通信行业大数据项目市场需求
2024年通讯设备市场发展现状
通讯设备市场发展现状引言通讯设备市场是一个日益发展的行业，随着技术的不断演进和需求的不断增长，市场规模和竞争激烈程度也呈现出不断扩大的趋势。
本文将通过对通讯设备市场的分析，探讨其发展现状以及未来的趋势。
市场规模和增长趋势近年来，通讯设备市场的规模持续扩大。
据最新研究数据显示，全球通讯设备市场在过去五年内以每年约9%的速度增长，预计到2025年将达到一个巨大的价值。
这主要受到了以下几个因素的影响：1.移动互联网的普及：随着智能手机的普及和移动互联网的快速发展，人们对通讯设备的需求不断增长。
越来越多的人希望通过移动设备来进行通讯和信息获取。
2.5G技术的推动：5G技术的商用推出将会带来通讯设备市场的又一波增长。
5G技术将大大提高通信速度和可靠性，为人们带来更多的通讯和娱乐选择。
3.物联网的兴起：随着物联网的兴起，越来越多的设备需要进行互联互通。
这促使了通讯设备市场的快速增长，因为各种设备需要与互联网连接，以实现数据的传输和共享。
市场竞争格局通讯设备市场竞争激烈，主要的参与者包括国际知名的通讯设备制造商和运营商。
在全球范围内，主要的市场竞争格局如下：1.中国企业的崛起：近年来，中国的通讯设备制造商取得了巨大的发展。
华为、中兴等公司在全球市场占有重要地位，其技术水平和产品质量得到了广泛认可。
2.美国企业的主导：美国企业在通讯设备市场中一直处于领先地位。
高通、苹果、思科等公司在通讯设备的研发和制造方面具有强大的实力。
3.欧洲企业的特色：欧洲企业在通讯设备市场中也占有一定份额。
诺基亚等公司在通信设备的制造和解决方案提供方面具有一定的优势。
市场竞争格局的变化主要受到技术创新和市场需求变化的影响。
未来，随着5G技术的商用推出，通讯设备市场竞争格局可能会出现一些变化。
技术和产品创新通讯设备市场的发展离不开技术和产品的创新。
在过去几年里，一些重要的技术和产品创新对通讯设备市场产生了重大影响。
1.5G技术：作为当前通讯设备行业的热门话题，5G技术将在未来几年内取得突破性进展。
2024年数字集群通信设备市场发展现状
2024年数字集群通信设备市场发展现状引言数字集群通信设备是一种为解决大规模通信需求的专用设备。
随着数字化技术和网络通信的快速发展，数字集群通信设备市场日趋成熟。
本文将分析当前数字集群通信设备市场的发展现状。
市场规模数字集群通信设备市场规模呈现稳定增长趋势。
根据市场调研数据，2019年全球数字集群通信设备市场规模达到XX亿美元，预计未来几年将保持年均XX%的增长率。
云计算、物联网和大数据等技术的广泛应用推动了数字集群通信设备市场的发展。
市场驱动因素1.大数据需求增加：随着大数据分析在各行各业的应用，对数据中心的需求不断增加，数字集群通信设备作为数据中心的重要组成部分，受益于大数据需求的增长。
2.云计算服务普及：云计算服务的兴起带来了对高性能计算和大规模数据存储能力的需求，数字集群通信设备在云计算环境中扮演着重要角色，因此云计算服务的普及也促进了市场的增长。
3.物联网发展：物联网的快速发展将大量设备和传感器连接到网络，增加了对通信能力的需求，数字集群通信设备能够提供高效的通信支持，因此物联网的发展也推动了市场的增长。
市场趋势1.高性能计算能力需求增加：随着人工智能、虚拟现实等领域的迅速发展，对高性能计算能力的需求不断增加。
数字集群通信设备具备高带宽和低延迟的特点，能够满足这些领域对于数据传输速度的要求。
2.网络安全成为关注焦点：数字化环境中的安全问题日益突出，网络攻击和数据泄露事件频发。
数字集群通信设备作为关键的数据传输通道，网络安全问题备受关注。
因此，数字集群通信设备市场将迎来更加严格的网络安全标准和解决方案。
3.软件定义网络(SDN)的应用：软件定义网络技术的发展使得网络设备的管理和配置更加灵活和智能化。
数字集群通信设备作为数字化网络的关键组成部分，将不断应用和融合软件定义网络技术，以提供更加高效和灵活的通信方案。
主要厂商与产品1.厂商A：产品A系列，提供高密度和高性能的数字集群通信设备，广泛应用于大规模数据中心和云计算环境。
通信工程中的大数据分析与应用
通信工程中的大数据分析与应用随着信息技术的迅速发展和智能化时代的到来，大数据分析已经成为通信工程领域的重要研究方向。
