大数据共享服务平台探索与实践
运营商网络运营大数据应用实践研究
运营商网络运营大数据应用实践研究摘要：以电信运营商的大数据资源为基础，对网络运营大数据平台所要汇聚的数据范围、系统定位及功能架构进行了分析，并与4 G网络的建设和推广相联系，说明了怎样才能更好地运用网络运营大数据平台的大量数据资源，来对移动互联网的业务进行全面的评估，同时还可以对网络运营大数据平台在网络精细化运营中所具有的价值进行挖掘，为运营数据资源的内部应用提供借鉴。
关键词：运营商；网络运营；大数据平台；数据资源1.网络运营大数据概述1.1客户信息由顾客的实际注册信息、业务定单、消费、付款、投诉等信息构成，该信息以顾客关系管理（CRM）和客服系统为主，以“客户/人”为“主KEY”进行相关聚合，并体现出该用户所使用的电信服务的基础信息。
1.2用户实时业务信息具体包含了用户的实时位置信息、正在使用的业务类型、业务内容、 APP名称、终端型号版本、业务使用感知（时延、成功率、速率）等内容，它的主要作用是对用户的行为进行描述，能够反映出用户使用业务时实时体验的动态信息。
通常情况下，运营商会使用部署探针、镜像抓包等方式来对其进行捕捉和存储，之后再对其进行分析。
1.3网络/设备运行信息：具体内容有：反映各设备/各端口/各链路的速率、带宽、抖动、延时等硬件运行情况的信息，还有能够反映网络情况的业务统计信息（例如，无线信号强度/覆盖/干扰等一系列指标、各端口消息收发成功率及处理时延、各协议定义的计数器情况、性能指标等）等，这类信息通常是由网管系统进行监控和采集的。
在这些数据中，无论是用户实时业务信息还是网络/设备运行信息，都是从现网实时产生并实时采集到的动态信息。
这一类型的信息，不仅包括了用户使用电信业务及互联网业务的行为特点，而且还能反映出用户使用业务时的网络实时状况，这对运营商提升网络质量以及提升用户使用业务时的感知有着十分重要的作用。
2.网络运营大数据平台架构2.1实时性通信网络每时每刻都在对各种业务进行处理，因此，网络的运行情况也是实时变化的。
大数据应用案例与实践经验分享
大数据应用案例与实践经验分享随着数字化时代的到来，大数据的应用已经成为公司和企业的重要策略之一。
而对于大数据的应用始终还是处于一个探索和实践的阶段。
在实践过程中，公司和企业需要充分了解和利用大数据的特点和优势，在实践过程中摸索出自己的应用模式和解决方案，从而更有效的应用大数据，取得更好的业绩。
在下面的文章中，将通过几个大数据应用案例与实践经验的分享，从不同角度探讨大数据的应用之道。
一、金融领域的机器学习与大数据分析目前在金融领域，基于机器学习的大数据分析已经成为了越来越普及的趋势。
通过大数据分析和机器学习的模型训练，可以给出更加精准的风险预测和投资建议。
在实践中，金融公司需要建立一个完整的数据分析系统，从数据采集、数据清洗、数据挖掘、机器学习模型训练和投资建议等方面进行设计和实施。
具体来说，这就需要对各个环节进行深入研究和开发，比如如何通过大数据来识别潜在的逾期借款和欺诈风险、如何通过监督学习来识别高风险的交易和投资机会、如何利用非监督学习来发现新的市场机会等。
二、制造业的生产过程智能化对于制造业而言，大数据的应用可以带来更高效和更准确的生产过程控制和优化。
通过收集大量的数据并进行分析，制造企业可以深入了解整个生产过程的细节和瓶颈，从而制定出更加合理的生产策略。
在实践中，制造企业可以利用云计算、物联网等技术来构建一个完整的制造业生产过程智能化系统。
该系统可以实现全局监控、智能调度、预测分析和实时反馈等功能，可以精准优化整个生产过程的效率和精度，达到节能减排、降本增效、提升品质等目的。
三、电商领域的推荐算法电商领域是一个需要大数据应用的典型例子。
通过对用户行为、商品数据等大量数据的收集和分析，可以提高交易的成功率和用户留存率。
