services)(医疗服务支付方)使用成本/效益比例来制定报销决策，因此即便他们通过大数据分析找到更好的方法也很难落实。 2.临床决策支持系统

通信行业大数据项目市场需求

大数据业务需求—市场部一、决策分析（一）评估体系 1、收入质量进行分析【需求描述】为公司领导、市场分析人员，提供多维度的主营收入构成、变化分析，评价收入质量。【需求目标】 1、根据一次性收入和用户发展收入组成情况，分析收入可延续性。 2、通过各分项收入的环比、同比变化，分析收入的异常变化。（统计方式待明确） 3、生成收入形成过程，分析收入生成过程中各环节占比情况。 4、对增长型业务收入分析，如流量收入、TV收入等 5、定期输出每月、季度、半年、全年收入分析报告。【过程管控】暂无【效果评估】根据实际结果，对分析报告、结论进行评估、修改、完善【需求字段】所有收入相关字段、收入形成过程相关字段报表查询类、使用方式：需提供表结构、省市分析人员 2、佣金成本使用效益分析【需求描述】为公司领导、市场分析人员，提供佣金使用效益分析、评价。【需求目标】通过对社会渠道支付的佣金、带来收益、用户在网时长等分析佣金使用效益。【过程管控】暂无【效果评估】根据实际结果，对分析报告、结论进行评估、修改、完善。【需求字段】各社会渠道佣金构成字段、发展用户、用户出账、在网、通话、短信、流量、产品等字段。字段待确认、分析方式；手动佣金的数据源；评价方式、公式；省市相关人员；月（季、

半年、一年）数据、 3、终端补贴使用效益分析【需求描述】为公司领导、市场分析人员，提供终端补贴使用效益分析、评价。【需求目标】对存费送机合约模式，通过投入终端补贴成本、佣金成本、用户带来收入、ARPU、在网时长、终端型号、套餐等信息，分析终端补贴效益，对公司收入贡献。【过程管控】暂无【效果评估】根据实际结果，对分析报告、结论进行评估、修改、完善。【需求字段】终端成本、销售相关字段、佣金、收入、在网时长、终端型号、套餐、合约期等字段。提供核心算法、评价标准、成本佣金的数据源、省市相关人员、月、季、年数据 4、用户发展规模及健康度分析【需求描述】为公司领导、市场分析人员、一线营销人员提供用户发展现状、趋势、健康度评估。【需求目标】 1、根据用户发展及质量情况，评估当前用户发展规模及健康度情况。 2、定期输出每日、月、季度、半年、全年用户分析报告。通过图形、报表、清单等方式进行展现： 1、图形：重点指标变化趋势、如：新增、出账、离网、三无、极低、停机等重点指标 2、报表：重点指标分地市情况。包括：环比、同比、预算完成率等，拍照用户发展质量分月变化情况。 3、清单：在网不出帐、新增不出账、三无和极低用户、停机用户等质量类用户清单【过程管控】 1、权限管理：常规数据通过工作角色设定权限，并建立特殊数据需求的审批权限； 2、留存数据的访问、查询、下载等操作日志； 3、系统根据权限自动优化取数队列。【效果评估】暂无【需求字段】系统全部字段，但报表及清单下载时可对字段进行选择现有功能可支持 5、产品发展规模及健康度情况【需求描述】

通信大数据行业分析报告：驱动因素分析

通信大数据行业分析报告：驱动因素分析电信运营商营收放缓财报数据显示，中国移动2014年营收6414亿元，同比增长1.8%；净利润1093亿元，同比下滑10.2%；中国联通2014年营收2846.8亿元，同比下滑3.5%，净利润120.6亿元，同比增长15.8%；中国电信2014年营收3243.94亿元，同比增长0.9%，净利润176.8亿元，同比增长0.8%。按此计算，三大运营商2014年净利润合计1390.4亿元，日均赚3.8亿元，低于2013年的4.34亿元，也低于2014年上半年三大运营商日赚4.19亿元的数字。从财报数据可以看出，三大运营商盈利能力进一步下降。人口红利逐步消失中投顾问发布的《2016-2020年中国通信大数据行业深度调研及投资前景预测报告》指出，2014年我国移动电话用户达12.86亿户，移动电话用户普及率达94.5部/百人，我国通信市场趋于饱和，同时虚拟运营商也加入存量用户的争夺，三大运营商十几年来靠普及用户来实现增长的“人口红利”发展模式已经不再成为支撑。图表1949-2014年固定电话、移动电话用户发展情况数据来源：工信部