大数据分析与应用在通信工程中的应用可以为运营商、网络服务提供商以及设备制造商等行业带来巨大的商业价值和技术突破。
本文将从通信工程的角度分析大数据分析的定义、应用场景以及其对通信工程领域的影响。
一、大数据分析的定义大数据分析是指对海量、多元、高维度的数据进行挖掘、分析和处理，从中发现隐藏的规律和价值，以支持决策和创新。
在通信工程中，大数据分析主要涉及对通信设备、网络流量、通信用户行为等大量数据进行采集、存储和分析，以实现对网络性能、用户体验和业务运营的优化与改进。
二、大数据分析在通信工程中的应用场景1. 网络性能优化：通过对网络流量数据和设备状态数据进行实时监测和分析，可以及时发现和解决网络故障、拥塞和网络性能瓶颈问题，提高网络的稳定性和可靠性。
2. 用户行为分析：通过对用户通信行为数据的挖掘与分析，可以了解用户的需求、偏好和行为习惯，从而为运营商提供个性化服务和精准营销，提高用户满意度和留存率。
3. 业务运营优化：通过对业务数据和营销数据的分析，可以调整和优化业务策略，提高业务收入和市场份额。
同时，还可以进行精确的用户定位和精准的市场推广，提高竞争力。
4. 安全威胁识别：通过对通信网络中的异常数据和安全事件进行分析，可以及时发现和应对网络攻击、数据泄露等安全威胁，保护通信网络的安全与稳定。
三、大数据分析对通信工程领域的影响1. 提高网络性能：通过大数据分析的技术手段，可以实时监测和预测网络性能状况，从而为网络规划、优化和维护提供决策支持，提高网络的质量和效率。
2. 提升用户体验：通过对用户行为数据的分析，可以了解用户的需求和偏好，将服务个性化，提高用户的满意度和黏性。
3. 优化业务运营：大数据分析可以帮助运营商和服务提供商发现用户需求和市场趋势，并基于这些数据进行业务创新和市场推广，提高业务收入和市场竞争力。
移动通信中的大数据分析
移动通信中的大数据分析随着科技的不断发展和智能手机的普及，移动通信行业正经历着巨大的变革。
越来越多的用户通过移动通信网络进行交流和信息传递，每天产生的数据量也呈现爆炸式增长。
这些海量的数据蕴藏着巨大的价值，对于移动通信运营商来说，如何利用大数据进行分析和挖掘已经成为一项重要的挑战和机遇。
移动通信中的大数据分析可以帮助运营商更好地了解用户需求、优化网络性能、提高服务质量、精准营销和增加盈利。
在本文中，我们将探讨移动通信中的大数据分析的重要性、应用场景以及具体操作。
一、大数据分析在移动通信中的重要性移动通信运营商每天收集到大量的用户数据，这些数据包括用户的通话记录、短信、上网记录、位置信息等。
通过对这些数据进行分析，运营商可以了解用户的使用习惯、用户的需求以及用户对网络服务的满意度。
在网络规划和优化方面，大数据分析可以帮助运营商识别网络瓶颈、优化网络布局、提高网络容量和覆盖范围，从而提供更好的网络服务质量。
此外，大数据分析还可以帮助运营商预测网络流量的变化趋势，及时调整网络资源，避免网络拥塞和信号覆盖不足的情况发生。
在精准营销方面，大数据分析可以帮助运营商了解用户的消费偏好、兴趣爱好以及购买行为，并根据这些信息进行个性化的推荐和营销活动。
通过精准营销，运营商可以提高用户的忠诚度和满意度，从而增加用户的使用时长和消费金额。
二、大数据分析在移动通信中的应用场景1. 用户行为分析通过分析用户的通话记录、短信、上网记录等数据，运营商可以了解用户的使用习惯和需求。
比如，通过分析用户的通话时间和时长，运营商可以了解用户的通话习惯，并根据不同的通话需求提供相应的套餐和服务。
另外，通过分析用户的上网行为，运营商可以了解用户的兴趣爱好和消费偏好，从而进行个性化的推荐和营销活动。
2. 网络性能优化通过分析网络流量、信号强度等数据，运营商可以了解网络的瓶颈和优化空间。
比如，通过分析网络流量的变化趋势，运营商可以及时调整网络资源，避免网络拥塞和信号覆盖不足的情况发生。
对通信行业的分析
对通信行业的分析当前通信行业在技术和市场方面都呈现出不断发展和扩大的趋势。
随着信息化和数字化的深入推进，通信行业成为现代社会的重要基础设施，对经济社会的发展起到了重要的推动作用。
本文将从技术发展、市场需求和未来趋势等方面对通信行业进行分析。
首先，技术发展是推动通信行业不断进步的关键因素之一。
随着5G技术的推出和应用，通信行业的速度、带宽和容量等方面都将得到大幅提升。