在实际应用中，电子商务公司可以使用基于协同过滤、内容过滤或者混合的推荐算法来实现商品推荐。
另外，在商品搜索方面，也可以利用机器学习的技术来识别并推荐相关的搜索关键字或者商品。
大数据分析平台的性能优化方法与实践经验总结
大数据分析平台的性能优化方法与实践经验总结随着大数据时代的到来，大数据分析平台的重要性日益凸显。
企业、机构和政府都意识到，通过充分利用大数据，可以获得更深入的洞察力，并为决策和业务发展提供有力支持。
然而，大数据分析平台的性能优化却是一个持续的挑战。
为了提高数据分析的效率和准确性，我们需要探索一些性能优化的方法和实践经验。
1. 数据存储优化数据存储是大数据分析平台的核心部分，也是性能优化的重点。
以下是一些常用的优化方法：（1）数据分片：将数据划分成多个分片，可以提高分析过程的并行性。
通过合理划分数据，可以减少数据倾斜和负载不平衡的问题。
（2）数据压缩：对于大规模的数据集，数据压缩可以降低存储成本，同时提高数据传输和处理的效率。
（3）数据索引：建立适当的索引可以加快数据的查询和访问速度。
通过索引，可以减少数据的扫描量，提高查询的响应速度。
2. 数据预处理优化大数据分析平台通常需要对原始数据进行预处理，以提高分析的质量和效率。
以下是一些常用的数据预处理优化方法：（1）数据清洗：清洗数据是为了去除错误、重复、缺失和异常值等，以减少数据分析时的干扰和误差。
通过合理的数据清洗方法，可以提高数据的准确性和一致性。
（2）数据归一化：不同数据源和数据格式的数据需要进行归一化处理，以保证数据的一致性和可比性。
通过归一化，可以减少数据分析过程中的误差和冗余。
（3）数据采样：针对大规模数据集，可以采用数据采样的方法，选取代表性的子集进行分析。
通过数据采样，可以减少分析过程的计算量，提高分析的效率。
3. 并行计算优化大数据分析通常需要进行大规模的并行计算，以提高计算速度和效率。
以下是一些常用的并行计算优化方法：（1）任务划分：将复杂的计算任务划分成多个子任务，分布式地进行并行计算。
通过合理划分任务，可以充分利用计算资源，提高计算过程的并行性。
（2）数据本地性：将计算任务分配给最接近数据的计算节点，减少数据传输过程中的网络延迟和带宽消耗。
高校大数据平台建设与实践
高校大数据平台建设与实践在当前信息爆炸的时代，各行各业都在积极探索和利用大数据技术，以提高效率、降低成本、优化决策和服务质量。
作为教育领域的重要组成部分，高校也在不断打造自己的大数据平台，以促进教学、科研、管理等方面的发展。
一、大数据平台的概念和作用所谓大数据平台，是指通过收集、存储、管理、分析和应用大量数据，为用户提供基于数据的决策支持、业务管理、分析应用等一站式服务的综合性系统。
这种平台可以整合各种数据来源，包括人工采集、传感器监测、社交媒体、公共数据库等，以便各种用户即时、准确、完整地使用数据来支持事务和决策。
在高校中，大数据平台的作用主要有以下几个方面：1. 教学管理。
通过大数据的智能化分析、应用和挖掘，可以帮助高校实现对学生、教师、课程、教学设施等资源的精准管理和优化，以提高教学效果和质量。
2. 科学研究。
通过对数据资源的整合和分析，可以加速科学研究的进程和成果，并为研究人员的科研工作提供更多的参考信息、理论支持和数据支持。
3. 校园管理。
通过对学生、教师、校友等人群的数据分析和管理，可以帮助高校更加有效地规划、管理和改进校园的建设、运营和服务，提高校园管理的智能化水平。
二、高校大数据平台的建设和运营高校大数据平台的建设和运营，需要从多个方面进行考虑和策划。
具体来说，可以分为以下几个环节：1. 数据采集和整合。
高校大数据平台涉及的数据来源广泛多样，如何把这些数据整合起来，统一管理和规范化，是平台建设的首要任务。
2. 数据清洗和处理。
收集到的大数据往往存在错误、不完整、重复等问题，需要进行清洗和处理，从而确保数据的质量和准确性。
3. 数据存储和分析。