而三大运营商盈利能力下降除了受到电信业营改增实施的影响，还和电信业服务单价下降有关系。从目前的行业趋势看，电信业流量等服务单价下调是大趋势。例如，在2014年，三大运营商均下调了流量套餐资费和海外漫游费用。原来三大运营商可以依靠用户的快速增长来抵消服务单价下降的影响，但是现在电信业人口红利消失，所以收入增长趋势放缓就格外明显。移动互联网用户增加 2015年1-12月移动互联网用户增加8925.0万户，新增用户数同比上升31.9%，2015年12月移动互联网用户当月增加1089.2万户，继续2015年11月的增长趋势，增至96447万户，相比2014年同比增长10.2%。图表2013-2015年移动互联网用户数资料来源：工业和信息化部 5G关键技术取得突破 2013年2月，工信部与科技部、发改委联合支持成立了IMT-2020（5G）推进组，以此为平台，集中产业研用优势单位联合开展研发和国际标准推进工作。IMT-2020（5G）推进组已经在需求愿景、关键技术等方面取得了积极的进展。同时，主管部门还投入了约3亿元，先期启动了国家863计划第五代移动通信系统重大研发项目。目前，5G的第一阶段和第二阶段目标均已达成，包括密集网络部署、多天线阵列技术、用户速率、发射功率、频谱效率、能耗效率等与4G相比具有大幅度提升。

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。身份证号码：36243019811026XXXX 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

通信行业岗位说明书汇编78

职责表述：组织拟定并提交枢纽楼建设周期打算比：10 % 枢纽工程建设办公室土建科长职务讲明书本职：负责枢纽楼的土建工程治理工作职责与工作任务: 依照国家和公司在劳动方面的相关法律、法规，制定土建科岗位责任制、请假制度、外出治理制度、值班值宿制度依照建设部及相关建筑、防火规范，制定土建科各相关专业的施工治理规程、施工现场安全治理制度、施工现场安全防火制依照工作需要，制定工程款转款制度，设计变更审批制度，现场签证审批制度，工程定期巡检制度，业主、施工、监理三方联席会议制度，监理单位、施工单位共同承担施工连带责任制度职责表述：制定土建工程各专业的岗位规章制度比：10 % 工作任务

职责表述：组织拟定并提交枢纽楼建设各时期的招标文件起草及投标问题答疑工作，并与中标单位草拟合同拟定设计方案招标文件，审核投标文件，拟定设计托付书拟定工程监理单位招标文件，审核投标文件拟定工程施工单位招标文件，审核投标文件负责组织对所有投标单位提出的问题进行答疑。并与各中标单位草拟各种合同拟定庭院配套工程的设计、施工单位，报部门主任批准后，与其签订合同职责表述：负责组织、落实、开工前的各项工作工作任务拟定枢纽楼前期工作流程图、 XXXX 通信枢纽开竣工概略流程拟定XXXX 通信枢纽工程的工作流程图、 XXXX 通信枢纽工程的工期目标网络操纵图拟定建筑、结构、装饰、水暖、消防、通风、空调、设备安装、电气、庭院绿化各个专业的年完成打算表及月、季度施工进度比：10% 工作拟定设备采购招标文件，审核投标文件任务工作

通信大数据发展现状及产业链分析

一、通信大数据的基本内涵通信大数据是通信大数据应用的简称，主要核心是大数据在通信行业的应用。它是大数据应用浪潮的新一波。对于“大数据”时代的到来，通信运营商普遍认为：随着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，基于这些数据的商业智能应用将为运营商带来巨大的机遇。二、通信大数据发展动因分析电信运营商营收放缓财报数据显示，中国移动2014年营收6414亿元，同比增长1.8%；净利润1093亿元，同比下滑10.2%；中国联通2014年营收2846.8亿元，同比下滑3.5%，净利润120.6亿元，同比增长15.8%；中国电信2014年营收3243.94亿元，同比增长0.9%，净利润176.8亿元，同比增长0.8%。按此计算，三大运营商2014年净利润合计1390.4亿元，日均赚3.8亿元，低于2013年的4.34亿元，也低于2014年上半年三大运营商日赚4.19亿元的数字。从财报数据可以看出，三大运营商盈利能力进一步下降。人口红利逐步消失 2014年我国移动电话用户达12.86亿户，移动电话用户普及率达94.5部/百人，我国通信市场趋于饱和，同时虚拟运营商也加入存量用户的争夺，三大运营商十几年来靠普及用户来实现增长的“人口红利”发展模式已经不再成为支撑。图表1949-2014年固定电话、移动电话用户发展情况

