联通大数据业务实践及能力介绍
联通大数据产品及案例介绍：精准营销产品
数据引领未来联通大数据产品及案例介绍目录contents1 2 3产品介绍行业场景案例分享运营商有什么数据运营商大数据具备的全面性、多维性、中立性、完整性是其它企业很难比拟的，而且通过这些不同维度数据的交叉关联，可以创造更多的新数据和新价值身份上网位置社交支出通信终端时序基于通信交往圈的大小，主被叫，时间序列，得到用户的社交特征运营商通过位置信息，可以掌握用户出行特征，给用户带来生活的极大便利基于用户访问什么网址，下载什么应用，访问什么内容等，得到上网喜好运营商不仅客户信息覆盖完整，还可以基于实际行为进行验证。
通过身份信息，帮助金融机构快速判定用户的信用程度运营商有客户最为详实的消费账单，比如流量费，短信费、语音费、新业务费等，能反映用户的一些特征通过用户的通信使用情况，比如本地，漫游，长途，了解用户通话行为特征识别记录手机终端型号，了解用户手机使用特征，发展趋势，用户换机周期等通过用户上网，位置，通话等行为按照时间排列，了解更多规律提供更多服务运营商数据与传统BAT数据相比优势数据局部性数据封闭性数据割裂性数据全面性互联网公司的数据是相互割裂的，淘宝只有淘宝的售卖数据，没有百度搜索的数据很少有互联网公司愿意开放自己的数据，开放更多的是商业模式层面和应用层面。
互联网的数据整合困难，同时注册的个人账号也是短期的，不稳定的。
互联网公司的数据受限于自身的业务，其数据的范围和深度都是有限的。
BAT数据受限于本身的数据基因运营商的数据也许更有代表性和竞争力运营商是数据管道，任何个人、企业的上网和通话的行为都流淌在运营商的管道里，并且任何时候你的位置都需要上报给运营商的基站以便能够随时沟通，移动互联网越发展，运营商的数据规模优势就越大。
运营商以号码为唯一的ID来整合各类数据，因此刻画客户的完整性是一般企业难以企及的，因为号码就是业务本身，而且还有终端ID作为移动通信网天生的业务属性而存在。
运营商数据解决移动互联网时代最为关注的三个问题？我是谁，我在哪里，我在干什么，这是很多企业的数据难以比拟的。
联通大数据业务实践及能力介绍
1
场景营销规则配置（5大类）
拨打固定电话类 • 输入固定电话号码； APP使用类 • 输入APP名称； 搜索关键字类 • 输入关键词名称。
2
场景营销计划创建（5步骤）
用 户 群 规 则 配 置
识别5亿URL，20万个互联网产品 识别约4600个手机品牌、11万个终端型号 日处理5400亿条上网记录信息，290亿条话单
13
联通大数据的数据优势-5
数据一点集中
① 用户上网、通信、位置、终端、社 等多维度数据一点采集、一点处理
数据价值高
信息含量丰富：集中了用户从生活到工 作，从通信行为到互联网行为的数据，
能力开放
（合作伙伴自 行训练模型）
部 署
生 产 平 台
数 据 推 送
个性化标签
（部署到平台 用于用户筛选）
34
数达营销产品-实时场景营销模式
Ø 以旅游类产品推广为例，传统的营销手段很难准确的把握到目标人群，引入中国联通大数据，当用户搜索旅游 关键词／访问旅游类APP时，及时营销，针对性更强，效果更好。
IMEI
业务基地 ……
使用内容 访问IP
用户状态信息 号码状态 年龄业务开通状态 用户订购信息 订购产品 流量包 合约计划 开通渠道 发展员工 …… 欠费状态 ……
用户消费信息 消费金额 月租费 流量费 短信费 通信费 ……
网厅手厅用户画像 号码 IMEI 访问位置 …… 号码
用户位置信息 IMSI LAC 时间 ……
想买什么价 位的
流量银行 沃音乐 Wo邮箱 沃商店 联通IPTV/Toolbar/联通公共WIFI及更多
30
数达营销产品服务模式
互联网投放 模式
01 01 02 02
联通数字化能力体系
联通数字化能力体系
中国联通的数字化能力体系主要包括以下几个方面：