对清洗和处理后的数据，需要选用合适的数据存储方案(如 Hadoop、HBase、MongoDB、Redis、MySQL 等)，以及相应的分析工具和技术(如 R、Python、Hive、Spark 等)，进行数据分析和挖掘。
4. 数据可视化和应用。
大数据专业实习报告心得体会大数据实训收获和心得体会
大数据专业实习报告心得体会大数据实训收获和心得体会0_年10月25号至10月27号我和张老师于北京首都师范大学参加了教师信息化教学能力提升培训会，此次培训会是由中国教育技术协会主办，101教育研究院承办的。
此次培训会由华南师范大学焦建利教授为主，江苏的王力维vivi老师，郑州的范瑞晴老师，郝苗苗老师等为我们进行培训。
每节讲座都以鲜活的实例、丰富的知识内涵及精湛的理论阐述打动了我的心，使我认识到信息技术的综合运用不应只停留在课件的制作上，感受到作为一名合格的教师，应积极主动吸纳当今最新的信息技术，并致力于把它们应用于课堂内的教与学活动中。
与全国同行们的交流更是开阔了我的视野，找到了自己的不足。
这样的培训对于我而言，真的是宝贵的学习机会，来得及时，来得实在，我觉得受益匪浅，深受启迪。
我将感想总结如下：1、提升视野，感受到信息化教学的魅力这次的培训不像温水煮青蛙，而是能给我们大家一个刺激。
我在听完了范瑞晴等老师的成果演示后，她优秀的教学作品提升了我的视野，让我感觉到先进的多媒体应用在教学上的巨大魅力，我憧憬未来教育信息化时代的到来，更激发了我深入钻研信息技术的信心和决心。
以前我以为信息化技术只是做做课件，数学教学上应用几何画板或者matlab软件已经是了不得的事情，甚至肤浅认为信息化是计算机老师的事，培训后我深刻体会到信息化教学是个内涵丰富的领域，它不仅仅是计算机老师的事，它应该是每个老师要去努力的方向，利用信息技术服务于教学，达到资源网络化、学习自主化、活动协助化、情景虚拟化、媒体数字化。
2、更新观念，体验信息技术支持下的知识创新教学江苏的王力维vivi老师给我做了《如何设计线上线下相结合的混合课程》讲座，通过实际课例分析了如何设计混合式课程，同时给我们提出了职业教育需要创新教育的观念。
她的讲座主要解决了三个问题：1.信息化我们遇到了什么问题?2.混合式教学我们解决了什么问题?3.分享和反思我们需要什么课堂?听着她遇到的问题和解决的办法，我不由得想到我们学校在最开始课程的时候也是遇到了层层困难，但是经过十年多的努力与探索，我们也是拥有了自己的教学特点教学模式，我很能理解vivi老师所说的的阻力。
机场大数据探索与实践
机场大数据探索与实践1. 简介机场作为重要的交通枢纽，在日常运行中产生了大量的数据。
这些数据可以包括机场的航班信息、乘客流量、货运量、飞机信息等各种类型的数据。
利用机场大数据进行探索与实践，可以帮助机场管理部门更好地了解和优化机场运营，提高效率和服务质量。
2. 机场大数据的来源机场大数据的来源非常广泛，主要包括以下几个方面：2.1 航班数据航班数据是机场大数据中最重要的一部分。
它包括了航班的起降信息、航班号、航班公司、到达和出发时间等。
通过分析航班数据，可以得到机场的航班数量、航班运营情况等相关信息。
2.2 乘客数据乘客数据是指机场接待的乘客的相关信息。
这些数据可以包括乘客的人数、国籍、年龄、航班选择偏好等信息。
通过分析乘客数据，可以对机场的客流量进行监控和预测，为机场提供更好的服务。
2.3 货运数据货运数据是指机场货运业务的相关信息。
这些数据可以包括货运量、货物类型、目的地等信息。
通过分析货运数据，可以帮助机场管理部门优化货运流程，提高货运效率。
2.4 飞机数据飞机数据是指机场所运营的飞机相关的信息。
这些数据可以包括飞机型号、飞机运行状态、维护记录等信息。
通过分析飞机数据，可以了解飞机的使用情况和维护需求，提高机场的飞机调度和维护效率。
