电信行业数据挖掘与大数据心得体会(PPT 38张)
电信行业的数据挖掘技术
电信行业的数据挖掘技术数据挖掘技术在电信行业的应用随着信息技术的发展，数据挖掘技术在各行各业中的应用也越来越广泛。
其中，电信行业作为信息传输的重要领域，数据挖掘技术的应用也愈发重要。
本文将就电信行业中数据挖掘技术的应用进行讨论。
一、数据挖掘技术概述数据挖掘技术是指通过对大量数据进行分析与挖掘，获取潜在的、未知的、有价值的信息的过程。
它结合了统计分析、人工智能、机器学习等多学科的理论和方法，可以帮助企业提取和分析海量数据中的关联规则、趋势等有价值的信息。
二、电信行业中数据挖掘技术的应用1. 用户画像分析电信行业具有丰富的用户数据，通过数据挖掘技术可以对用户进行画像分析。
通过分析用户的通信行为、使用习惯、消费倾向等信息，可以对用户的特征进行准确描述，为产品定价、市场推广等决策提供支持。
2. 客户关系管理通过数据挖掘技术，电信企业可以对客户进行分类与分群，对不同类型的客户采取不同的营销策略。
同时，通过挖掘客户的需求和偏好，个性化定制产品和服务，提高客户满意度和忠诚度。
3. 欺诈检测与预防电信行业存在着各种欺诈行为，如通信费用盗用、虚假业务办理等。
数据挖掘技术可以通过对通信行为数据的分析，识别出可疑的交易和异常行为，提前发现并预防欺诈行为的发生。
4. 故障预测与维修优化通过对电信网络设备与通信线路的维修记录、故障日志等数据进行挖掘，可以发现设备的故障规律和趋势。
基于这些信息，可以进行故障预测和维修优化，减少故障发生的次数和维修的时间，提高网络运行的可靠性和稳定性。
5. 营销活动效果分析电信运营商通常会进行各种营销活动，如促销、打折等。
通过对用户参与活动的数据进行分析，可以评估营销活动的效果，掌握用户的参与行为和反馈，为后续的市场推广决策提供参考。
三、数据挖掘技术在电信行业中的挑战尽管数据挖掘技术在电信行业中应用广泛，但也面临一些挑战。
首先是数据规模庞大，如何高效处理和存储大量的数据是一个难题。
其次是数据质量的问题，电信数据通常来自各个环节，存在噪声和异常值，如何保证数据的准确性和可靠性是一个关键问题。
大数据与数据挖掘有感
大数据与数据挖掘有感随着信息技术的迅猛发展，大数据和数据挖掘成为了当今社会中备受关注的热门话题。
在这个信息爆炸的时代，大数据和数据挖掘为我们提供了巨大的机遇和挑战。
本文将从大数据的定义、数据挖掘的概念、应用领域以及对个人和社会的影响等方面进行详细探讨。
首先，大数据是指规模庞大、复杂多样的数据集合，无法用常规的处理方法进行管理和分析。
它的特点主要体现在“3V”上，即数据的体量（Volume）、速度（Velocity）和多样性（Variety）。
大数据的产生主要来自于互联网、传感器、社交媒体等各种信息源，它们以高速度不断地产生和积累。
大数据的价值主要体现在对数据的深度分析和挖掘中。
数据挖掘是从大数据中发现潜在模式、关联规则和异常行为的过程。
它是一种基于统计学、机器学习和人工智能等技术的数据分析方法。
数据挖掘可以帮助我们发现数据中隐藏的知识和信息，从而为决策提供科学依据。
数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。
通过数据挖掘，我们可以从海量的数据中提取有用的信息，为企业决策、市场营销、风险管理等提供支持。
大数据和数据挖掘在各个领域都有广泛的应用。
在商业领域，大数据和数据挖掘可以帮助企业分析市场需求、预测销售趋势、改进产品设计等，从而提高企业的竞争力。
在医疗领域，大数据和数据挖掘可以帮助医生诊断疾病、预测病情发展、提供个性化治疗方案等，从而提高医疗服务的质量和效率。