1. 提升智慧运营能力：在数字化转型过程中，中国联通加强了智慧运营能力的提升，包括提升数字化转型的效率、智能化的决策能力、自动化运营能力等。
2. 构建现代化管理体系：中国联通通过数字化技术构建了现代化管理体系，包括组织架构优化、人力资源数字化管理、企业资源数字化管理等方面。
3. 打造数字化能力体系：中国联通打造了以5G为基础，以物联网、云计算、大数据、人工智能、区块链、信息安全为核心的数字化能力体系，为各行业提供数字化解决方案。
4. 创新产品应用：中国联通利用数字化技术，不断创新产品应用，例如天宫生态系统等，这些产品应用有助于推动各行业的转型升级。
5. 赋能千行百业转型升级：中国联通通过数字化技术，为各行业提供数字化解决方案，助力千行百业实现转型升级。
6. 数据治理、数据服务、数据安全等方面的优势：中国联通在数据治理、数据服务、数据安全等方面具有优势，能够为各行业提供数据服务，保障数据安全。
总之，中国联通的数字化能力体系是一个全面、系统的体系，涵盖了运营管理、产品创新、行业赋能等多个方面，旨在推动各行业的数字化转型升级，创造人民美好信息生活、推动经济社会高质量发展。
【精品】2019年联通5G创新应用实践大数据报告PPT(获奖作品)图文
网
2018年：具备试验或试商用级别设备，
CU/DU合设
络/
只能进行NSA阶段试验
芯
2019年底：具备稳定的商用级别设备
EPC+
片
智能终端：
/终 端
2019Q1：试商用NSA单模小批量上市
2019Q3：SA/NSA的多模终端小批量上市
11月 芯片 开始 支持
2019年底：5G手机开始批量上市
NSA
Q1芯片
开始支持 SA
Q2
Q3
CU/DU合设/分离 5GC
Q1/Q2 终端厂家 发布5G终
端
Q3 多模终端
小批量上 市
Q4
Q4 多模终端 开始批量
上市
标
Rel-15
Rel-16
准 R15标准（eMBB为主）：17.12完成5G架构及 R16标准（同时支持eMBB和uRLLC）：2018年6月启动，预计2019年
垂直行业市场
使能车联网、智慧制造、智慧医疗 、智慧教育、智慧城市等垂直行业
社会数字化转型基础
构建和物理世界对应的数字世界， 推动各行业数字化转型
通信网的重构
5G不仅仅是移动网，将带来整个通信网的重构，服务2C和2B：
1、以DC为中心的网络架构 2、新的无线网 3、云化、集中化的核心网（NFV）
4、灵活调度、大带宽的传送网（SDN） 5、AI化运营 6、以2C为主服务2C+2B
CU/DU合设
络/
只能进行NSA阶段试验
芯
2019年底：具备稳定的商用级别设备
EPC+
片
智能终端：
/终 端
2019Q1：试商用NSA单模小批量上市
2019Q3：SA/NSA的多模终端小批量上市
大数据实战实训报告总结
一、实训背景随着信息技术的飞速发展，大数据已成为当今社会的重要资源。
为了提高学生对大数据技术的实际应用能力，我校计算机科学与技术学院组织了一次大数据实战实训。
本次实训旨在让学生了解大数据的基本概念、技术架构和应用场景，并通过实际项目操作，培养学生的数据采集、处理、分析和可视化能力。
二、实训目标1. 掌握大数据的基本概念、技术架构和应用场景；2. 学会使用Hadoop、Spark等大数据技术进行数据处理和分析；3. 提高编程能力，熟练运用Python、Java等编程语言；4. 培养团队合作精神，提高沟通与协作能力。
三、实训内容1. 大数据技术概述本部分介绍了大数据的定义、特点、技术架构和应用场景，让学生对大数据有一个全面的认识。
2. Hadoop技术栈本部分讲解了Hadoop的基本原理、HDFS、MapReduce等关键技术，并进行了实践操作。
3. Spark技术栈本部分介绍了Spark的核心概念、RDD、DataFrame等，并进行了Spark的实践操作。
4. 数据采集与预处理本部分讲解了数据采集、清洗、转换等预处理技术，并进行了实践操作。
5. 数据分析与挖掘本部分介绍了数据挖掘的基本方法，如聚类、分类、关联规则等，并进行了实践操作。