3. 机场大数据的应用机场大数据的应用非常广泛，可以包括以下几个方面：3.1 机场运营优化通过分析机场大数据，可以了解机场的运营情况，包括航班运行情况、乘客流量、货运量等。
通过对这些数据进行挖掘和分析，可以帮助机场管理部门更好地进行运营决策，提高机场的运营效率。
3.2 客流预测和安全监控通过分析乘客数据，可以对机场的客流情况进行预测和监控。
这对于机场的安全和服务质量非常重要。
通过合理预测客流，可以合理安排机场的人员和资源，提供更好的服务。
3.3 噪音和环境监测机场周围的噪音和环境问题一直是困扰机场的一个难题。
通过分析机场大数据，可以对噪音和环境问题进行监测和分析，及时采取相应的措施，保护机场周围的环境。
大数据分析综合实践报告(3篇)
第1篇一、前言随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经到来。
大数据作为一种新型资源，蕴含着巨大的价值。
为了更好地理解和应用大数据技术，提升数据分析能力，我们团队开展了本次大数据分析综合实践。
本报告将对实践过程、实践成果以及实践体会进行详细阐述。
二、实践背景与目标1. 实践背景随着互联网、物联网、云计算等技术的普及，人类社会产生了海量数据。
这些数据不仅包括传统的文本、图像、音频、视频等，还包括社交媒体、传感器、电子商务等新型数据。
如何从这些海量数据中提取有价值的信息，成为当前数据科学领域的重要课题。
2. 实践目标（1）掌握大数据分析的基本方法和技术；（2）运用所学知识对实际数据进行处理和分析；（3）提高团队协作能力和解决问题的能力；（4）培养创新意识和实践能力。
三、实践内容与方法1. 数据采集与预处理（1）数据采集：根据实践需求，我们从互联网上获取了相关数据集，包括电商数据、社交媒体数据、气象数据等；（2）数据预处理：对采集到的数据进行清洗、去重、格式转换等操作，确保数据质量。
2. 数据分析与挖掘（1）数据可视化：利用Python、R等编程语言，对数据进行可视化展示，直观地了解数据特征；（2）统计分析：运用统计方法对数据进行描述性分析，挖掘数据背后的规律；（3）机器学习：运用机器学习方法对数据进行分类、聚类、预测等分析，挖掘数据中的潜在价值。
3. 实践工具与平台（1）编程语言：Python、R；（2）数据库：MySQL、MongoDB；（3）数据分析工具：Jupyter Notebook、RStudio；（4）云计算平台：阿里云、腾讯云。
四、实践成果1. 数据可视化分析通过对电商数据的可视化分析，我们发现了以下规律：（1）消费者购买行为与时间、地区、产品类别等因素密切相关；（2）节假日、促销活动期间，消费者购买意愿明显增强；（3）不同年龄段消费者偏好不同，年轻消费者更倾向于追求时尚、个性化的产品。
2. 社交媒体情感分析利用社交媒体数据，我们对用户评论进行情感分析，发现以下结果：（1）消费者对产品的满意度较高，好评率较高；（2）消费者关注的产品功能主要集中在质量、价格、服务等方面；（3）针对消费者提出的问题，企业应加强售后服务，提高客户满意度。
大数据实训结果与总结报告
大数据实训结果与总结报告1.引言1.1 概述概述本篇长文是关于大数据实训结果与总结的报告。
在这篇报告中，我们将详细介绍我们所进行的大数据实训的背景、内容以及最终的结果总结。
通过这次实训，我们旨在提高对大数据技术的理解和应用能力，并探索该领域的新趋势和挑战。
在现代社会中，数据已经成为了一种宝贵资源。
大数据技术的发展和应用已经对我们的生活和工作产生了深远的影响。
为了掌握和应对这一趋势，我们参与了一次为期数周的大数据实训。
通过这次实训，我们希望能够通过实践学习大数据技术和工具，提高我们的数据处理和分析能力。
在实训内容方面，我们学习了大数据技术的基础概念和相关工具。
我们了解了大数据的特点和挑战，学习了Hadoop、Spark等大数据处理框架的使用方法，并通过实际操作来进行数据清洗、分析和可视化。