在交通领域，大数据和数据挖掘可以帮助交通管理部门分析交通流量、预测拥堵情况、优化交通路线等，从而提高交通运输的效率和安全性。
大数据和数据挖掘对个人和社会的影响也是巨大的。
对于个人而言，大数据和数据挖掘可以帮助我们更好地了解自己，例如通过分析个人的消费行为、社交网络等数据，可以为个人提供个性化的产品和服务。
对于社会而言，大数据和数据挖掘可以帮助政府和组织更好地了解社会状况和民众需求，从而制定更科学的政策和提供更好的公共服务。
然而，大数据和数据挖掘也带来了一些问题和挑战。
大数据建模与数据挖掘培训心得体会
大数据建模与数据挖掘培训心得体会在参加大数据建模与数据挖掘培训的过程中，我深刻体会到了数据挖掘在现代社会中的重要性和应用价值。
通过这次培训，我不仅掌握了大数据建模和数据挖掘的基本理论知识，还学会了如何使用相关工具和技术进行数据挖掘分析。
首先，在培训的初期，我们学习了大数据建模的基本概念和原理。
大数据建模是指通过对大规模数据的分析和处理，提取出有用的信息和知识。
我们了解了大数据建模的基本流程，包括数据收集、数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估等步骤。
同时，我们还学习了常用的数据挖掘算法，如决策树、聚类分析、关联规则等。
这些理论知识为我们后续的实践操作打下了坚实的基础。
其次，在培训的中期，我们开始进行实际的数据挖掘案例分析。
我们使用了一些常见的数据挖掘工具，如Python中的Scikit-learn库和R语言中的Caret包等，来处理和分析真实的数据集。
通过实际操作，我深刻体会到了数据挖掘的过程和方法。
在数据预处理阶段，我们需要对原始数据进行清洗、去噪、缺失值处理等操作，以确保数据的质量和可用性。
然后，我们通过特征选择和特征工程等技术，将原始数据转化为适合建模的特征向量。
接着，我们使用不同的数据挖掘算法进行模型构建和训练，以寻找数据中隐藏的模式和规律。
最后，我们通过模型评估和验证，来评估模型的性能和准确性。
在实际操作中，我遇到了一些挑战和问题，但通过与导师和同学的讨论和交流，我逐渐解决了这些困难。
我学会了如何选择合适的算法和参数，如何进行交叉验证和模型调优，以及如何解决过拟合和欠拟合等问题。
通过不断的实践和调试，我逐渐提高了自己的数据挖掘能力，并取得了一些令人满意的结果。
在培训的后期，我们还学习了一些高级的数据挖掘技术和应用。
例如，我们了解了文本挖掘、图像挖掘和时间序列分析等领域的基本原理和方法。
这些知识的学习为我们进一步深入研究和应用数据挖掘提供了基础。
通过这次大数据建模与数据挖掘培训，我不仅掌握了相关的理论知识和实践技能，还培养了自己的数据分析思维和解决问题的能力。
大数据建模与数据挖掘培训心得体会
大数据建模与数据挖掘培训心得体会引言概述：在当今信息爆炸的时代，大数据建模与数据挖掘技术的应用越来越广泛。
为了提升自己在这一领域的专业能力，我参加了一次大数据建模与数据挖掘培训课程。
通过这次培训，我深刻认识到了大数据建模与数据挖掘的重要性，并积累了一些宝贵的心得体会。
一、理论知识的学习1.1 深入了解大数据建模的基本概念和原理在培训课程中，我系统学习了大数据建模的基本概念和原理。
通过学习数据挖掘的各种算法和模型，我对大数据建模的整个流程有了更清晰的认识，能够更好地理解和应用相关的技术。
1.2 学习大数据处理和分析的方法在大数据建模中，数据的处理和分析是非常重要的环节。
通过培训，我学习了大数据处理和分析的方法，包括数据清洗、特征提取、模型构建等。