6. 数据可视化本部分讲解了数据可视化的基本原理和方法，并进行了实践操作。
7. 大数据实战项目本部分以一个实际项目为例，让学生进行实战操作，提高实际应用能力。
四、实训过程1. 理论学习学生通过自学、课堂讲解、实验演示等方式，掌握大数据相关理论知识。
2. 实践操作学生在实验室内进行实践操作，通过动手实践，巩固所学知识。
3. 项目实战学生以小组为单位，进行大数据实战项目，提高实际应用能力。
五、实训成果1. 学生掌握了大数据的基本概念、技术架构和应用场景；2. 学会了使用Hadoop、Spark等大数据技术进行数据处理和分析；3. 提高了编程能力，熟练运用Python、Java等编程语言；4. 培养了团队合作精神，提高了沟通与协作能力。
去联通面试自我介绍
去联通面试自我介绍尊敬的面试官，大家好，我是来自XX大学计算机科学与技术专业的XXX，很荣幸能够参加联通的面试机会。
在这里，我想和大家分享一下我自己的情况和对联通的向往。
首先，我想简单地介绍一下我自己。
我是一个充满激情和好奇心的人，对新兴技术抱有浓厚的兴趣，因此我选择了计算机科学与技术这个专业。
在大学期间，我通过各种实践机会，积累了丰富的技术经验和团队合作能力。
我曾参与过多个项目，并担任过核心开发成员和项目负责人的角色，这些经历锻炼了我解决问题的能力和沟通协作的能力。
在学术方面，我也积极参与科研活动，曾发表过一篇论文，并参与了多个科研项目，提高了自己的研究能力和创新能力。
其次，我选择联通的原因主要有以下几点。
首先，我对联通作为中国领先的通信运营商之一的业务和技术发展非常感兴趣。
联通在通信领域拥有丰富的资源和经验，在网络建设、云计算、大数据等领域都有着前瞻性的布局和技术创新。
加入联通，我相信我能够在这样一个技术先进且实力雄厚的企业中充分发挥自己的专业能力，实现个人价值的提升。
其次，联通作为一家国有企业，有着广阔的发展空间和稳定的岗位保障。
我希望能够在这样一个稳定和安全的环境中，长期从事自己所热爱和擅长的工作，实现自己的职业目标和人生理想。
除了以上的个人优势和对联通的向往之外，我也认识到我还存在一些不足和需要提升的地方。
首先，我觉得自己在理论基础上还存在一些薄弱环节，尤其是在某些高级编程语言和算法设计方面。
其次，我希望能够在工作中不断学习和提升自己的技术能力，不断地跟上行业的最新发展和变化。
最后，我相信团队的力量非常重要，我希望能够在联通这样的大平台上，通过与各个领域的优秀人才的合作，不断地学习和成长。
面对自己的不足，我积极主动地采取行动去克服困难和提升自己。
我通过参与各类技术培训和实践活动，积极学习和了解最新的技术动态和行业趋势。
我还参与了一些开源项目和社区活动，和其他开发者一起合作，在实践中提高自己的技术能力和解决问题的能力。
大数据统计实践实训报告(2篇)
第1篇一、实训背景与目的随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经到来。
大数据以其海量、多样、快速、复杂等特点，对各个行业产生了深远的影响。
为了使我国高校学生更好地适应这一发展趋势，提高学生的数据分析能力，我校特开设了大数据统计实践实训课程。
本次实训旨在通过实际操作，让学生掌握大数据处理的基本方法，提高数据统计分析能力，为今后从事相关领域工作打下坚实基础。
二、实训内容与方法本次实训主要包括以下内容：1. 数据采集与预处理：学习如何从各种渠道获取数据，了解数据预处理的基本方法，包括数据清洗、数据整合等。
2. 数据存储与管理：学习使用Hadoop、Spark等大数据存储与管理工具，了解分布式存储架构。
3. 数据挖掘与分析：学习使用Python、R等编程语言进行数据挖掘与分析，掌握常用的数据挖掘算法。
4. 可视化展示：学习使用Tableau、ECharts等工具进行数据可视化展示，提高数据表达效果。