在实训过程中，我们也进行了一些案例研究，以应用所学知识解决真实世界的问题。
通过这次实训，我们获得了一些宝贵的经验和收获。
我们不仅深入理解了大数据技术的概念和原理，还学会了如何运用这些技术解决实际问题。
我们发现，大数据技术对于数据处理和分析的效率和准确性有着显著的提升作用，可以帮助我们更好地理解数据、发现规律并做出有针对性的决策。
然而，我们也发现在实际应用中还存在一些挑战和问题。
例如，大数据的处理速度和规模对于计算资源和存储资源有较高的要求，这可能对一些中小型企业和个人来说是一个挑战。
此外，数据的质量和隐私问题也需要引起足够的重视和解决。
总之，通过这次大数据实训，我们对大数据技术有了更深入的了解，也积累了一定的实践经验。
我们相信，大数据技术将会在未来的各个领域中起到重要作用，为我们带来更多的机遇和挑战。
在本文的后续部分，我们将详细介绍实训背景、实训内容以及总结出的实训结果，并提出可能的改进方向。
1.2 文章结构文章结构部分的内容可以包括以下内容：文章结构部分旨在介绍本篇长文的整体结构和各个部分的主要内容，以使读者更好地了解文章的框架和组织。
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一 建设目标
3个服务：体现三个服务功能（管理者、生产者、消费者）
一 建设目标
4个互联：与农业部、市政府及委办局、市农委、区农委实现数据交换共享
农业部
市农委
上海农业大数据共享 服务平台
市政府及 委办局
各区农委
一 建设目标
5个主线：围绕人、土地、资金、农产品、投入品应用主线实现数据融合
一 建设目标
采
准
集
规
抽取 归集
抽取 归集
标准 接口
标准 接口
标准 接口
体
范
信息孤岛
市级现有系统
信息孤岛 区级现有系统
云服务 新建系统
基层统一采
互联网数
系
集终端填报
据抓取
二 主要内容
平台分三期建设
2期
农业公共服务门户（一网）
一库 一网
（一期） 一 套
一
农业数据资源管理中心
套
一图 一应用
标
（二期）
准 规
上海农业数据资源库 （一库）1期
上海农业“一张图” （一图）2期
采 集 监
一服务
范 体
测 体
一系统
系
农业信息服务（管理者、生产者、消费者）
系
一标准
3
（三期） 期
电子政务
信息进村入户
追溯系统
3 期
一体系
（一应用）2期
（一服务）2期 （一系统）3期
一三期上海建农设业内数容据资源库（一库）建设
（一）提升上海农业云基础设施与安全防护能力 1.“农业云”存储能力提升 2.“农业云”安全防护能力提升 （二）构建上海农业数据资源库 1.数据资源梳理 2.编制数据资源目录 3.基础元数据定义 4.数据资源库构建（基础库、主题库） （三）上海农业农村大数据共享服务平台构建 1.数据资源编目及元数据管理模块 2.数据检索查询模块 3.数据关联分析模块（画像）
4.数据发布管理模块 5.数据可视化模块 （四）采纳及制定项目标准 1.农业数据资源编目标准规范 2.涉农数据交换接口标准 3.涉农数据共享服务标准 4.市农委信息系统备案、运维等规范制度 5.市农委信息系统数据资源归集规范制度 （五）数据创新应用 1.上海农业数据魔方（融合、关联） 2.农户、合作社、家庭农场、企业单体画像 3.基于单体画像构建群体（行业、行政区划）
市级农业信息化 系统或平台情况
从2007年—2016年，据统计，围绕农业生产、经营、管理、服务等环节，本
市可整合的市级信息化系统或平台44个。其中，农业生产类7个、农业经营 类3个，农业管理类26个，信息服务类8个，管理和服务类占77%。
一 建设目标
（一）现状分析
市农委信息系统现状带来的问题
现有业务系统繁多、标准各异，普遍存在“信息孤岛、数据烟囱”现象，
二 主要内容
（一）提升上海农业云基础设施与安全防护能力
1.提升“农业云”基础设施