这些方法的学习为我在实际工作中处理和分析大数据提供了很好的指导。
1.3 掌握数据挖掘工具的使用在培训课程中，我还学习了一些常用的数据挖掘工具，如Python、R语言等。
通过实际操作，我掌握了这些工具的基本使用方法，并能够利用它们进行数据挖掘和建模工作。
二、实践案例的分析2.1 分析真实案例的数据挖掘过程在培训课程中，我们还进行了一些真实案例的分析。
通过分析这些案例，我深入了解了数据挖掘的实际应用场景和过程。
同时，通过与其他学员的讨论和交流，我也从不同的角度了解了数据挖掘的思路和方法。
2.2 探索数据挖掘中的问题与挑战在实践案例的分析过程中，我也意识到了数据挖掘中存在的一些问题与挑战。
例如，数据质量不高、特征选择困难等。
通过对这些问题的思考和解决，我提高了自己的问题解决能力，并对数据挖掘的实践有了更深入的理解。
2.3 总结实践案例的经验和教训每个实践案例都有其独特的经验和教训。
在培训课程中，我们对每个案例进行了总结和讨论，分享了各自的心得和体会。
通过这个过程，我不仅加深了对实践案例的理解，还学到了其他学员的经验和教训，对我今后的实践工作有着很大的帮助。
三、团队合作与交流3.1 与其他学员的合作与交流在培训课程中，我有机会与其他学员进行合作和交流。
电信行业数据挖掘介绍(PPT34张)
• 咨询项目实施准备
SPSS电信行业数据分析专家，并与该移动公司 协商所需的业务和IT资源。 SPSS技术人员与移动IT及业务人员讨论流失客 户的目标定义、流失客户分析所考虑的因素、 经分系统数据现状等情况。 SPSS技术人员和移动相关人员制定咨询项目日 程、投资回报评估标准、分析结果精准度目标 等相关事宜。
• 咨询分析项目成功目标定义
成功目标商业定义
客户年流失率下降到20% 收益率提高50%以上
成功目标技术定义
准确性：>=70％ 命中率：>=40％ 覆盖率：>=40％ 提升度（流失概率最高的10％用户）：>=3
• 客户流失分析相关因素
欠费标志、欠费总额、新欠费额、通话次数、主叫通话次数占比、平均每 次通话时长、漫游时长、漫游占比、IP长途时长、节假日通话时长、节假 日通话时长占比、节假日主叫通话时长占比、闲时通话时长、闲时通话时 长占比、优惠通话时长、优惠通话时长主叫占比、与联通GSM通话时长、 与联通GSM通话时长占比、与联通CDMA通话时长、与联通CDMA通话时 长占比、与电信通话时长、与电信通话时长占比、国际长途通话时长、国 际长途通话占比、国际长途主叫通话占比、国内长途通话时长、应缴费、 代收费、月租费、其他费用、其他费用占比、通话费、主叫通话费占比、 优惠费、优惠费占比、主叫优惠费、长途费、长途费占比、国内长途费占 比、本地费、本地费占比、优惠时段通话费、优惠时段通话费占比、基本 通话费、基本通话费占比、呼转次数、呼转次数占比、平均每次呼转通话 时长、无条件呼转次数、无条件呼转次数占比、呼转移动次数、呼转联通 GSM次数、呼转电信次数、呼转联通CDMA次数、呼转其他设备次数、呼 转秘书台次数、呼转网通次数、交往圈、主叫交往圈占比、联通交往圈占 比、网通交往圈占比、最频繁联系号码通话次数、最频繁联系号码主叫通 话次数、平均最频繁联系号码每次通话时长、短信次数、GPRS时长、品 牌大类、客户类型、付费方式、用户在网时长、用户状态、免催标志、换 品牌标志、资费品牌、新品牌、与联通客服联系次数、与电信客服联系次 数、VPMN标志、年龄、职业、客服联系次数、离网标志、停机标志、停 机时长、可用资金额、未缴账单数、预存次数、预存金额、有效期
大数据与数据挖掘有感
大数据与数据挖掘有感随着信息技术的不断发展，大数据和数据挖掘变得越来越重要。