实训过程中，我们采用了以下方法：1. 理论教学与实践操作相结合：在理论教学的基础上，通过实际操作使学生更好地理解和掌握相关知识。
2. 小组合作学习：将学生分为若干小组，共同完成实训项目，培养学生的团队协作能力。
3. 案例分析与实战演练：通过分析实际案例，使学生了解大数据在各个领域的应用，提高解决实际问题的能力。
三、实训过程与成果1. 数据采集与预处理：我们选取了电商、社交网络等领域的公开数据集，通过数据清洗、整合等方法，为后续分析做好准备。
2. 数据存储与管理：我们使用Hadoop分布式文件系统（HDFS）存储数据，并利用Hive进行数据查询与分析。
3. 数据挖掘与分析：我们使用Python进行数据挖掘与分析，实现了用户行为分析、商品推荐等应用。
4. 可视化展示：我们使用Tableau进行数据可视化展示，将分析结果以图表形式呈现，便于理解和传播。
经过一段时间的实训，我们取得了以下成果：1. 掌握了大数据处理的基本方法：通过实训，我们熟悉了Hadoop、Spark等大数据存储与管理工具，掌握了数据清洗、整合、挖掘等基本方法。
大数据专业实习报告题目
一、实习背景随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经来临。
大数据技术在各行各业中的应用日益广泛，对企业运营的优化和决策支持具有重要意义。
为了深入了解大数据技术在实际工作中的应用，提高自己的专业技能，我于2023年6月至8月在一家知名企业进行了为期两个月的大数据专业实习。
二、实习目的1. 了解大数据技术的基本原理和应用场景；2. 掌握大数据平台搭建、数据采集、处理、分析和挖掘等技能；3. 培养团队合作精神和沟通能力；4. 提高解决实际问题的能力。
三、实习内容1. 大数据平台搭建在实习期间，我参与了企业大数据平台搭建项目。
首先，学习了大数据平台的基本架构和常用技术，如Hadoop、Spark、Flink等。
然后，根据企业需求，选择合适的平台搭建方案，并进行了平台搭建和配置。
2. 数据采集与处理针对企业业务需求，我负责从多个数据源采集数据，包括内部业务数据、第三方数据等。
在数据采集过程中，学会了使用爬虫技术、API接口等技术获取数据。
同时，对采集到的数据进行清洗、去重、转换等处理，确保数据质量。
3. 数据分析与挖掘通过对企业业务数据的分析，我发现了一些有价值的信息。
例如，通过对销售数据的分析，发现了不同产品的销售趋势，为企业制定销售策略提供了依据。
此外，我还运用聚类、分类等算法，对客户数据进行挖掘，为企业精准营销提供了支持。
4. 项目实施与优化在实习过程中，我参与了多个实际项目，如客户画像、风险控制等。
在项目实施过程中，与团队成员紧密合作，共同解决问题。
同时，对项目进行优化，提高项目效率。
四、实习收获与体会1. 知识收获通过实习，我对大数据技术有了更深入的了解，掌握了大数据平台搭建、数据采集、处理、分析和挖掘等技能。
同时，学习了Python、Java等编程语言，提高了自己的编程能力。
2. 能力提升在实习过程中，我学会了如何与团队成员沟通协作，提高了自己的团队协作能力。
同时，通过解决实际问题，提高了自己的解决问题的能力。
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02 沉淀用户行为作为接入点的线下批量营销，引入中国联通大数据，
精准的找到产品的目标人群，支持联通丰富的渠道精准触达。
03 以用户实时行为作为接入点的实时场景营销，场景包括位置类、
APP类、URL类、搜索关键词类、固定电话类。
04 面向行业客户的存量用户，依据其提供的身份证号、终端MAC、
终端IDFA、终端IMEI等账号，复联出用户当前的手机号。 31
渠
道
流量银行 沃商店
沃音乐 Wo邮箱
联通IPTV/Toolbar/联通公共WIFI及更多 30
数达营销产品服务模式
互联网投放
模式
01
04
02