内存提升——扩大一倍的虚机承载能力。选取性 能较好的7台联想x3650 M5，每台扩展128G内存 （16G*8）。
存储提升——增加7T的可用空间。“农业云”内原 有宏杉存储产品一套，由两台存储产品及两台磁盘扩 展柜组成，所用硬盘均为900G SAS万转盘。目前尚有 26个空余插槽可用，预计增加26块900G SAS万转盘。
上海农业数据资源库
全面梳理市农委及直属事业单位的 网站及系统中的数据资源，编制上 海农业数据资源目录
按照综合、政务、农经、种植、蔬 菜、畜牧、水产、农机等建立相应 的基础数据库
上海农业GIS公共服务系统 按照“一田一码、一物一码”的原则
，整合委内外农业地理空间数据资源 ，形成全市农业“一张图” 实现对粮食生产功能区、蔬菜生产保 护区、涉农补贴发放等重要农业信息 资源的精准化控制与管理
需要从数据资源层面、业务系统层面实施资源融合和信息共享。
农业数据资源
家底不清
农业基础数据统计不清
信息系统与信息系统
互不相通
“烟囱化、孤岛化、碎片化”
农业信息资源
缺少融合
异构、分散、缺少融合
一 建设目标
（一）现状分析
委内部门1
对接 农业部
安全
市农委信息系统现状
委内部门2
委内部门3
安全
对接 市法人库
安全
一期主要建设内容
二 主要内容
一期主要建设内容
（一）提升上海农业云基础设施与安全防护能力
2.提升上海“农业云”安全防护能力，强化信息安全管理
对接 ……
公众ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ务
安全
服务器 信息管理
信息孤岛
服务器 信息管理
信息孤岛
服务器 信息管理
信息孤岛
服务器 信息管理
信息孤岛
一 建设目标
围绕目标导向、问题导向和需求导向，打造上海农业大数据共享服务平台
1个窗口：实现一个统一窗口（一网） 2个核心：构建两个数据核心（一图一库） 3个服务：体现三个服务功能（管理者、生产者、消费者） 4个互联：实现四个互联互通（农业部、市政府及委办局、市农委、区农委） 5条主线：围绕五条应用主线（人、土地、资金、农产品、投入品） 6个统一：坚持六个集中统一（统一门户、基础设施、数据管理、交换共享、标准规范、
安全管理）
一 建设目标
1个窗口：上海农业大数据共享服务平台，作为市农委服务三农的总窗口、数据
汇聚的总入口和信息服务的总出口。
郊 区
农 民
总窗口
对内、对外提供信息服务
入口
出口
市民
农民
管理人员
经营
主体
上海农业公共信息化平台
一 建设目标
2个核心：“一库”即上海农业数据资源库；“一图”即上海农业GIS公共服务系统
一 建设目标
构建上海农业大数据共享服务平台，是农业部农业农村大数据试 点工程对上海的任务要求；是市委、市政府对本市发展精准、精细、 精品“三精”农业的目标要求；是市委农办、市农委提升行政工作效 能、转变工作作风、推动农业供给侧结构性调整和服务上海三农发展 的工作要求；是更好地指导广大农民和新型经营主体的进行生产经营 管理的迫切要求。
一 建设目标
（一）现状分析
上海农业信息化成长发展历程
市农委及直属事 业单位网站情况
上海农业网于1999年筹建，于2000年3月22日由原冯国 勤副市长点击正式开通。据统计，现有市农委及直属
事业单位网站有17个。
新起点、新征程
1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013 2015 2017 2020
6个统一：
一 建设目标
上海农业大数据共享服务平台体系架构图
上
各级领导 农委处室 行业局办 涉农各区 涉农镇农办 村级工作人员
经营主体 农业从业者 市民
上
海
上海农业大数据共享服务平台（一张网）
海
农
农
业
业
数
一图
一库
一系统
一应用
一服务
数
据
据
资
资
源 关联
分析 融合
源
标
数据仓库
农业云 —统一管理软硬件基层设施