大数据是指数据量巨大、类型多样、处理速度快的数据集合，而数据挖掘则是通过各种技术和方法从大数据中发现隐藏的信息和规律。
在当今信息化社会，大数据和数据挖掘已经成为企业决策和发展的重要工具。
本文将从几个方面探讨大数据与数据挖掘的重要性和应用。
一、大数据的重要性1.1 数据量巨大：随着互联网的发展，数据量呈指数增长，传统数据库已无法存储和处理如此庞大的数据。
1.2 数据多样性：大数据不仅包括结构化数据，还包括文本、图片、音频、视频等非结构化数据，对数据处理提出了更高要求。
1.3 处理速度快：大数据要求实时处理和分析，以及快速响应用户需求，传统的数据处理方法已无法满足这一需求。
二、数据挖掘的应用2.1 个性化推荐：通过数据挖掘技术，企业可以根据用户的历史行为和偏好，为其提供个性化推荐服务，提高用户体验。
2.2 预测分析：数据挖掘可以匡助企业分析历史数据，预测未来趋势和市场需求，为企业决策提供参考依据。
2.3 欺诈检测：数据挖掘可以通过分析用户行为模式和异常数据，及时发现欺诈行为，保护企业和用户的利益。
三、大数据与数据挖掘的结合3.1 数据采集：大数据为数据挖掘提供了更多的数据来源，丰富了数据挖掘的内容和维度。
3.2 数据处理：大数据技术为数据挖掘提供了更快速、更高效的数据处理和分析能力，提升了数据挖掘的效率和准确性。
3.3 数据应用：大数据和数据挖掘的结合，可以为企业提供更深入的洞察和更精准的决策支持，匡助企业实现业务增长和创新。
四、大数据与数据挖掘的挑战4.1 隐私保护：大数据和数据挖掘涉及大量用户数据，如何保护用户隐私成为一个重要问题。
4.2 数据质量：大数据的数据质量参差不齐，如何保证数据的准确性和完整性是一个挑战。
4.3 技术人材：大数据和数据挖掘需要专业的技术人材，如何培养和吸引这些人材也是一个问题。
五、未来发展趋势5.1 人工智能：大数据和数据挖掘将与人工智能技术结合，实现更智能化的数据分析和决策支持。
电信行业数据挖掘与大数据心得体会(PPT 38页)
方案1细节：
表文件、和线程的数量可以根据实际需要调整，可以调整 到100张表、1000张表、或者是100个文件、1000文件、再 或者是100个线程、1000个线程。
具体还需要查询资料，依据现场机器配置，做性能调优而 定。
如果并发线程压力太大的话，可以考虑改为减少并发线程 数，或者改为串行。当数据无法做大表关联时，每次只需 从单行记录就可去到。
中国移动也可以去做电商。如果觉得自己业务运营水平 高，可以学习亚马逊、京东做电商，做的更全面。
中国移动面临竞争的个人建议
如果觉得自己国企特色，做不好，可以学习阿里巴巴 （天猫）、淘宝，做开放平台。这条路也挺不错。
需要有大魄力才行。中国移动和合作的建议 移动互联网时代，手机都有自
3G时代，腾讯微信提供的语音视频，苹果FaceTime的视 频通话，都将使语音直接走流量包就可以，套餐中无法 再单独包括语音部分的资费。
流量的价格远远低于语音的价格。这会使电信运营商彻 底管道化。
变成卖水、卖电一样的企业。
中国移动面临竞争的个人建议
电信运营商可以一方面收购使用水、使用电的的上下游公 司的股份。
可以考虑成立投资公司做投资。 收购腾讯的部分股权，支持腾讯，腾讯发展壮大，中国移
动也能跟着获益。 中国移动入股，买下雅虎所占股份。也可以投资支付宝。
中国移动面临竞争的个人建议
将来的趋势就是移动互联网。中国移动，包括中国联通 、中国电信，如果自己做不好移动互联网，那就投资给 这些移动互联网企业。
关于10张标签表，每张表8000万记录， 每张表几百几千个标签字段，关联取数据， 秒级出结果的高效方法?