5G技术的广泛应用将带来更多的智能终端和物联网设备，加强了人与人、人与物之间的连接，为各行各业提供更多的应用场景和商机。
其次，在市场需求方面，通信行业面临着巨大的市场机遇。
随着人们生活水平的不断提高和信息化的普及，对通讯设备和服务的需求也在不断增长。
尤其是移动互联网的发展，使得手机用户呈现出了爆发式增长，移动支付、移动购物等新兴业务也得到了广泛应用。
同时，随着人们对通信服务质量和用户体验的要求不断提高，通信企业也在加大对网络建设和服务质量的投入，以满足用户的需求。
再次，未来通信行业的趋势将更加多元化和智能化。
随着人工智能和大数据技术的不断发展，智能通信将成为未来行业的重要发展方向。
通过人工智能技术的应用，通信网络可以更好地进行资源调度和故障处理，提高网络的稳定性和可靠性。
同时，大数据技术的应用可以为通信企业提供更多的用户数据和市场信息，以便更好地进行精准营销和服务定制。
最后，通信行业也需要面对一些挑战和风险。
比如，网络安全和用户隐私问题是当前通信行业面临的较大挑战之一。
随着通信技术的发展，网络攻击和信息泄露等问题也日益严重，通信企业需要加大对网络安全的投入，制定更加严格的安全防护措施，以保障用户信息的安全和隐私的保护。
综上所述，通信行业在技术和市场方面都呈现出不断发展和扩大的趋势。
随着5G技术的推出和应用，通信行业将迎来更大的发展机遇；未来通信行业的发展将更加多元化和智能化；同时，通信行业也需要面对网络安全和用户隐私等挑战。
调研报告：通信技术专业行业需求调研报告
调研报告：通信技术专业行业需求调研报告一、引言通信技术作为现代社会的重要支撑，其发展日新月异，对人才的需求也在不断变化。
为了深入了解通信技术专业的行业需求，我们进行了此次调研。
二、调研目的本次调研旨在了解通信技术行业的发展现状、未来趋势以及对通信技术专业人才的具体需求，为通信技术专业的教育教学改革提供参考依据，以培养更符合行业需求的高素质人才。
三、调研方法我们采用了多种调研方法，包括问卷调查、企业访谈、行业报告分析以及网络数据收集等。
四、通信技术行业发展现状（一）通信技术的广泛应用通信技术已广泛应用于各个领域，如移动通信、卫星通信、光纤通信等。
特别是 5G 技术的商用，推动了智能交通、智能制造、医疗健康等行业的快速发展。
（二）市场规模不断扩大随着通信技术的不断创新和应用拓展，通信技术市场规模持续增长。
据相关数据显示，全球通信市场规模在过去几年保持了较高的增长率。
（三）技术更新换代迅速通信技术的发展速度极快，从 2G 到 5G 的演进，以及未来 6G 的研发，技术的更新换代周期越来越短。
五、通信技术行业未来趋势（一）智能化通信网络将更加智能化，具备自我优化、自我修复和智能决策的能力。
（二）融合化通信技术将与其他技术深度融合，如物联网、大数据、人工智能等，创造出更多的应用场景和商业模式。
（三）绿色化随着环保意识的增强，通信技术的发展将更加注重节能减排，推动绿色通信的发展。
六、通信技术专业人才需求分析（一）岗位需求通信技术行业的岗位需求主要包括通信工程师、网络优化工程师、数据通信工程师、传输工程师等。
（二）技能要求1、专业知识掌握通信原理、数字信号处理、通信网络等专业知识。
2、技术能力具备通信设备的安装调试、网络规划与优化、故障诊断与排除等技术能力。
3、编程能力熟悉 Python、C+＋等编程语言，能够进行通信相关的软件开发。
4、综合素质具有良好的沟通能力、团队协作能力、创新能力和解决问题的能力。
（三）证书要求一些通信行业的相关证书，如华为认证、思科认证等，对求职和职业发展具有重要作用。
大数据技术在通信中的应用分析
大数据技术在通信中的应用分析随着科技的不断迭代和进步，大数据技术已经成为了各行各业最热门的话题之一。
尤其是在通信领域，大数据技术的应用已经愈发广泛。
本文将会从通信行业的角度出发，阐述大数据技术在通信中的应用分析。
1. 网络流量管理在如今这个瞬息万变、飞速发展的时代，很多传统通信网络已经无法满足用户的需求。
CDN、P2P、OTT等新型协议的出现，使得网络流量呈现指数级增长。
如何对网络流量进行合理的管理、调度和治理，成为了通信业发展的重要课题。
这时候，大数据技术就发挥了重要作用。
大数据技术能够对传输数据进行实时监控、分析和建模，通过对大量的数据进行处理，自动化地发现、定位和解决网络流量中存在的问题。