数据来源：工信部而三大运营商盈利能力下降除了受到电信业营改增实施的影响，还和电信业服务单价下降有关系。从目前的行业趋势看，电信业流量等服务单价下调是大趋势。例如，在2014年，三大运营商均下调了流量套餐资费和海外漫游费用。原来三大运营商可以依靠用户的快速增长来抵消服务单价下降的影响，但是现在电信业人口红利消失，所以收入增长趋势放缓就格外明显。移动互联网用户增加 2015年1-12月移动互联网用户增加8925.0万户，新增用户数同比上升31.9%，2015年12月移动互联网用户当月增加1089.2万户，继续2015年11月的增长趋势，增至96447万户，相比2014年同比增长10.2%。图表2013-2015年移动互联网用户数资料来源：工业和信息化部 5G关键技术取得突破 2013年2月，工信部与科技部、发改委联合支持成立了IMT-2020（5G）推进组，以此为平台，集中产业研用优势单位联合开展研发和国际标准推进工作。IMT-2020（5G）推进组已经在需求愿景、关键技术等方面取得了积极的进展。

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公司内地运营子公司经营责任制考核办法（2000年）为了引导XXXX有限公司内地运营子公司（以下简称子公司）加强生产经营管理，提高服务质量，同时促进管理效率的提高，创造良好的经济效益，根据XXXX有限公司和子公司工作实际，制定本经营责任制考核办法。一、考核指标体系（二）否决及扣分指标通信案件、职工因公责任死亡及火灾事故。二、考核办法及计分标准为提高企业价值，结合投资者对公司的要求和期望，本考核办法从各子公司的经营业绩指标值规模对公司整体的贡献大小，投资者预期的计划值的完成情况及经营管理水平、效率的提高等三个主要方面考核主要经营业绩指标的完成情况，并根据指标的综合程度和相关性上的不同特点，突出经济效益的考核重点，进行考核分值的分配。（一）考核指标 1、效益指标（40分）

（1）运营收入（10分）该项指标分三个部分进行考核计分。 I.考核运营收入规模，满分为4分，计分公式为：子公司该部门得分＝子公司该指标完成数×4 本年各个子公司中该指标最高完成数×A 注：A指标为介于90％－100％间的一个调节值，由XXXX有限公司按照每年各个子公司实际完成情况确定，以下同。 II.考核运营收入计划完成情况，满分为3分，完成计划98％以上的，得3分，95-98%的得2分，90－95％的得1分，90%以下得不得分； III.考核运营收入增长率三年算术平均数（按考核当年及过往两年的算术平均数计算，以下同），最高的子公司名次为1，得3分，依此类推。该部分计分公式为：子公司该部门得分＝本年子公司数目＋1－子公司该指标排名次值Array本年子公司数目（2）EBITDA（12分）指标计算公式： EBITDA=运营收入－运营支出＋折旧＋其他业务利润＋资产减值准备 EBITDA收入率= 本年EBITDA完成数×100％本年运营收入考核EBITDA完成数增长率三年算术平均数，增长率最高者名次为1，得4分，依此类推。计分公式为：子公司该部门得分＝本年子公司数目＋1－子公司该指标排名次值×4 本年子公司数目考核本年EBITDA收入率，该指标值最高者得4分。计分公式为：子公司该部门得分= 子公司该指标完成数×4 本年各个子公司中该指标最高完成数×A 考核EBITDA收入率完成计划情况，凡达到计划值98％以上的得4分，完成计划值95－98％的得3分，达90－95％的得2分，低于计划值90％的不得分。（3）净利润（12分）该指标分三个部分进行考核计分。考核该指标数值大小，计分公式为：子公司该部分得分＝子公司该指标完成数×4 本年各个子公司中该指标最高完成数×A 考核该指标计划完成情况，满分为4分，完成计划值98％以上的，得4分，95－98％的得3分，90-95%的得2分，90%以下的不得分；考核该指标同比增长率，增长率三年算术平均数最高的子公司名次为1，得4分，依此类推。该部分计分公式为：子公司该部分得分= 本年子公司数目+1-子公司该指标排名次值× 4 子公司该部分得分 (4) 总资产利润率（6分）指标计算公式：