方案1：数据库内方案
把所有客户统一视图大标签宽表先按地市分表，再按 号码分别拆分为10000张表。
大数据建模与数据挖掘培训心得体会
大数据建模与数据挖掘培训心得体会一、引言大数据建模与数据挖掘是当前热门的技术领域，它们在各行各业中的应用越来越广泛。
为了提升自己的专业能力，我参加了一次关于大数据建模与数据挖掘的培训课程。
在这次培训中，我学到了很多有关大数据建模与数据挖掘的知识和技能，并且获得了一些宝贵的心得体会。
二、培训内容1. 数据挖掘的基本概念和流程在培训的第一部分，我们学习了数据挖掘的基本概念和流程。
数据挖掘是从大量数据中发现隐藏在其中的有价值的信息和模式的过程。
它包括数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估等步骤。
通过学习这些基本概念和流程，我对数据挖掘的整体框架有了更清晰的认识。
2. 数据预处理技术数据预处理是数据挖掘的第一步，它包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等过程。
在培训中，我们学习了数据清洗的方法，如处理缺失值、处理异常值和处理重复数据等。
此外，我们还学习了数据集成的技术，如合并数据集和解决数据冲突等。
通过学习这些技术，我能够有效地处理原始数据，为后续的数据挖掘工作做好准备。
3. 特征选择和特征提取特征选择是从原始数据中选择最具有代表性的特征，以提高模型的性能和效果。
特征提取是通过数学和统计方法将原始数据转化为更有意义的特征。
在培训中，我们学习了多种特征选择和特征提取的方法，如过滤式方法、包裹式方法和嵌入式方法等。
通过学习这些方法，我能够根据具体问题选择合适的特征，并提取出对模型训练有帮助的特征。
4. 建模和评估建模是数据挖掘的核心步骤，它包括选择合适的模型和算法，并进行模型训练和参数调优。
在培训中，我们学习了多种建模方法和算法，如决策树、支持向量机和神经网络等。
同时，我们还学习了模型评估的指标和方法，如准确率、召回率和F1值等。
通过学习这些知识，我能够选择合适的模型和算法，并评估模型的性能和效果。
三、心得体会1. 实践是提升技能的关键在培训中，我们不仅学习了理论知识，还进行了大量的实践操作。
通过实践，我深刻体会到实践是提升技能的关键。
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互联网市场大小
2011中国互联网收入，广告512亿元，增长57% 网络游戏428亿，增长20%；电商7735.6亿，增长
68%
行业排头兵净利润率估计，广告35%，网游55%
，电商1%，利润分别为179亿，235亿，77亿
假设2012增长与利润水平不变，行业利润分别为
基于信令数据和客户统一视图的数据挖掘
高中生 高中生家长
大学生
飞机来港客户 飞机离港客户 景区游客 火车站到达客户 火车站离开客户
数据挖掘的创新 规则以界面化Fra bibliotek方式展示给业务人员
参数可调整，业务人员可以根据业务经验调整 业务人员可以直接界面执行数据挖掘，重跑数据 通过外呼查全和查准 前端界面规则配置到数据库中 环境发生大变化时，业务人员熟悉模型规则，就
（如看视频超出流量套餐）
数据来源于信令PS域（Gn、Gb接口） 核心规则处理由标准C程序开发，针对信令数据特征优化
，简洁高效
中国移动面临的问题
用户会大规模从2G迁移到3G，或者是4G 3G时代，流量费和2G相比，价格大幅下降。用户会自主
选择使用什么应用。如苹果的App Store、谷歌的Google Play Store。
关机
位置切换
信令数据介绍 PS域
彩信发送 彩信接收 WAP连接 WAP使用 WAP断开
信令名词解释
LAC：
location area code位置区码 （移动通信系统中）,是为 寻呼而设置的一个区域,覆盖一片地理区域。
CELL：
采用基站识别码或全球小区识别进行标识的无线覆盖 区域叫做小区。
广告280亿，游戏280亿，电商130亿 艾瑞咨询
互联网数据挖掘三个方向