失联复联
线下批量
模式
03
营销模式
实时场景 营销模式
01
通过数据分析对目标群体进行精准推送,以对用户贴标签和用户画
像为基础，通过互联网渠道实时投放，进行精准触达。
身份验证
位置核验
号码风险
交际圈验证
二次卡清理
l 手机号、姓 名、证件号 等身份信息 核验；
l 用户基本信 息；
l 实时位置核验； l 历史位置核验； l 工作地核验； l 居住地核验；
l 号码状态； l 在网时长； l 三无极低信息； l 付费模式； l 合约信息；
l 交往圈验证； l 常用联系人；
企业风控
基本信息服务 企业评级服务
反欺诈服务
数盾风控
个人风控 （4亿）
信息核验服务 用户评级服务 反欺诈服务
失联修复催收
60个标准APIs 23个联通、电信、移动APIs 20个银联融合APIs
19
个人风控产品—信息核验服务
Ø 是将客户提供的用户信息与风控平台存储的用户信息进行验证的服务，可以为贷前用户的信息核验提供 支撑，降低金融行业业务风险。
数达营销产品-线下批量营销模式-2
Ø 丰富的基础标签之外，支持客户通过以下3种建模方式，满足个性需求。以信用卡拉新为例，通过配置自定义模 型，筛选出搜索过指定关键字的用户，更精准锁定有办理信用卡意向的群体。
支持类型
多类型详参配置
需配置参数
举例
“主动” 拨打“116114” “大于5次”; 搜索“SUV”“大于3次” ； 访问“”“1次以上” ； APP“消消乐” “使用流量大于100M”； “39.913261 116.351543”“2km范围”属于“北京” ；
24
风控应用场景一：新客户贷款，信息验证和信用评估
新用户 方案流程：
金融业务申请 征信授权
信用分
消费金融机构 用户手机号码
风控平台
身份信息核查 黑名单状态验证
效果：
授信用户1400万； 不良小于1.2%； 放贷款量同行业排名第一。
通信消费历史信用 ……
月均消费能力评估
终端类型评估
25
风控应用场景二：防盗刷
联通大数据业务实践及能力介绍
01 中国联通大数据优势
15
联通大数据的数据优势-1
Ø联通大数据具备全面性、多维性、中立性、完整性是其它企业很难比拟的，而且通过这
些不同维度数据的交叉关联，可以创造更多的新数据和新价值 。
身
运营商不仅客户信息覆盖完整，还可以
份
基于实际行为进行验证。通过身份信息，
帮助金融机构快速判定用户的信用程度
l 二次卡清理；
22
个人风控产品—用户评级服务
Ø 基于用户入网的基础信息、通信行为、缴费行为、移动互联网行为、位置信息等数据，建立用户评级， 可用于金融、电商、地产和汽车销售等领域进行放贷、信用消费前的评估，辅助客户进行风险控制。
Ø 评分模型可根据需求进行定制。
信用评分
终端评分
通信评分
l 沃信用分； l 话费评分； l 欠费停机次数、
业务支撑系统
客户基本资料
用户通信行为
用户信用信息
姓名 客户类型 年龄
语音 通话类型 通话时长 初始信用度 欠费额度
性别 电话号码 住址
短信 通话时间 对端号码 动态信用度 欠费频次
证件号码 地域
……
流量 通话地点 ……
欠费账龄
……
用户状态信息
用户终端信息
用户消费信息
号码状态
欠费状态 手机号码 IMEI IMSI 消费金额 月租费 通信费
l 近1个月交易水平、 频度；
l 博彩消费水平； l 航空消费水平； l 保险支出水平； l 铁路消费水平； l 休闲娱乐消费水平
23
个人风控产品—反欺诈服务
反欺诈整体能力框架
反欺诈产品 核心能力 数据源
反薅羊毛、反骗贷、反骗保、反多头借贷、防盗刷等APIs 黑名单库 精准模型 用户画像 机器学习 坏人画像 知识图谱 通讯数据 上网日志数据 位置数据 互联网数据 合作伙伴数据
方案流程： 刷卡支付
消费金融机构
支付实时位置
√ 合理范围(例:<1Km)
× 异常距离(例:>1Km)
• 用户手机号码 • 支付实时位置
风控平台
获取手机实时位置
? 26