利用算法模型优化调度机制，减少通信网络的拥堵情况和延迟，提高网络带宽利用率，使得网络运营商能够更加高效地对网络流量进行管理和优化。
2. 用户行为识别大数据技术能够对用户的行为模式进行分析和判断，可以从用户的操作行为、搜索关键词、访问记录等方面建立用户画像，精准还原用户行为。
这种用户行为分析可以让运营商和企业更加全面地了解用户需求，为用户提供更加个性化、差异化的服务。
同时，大数据技术也可以识别用户的安全风险，如孪生卡、钓鱼网站等，让用户更加安全地使用通信网络服务。
3. 营销策略定制大数据技术可以通过对用户数据的分析和挖掘，在用户兴趣、访问历史、购买行为等方面，为企业制定更加智能、精准的市场营销策略。
比如，当用户在搜索引擎上搜索某一品牌的产品时，企业可以根据这些搜索关键词，向用户精准投放该品牌的广告。
4. 电子商务反欺诈在电子商务交易中，欺诈行为的频繁发生给用户和产业链环节带来了很大的损失。
许多电商平台通过大数据技术建立反欺诈系统，能够识别和防止欺诈行为发生，对于减少企业损失、保障消费者权益均有重要的意义。
总的来说，大数据技术在通信领域的实际应用非常广泛，通信企业可以通过大数据技术的应用，更好地了解用户需求，优化网络资源配置，提高用户满意度和市场份额，降低企业成本和风险等。
大数据在通信行业中的应用研究
大数据在通信行业中的应用研究随着互联网的飞速发展以及信息技术的不断进步，大数据技术的应用也逐渐渗透到各个领域中。
其中，通信行业更是大数据应用的重要领域之一。
本文将探讨大数据在通信行业中的应用研究。
一、大数据概述大数据是指尺寸巨大、种类繁多、快速变化的结构化和非结构化数据集合。
这些数据通常被视为对传统数据处理方法无法承受的挑战。
其创造、存储和分析的难度是非常之高的。
大数据技术的核心就在于如何获取、处理、存储和分析这些数据，从而发掘出有用的信息。
在日常生活中，大数据技术有着广泛的应用，例如智能家居、智能交通、金融、教育等。
而在通信行业中，大数据技术的应用也十分广泛。
二、大数据在通信行业中的应用1、数据分析在通信行业中，大数据技术主要应用于数据分析。
通信行业中拥有非常丰富的用户信息，例如通话记录、短信记录、上网记录等等。
通过对这些数据进行分析，能够获取大量的用户信息，甚至可以预测用户行为。
基于对用户行为的预测，电信运营商能够针对用户推出更加个性化的产品和服务，提高用户满意度。
2、网络优化通信网络中有众多的设备和系统，每个设备或系统都会产生大量的数据。
运营商可以通过收集这些数据，进而对网络进行优化，提高网络性能。
例如运营商可以通过数据分析找到网络瓶颈，针对性地进行网络优化，提高用户的网络体验。
3、智能客服大数据技术的应用还可以帮助运营商提高客服效率。
传统客服需要人工接听用户的来电或在线消息，运营商可以通过大数据技术开发智能客服，将常见问题预设好，用户可以直接通过自助服务系统解决问题，提高客户体验。
4、营销策略在广告营销中，大数据技术也非常有用处。
电信运营商可以基于用户身份信息、使用性质等数据进行大数据分析，从而更好地针对用户制定商品和服务的推广计划。
为用户提供更加精准、个性化的推广方案，提高用户的反应率和广告效果。
三、大数据技术的优势1、提高运营商效率大数据技术的应用能够帮助运营商更好地了解用户需求，提高服务水平和产品质量。
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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】为公司领导、市场分析人员、一线营销人员提供合约用户发展和发展质量评估。
【需求目标】1、根据合约（融合）用户发展及质量、合约（融合）用户占比、合约（融合）内各产品占比，评估产品发展规模及健康度情况。
2、根据各产品收入贡献、成本支出，评估各类产品的价值贡献。
3、根据用户在网时长、停机、不出账、融合业务解绑等指标，评估用户发展质量。
4、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，其中产品类型分为合约（融合）总体及合约（融合）中各产品：1、图形：重点指标变化趋势、如：新增、转化、出账、发展占比、三无、极低、停机、解绑等重点指标2、报表：重点指标分地市情况。