广告水军剔除
剔除水军，可以大大减少广告开支、节约成本。这 是节流。
商品推荐
这一块可以参考 amazon 的商品推荐，现在电商都在 学 amazon 的商品推荐，只是都做得不好。这一块做好可 以增加销售量。带来真金白银。这也就是开源。
根据url实时分类，做实时内容营销 url无法分类结果 ,可以开发程序，调用爬虫，获取网站分
类规则，做实时内容营销（socket调用获取url分类结果）
根据搜索关键字，做实时内容营销 结合信令数根据IMEI提取终端信息，结合url分类，做实
时流量营销
根据基站信息，做url实时位置营销 据，实时提取BOSS侧流量信息，当流量超标时实时提醒
MSISDN:
Mobile Subscriber International ISDN/PSTN number (ISDN 即 是 综 合 业 务 数 字 网 ， 是 Integrated Service Digital Network 的简称)，即手机号码。
信令数据能做什么？
实时营销（精准营销、精确营销） 事件营销（信令监控、信令分析、数据挖掘）
社交网络分析等
现在新浪微薄的数据质量最高，大有可为。目前已经 有很多公司在新浪上做社会化网络数据挖掘，但还可以容 纳更多公司。
互联网数据挖掘三个方向
上周，美国小型音乐公司Limited
Run宣布他们确信其在 Facebook上的广告点击有超过80%来自于机器人程序， 并表示将会向Facebook追究此事。 /internet/detail_2012_08/16/16845392 _0.shtml ：真心觉得直接的收入才驱动数据分析挖掘的 发展，广告，电商，游戏行业的挖掘分析，较web网站挖 掘分析先进很多 和准确，能得到大量其它信息根本不可能产生的信息 。 //@孙晗:为何说新浪的数据质量高咧
IMSI：
International Mobile SubscriberIdentification Number 国际移动用户识别码，是区别移动用户的标志，储存在 SIM卡中，可用于区别移动用户的有效信息。
信令名词解释
IMEI：
International Mobile Equipment Identity，是国际移 动设备身份码的缩写，国际移动装备辨识码，是由 15 位 数字组成的“电子串号”，它与每台手机一一对应，而且 该码是全世界唯一的。
电信运营商的短信、彩信、手机报等等，对普通大众，
都不在重要，通过套餐包提供就行。
3G时代，语音业务，不再区分本地、长途、国内漫游。
中国移动面临的问题
全国统一套餐有几十个套餐基本就够了，不再需要每省
几千、几万个套餐，那是一个太庞大、太复杂系统。
3G 时代，腾讯微信提供的语音视频，苹果 FaceTime 的视
频通话，都将使语音直接走流量包就可以，套餐中无法
再单独包括语音部分的资费。
流量的价格远远低于语音的价格。这会使电信运营商彻
底管道化。
变成卖水、卖电一样的企业。
中国移动面临竞争的个人建议
电信运营商可以一方面收购使用水、使用电的的上下游公
司的股份。
可以考虑成立投资公司做投资。 收购腾讯的部分股权，支持腾讯，腾讯发展壮大，中国移
能很方便给研发提新需求，研发远程开发后远程 发包部署
实时营销（精准营销、精确营销）
速度实时 合适的时间
合适的地点
给客户推荐合适的内容
实时营销（精准营销、精确营销） 案例
两城一家 机场旅客推荐各种套餐 高考考生推荐各种业务 体育场观众推荐歌星歌曲
实时营销（精准营销、精确营销） 流量规划功能简介
@wx伍星
回复@孙晗：这是真实的人际社会，所填信息比较真实
中国移动数据经营分析系统
10年经营分析系统建设，BI是否有用？
SAS、SPSS在中国移动市场消失，数据挖掘基本失
败，原因？
客户细分问题？ 分析报告一定是正确的吗？
信令数据介绍 CS域
语音主叫 语音被叫 短信发送 短信接收 位置更新 开机
动也能跟着获益。
中国移动入股，买下雅虎所占股份。也可以投资支付宝。
中国移动面临竞争的个人建议
将来的趋势就是移动互联网。中国移动，包括中国联通