风控应用场景三：债务人欠款追回
方案流程：
债务人
消费金融机构
①债务失联
④债务催缴
⑤债务回款
效果：
②失联人员不完整信息
号码匹配成功率32%； 号码接通成功率77.5%； 一周回款率2.46%。
13
联通大数据的数据优势-5
数据一点集中
① 用户上网、通信、位置、终端、社 等多维度数据一点采集、一点处理 一点服务；
② 均采集生产系统原始数据，实时性 真实性、完整性有保障。
平台能力强
① 海量的数据处理能力，同时能力开 平台的建设实现资源共享、数据共 有助于快速构建模型，快速形成生 能力；
② 已具备4500+集群节点，90PB的 储能力。
11
联通大数据的数据优势-3
用户标签是中国联通对全网用户的基础信息和行为数据的归纳和分析结果，标识 用户的属性特征和行为偏好，以标签信息为基础刻画形成用户360°的用户画像。 成果：涵盖9大类，共计3800余个用户标签。
互联网信息库是对互联网日志中的URL/APP等内容进行识别 的规则管理，从而识别出用户上的网站、使用的APP、搜索 的关键字、产生的动作、访问的内容等。 成果：识别轻松识别5亿URL ， 20万个互联网产品，1.3万 余款APP，基础词库14类2040万关键词。
标签体系
数字营销
Wo指数 风控平台
能力开放
智慧足迹
旅游大数据
政务大数据 12
联通大数据的数据优势-4
固话用户6000万 宽带用户7600万 移动用户3.3亿
全国4亿全样本用户数据 涵盖9大类，共计3700余个用户基础标签 识别5亿URL，20万个互联网产品 识别约4600个手机品牌、11万个终端型号 日处理5400亿条上网记录信息，290亿条话单
33
数达营销产品-线下批量营销模式-3
Ø 在已有标签和自定义模型的基础上提供更多选择的支撑模式，辅助合作伙伴使用定制开发模型或自训练模型生 成个性化标签。
定制开发模型
l 针对01不满足的客户需求，联通提供个性开发 模型服务，实现客户个性化标签。
个
合 作
性 化 模
中 国
个
性 化
个性化标签
伙 伴
型 需
年龄业务开通状态 …… 终端型号 终端厂商 ……
流量费 短信费 ……
用户订购信息
用户储值信息
用户分群信息
订购产品 流量包 合约计划 缴费渠道 缴费时间
集客分群 客户分群
开通渠道 发展员工 ……
缴费金额
……
VIP分群
……
自营内容产品 业务基地用户画像 号码 IMEI 业务基地 使用内容 访问IP ……
目标用户群洞察
价值分布；
年龄分布；
VIP等级；
性别比例；
流量使用分布； 出行；
终端使用； 分类财经使用；
营销计划全流程
① 营销基本信息； ② 选择用户群； ③ 选择产品； ④ 配置渠道； ⑤ 营销周期配置
备注：线下批量营销支持联通丰富的渠道精准触达：包含短信、外呼、邮箱、彩信等，满足合作伙伴各类渠道的营销需求。 32
电催平台
③失联人员信息修复
风控平台
27
风控主要客户
28
2.2 数字营销（数达）产品介绍
29
数达营销
找到用户
姓名 年龄 性别
家在哪？ 在哪工作？
爱好什么
美食达人 旅行家
最近想买啥
现在在哪 现在想 干什么
金融小鳄鱼
喜欢哪个 品牌
想买什么价 位的
触达用户
线
下
渠
道
短信 外呼 Wo邮箱 彩信
线 上
广点通 Wo门户 116114Wo阅读
联
求通
开 （部署到平台 发 用于用户筛选）
客户自训练模型
l 合作伙伴根据自身业务行业背景和需求，在能力开放平台进行模型 训练，完成后于生产平台部署，数据推到数达营销，生成个性标签。
l 联通提供数据、环境、接口、硬件、软件等支撑。
能力开放
（合作伙伴自 行训练模型）
生
部 署
产
平
台
数
据 推
个性化标签
送
（部署到平台
须项) 用户位置类
APP使用类
本 信
• 输入APP名称；
息
• 直接输入位置经纬度； 搜索关键字类
配
置
• 基于地图选择经纬度 • 输入关键词名称。
营 销 规
则 选
择
用 户 群 规
则 配
置