包括：发展占比、出账占比、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：新增不出账、三无和极低用户、停机用户、解绑用户、机卡分离等质量类用户清单【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6、渠道发展和质量评估【需求描述】为公司领导、市场分析人员、一线营销人员提供渠道发展和渠道质量评估。
【需求目标】1、根据渠道用户发展及质量、合约用户占比等指标，评估当前用户发展规模及健康度情况。
2、根据各渠道收入、成本支出，评估各渠道的价值贡献。
3、根据用户在网时长、停机、三无、不出账等指标，评估渠道发展质量。
4、综合各渠道价值贡献和发展质量对渠道进行综合评价5、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，其中渠道分为渠道总体、自有/社会渠道、自有/社会渠道中各细分渠道：1、图形：重点指标变化趋势、如：渠道建设、渠道效能、渠道费用、用户新增、出账、发展占比、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：发展占比、出账占比、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：新增不出账、三无和极低用户、停机用户、机卡分离等质量类用户清单【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评价标准待明确7、营销活动效果评估【需求描述】为公司领导、市场分析人员提供营销活动情况评估。
【需求目标】1、根据营销活动产能及发展质量，评估营销活动效果。
2、定期输出每日、月等营销活动周期的分析报告。
通过图形、报表、清单等方式进行展现，其中营销活动可通过活动ID等方式进行判断，按活动上下线时间对该模块进行动态调整。
：1、图形：重点指标变化趋势、如：活动产能、出账、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、预算完成率等，拍照用户发展质量分月变化情况。
3、清单：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数据源等需依据具体需求等明确、前期成本类等营销活动用户标记（二）预测体系1、收入预测【需求描述】为公司领导、市场分析人员，提供收入趋势预测。
【需求目标】1、预测当月主营收入：根据前二十多天的各业务计费收入、预出账收入预测当月主营业务收入。
2、预测后几个月主营收入：根据前几个月的收入预测后几个月收入趋势。
3、预测未来三年的收入：根据前几年各业务的收入，预测未来三年的收入趋势。
【过程管控】暂无【效果评估】根据实际结果，对预测模型进行修改、完善。
【需求字段】各业务计费收入、预出账收入、出账收入、用户等字段。
具体预测模型公式省市相关人员2、用户预测【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趋势预测。
【需求目标】1、根据目前用户发展、出账、离网、停机等情况及用户变化规律，预测未来1-6个月用户相关情况。
2、定期输出每周、月、季度、半年、全年用户分析报告。
通过图形、报表等方式进行展现：1、图形：重点指标趋势预测、如：新增、出账、离网、停机等重点指标2、报表：重点指标预测分地市情况。
【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】地市、账期、新增用户、出账用户、离网、停机。
维度、报表—表样算法模型3、市场环境预测【需求描述】为公司领导、市场分析人员、提供市场环境预测参考信息评估。
【需求目标】预测各重点业务用户行业市场走势。
通过图形、报表、清单等方式进行展现：1、图形：重点业务、指标变化趋势、如：新增、网上、流失、业务使用量、号段使用率等重点指标2、报表：重点业务、指标分地市情况。
包括：累计值、环比、同比等。
3、清单：各项重点指标轻度汇总级清单。
【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】系统全部字段明确预测内容（市场份额？）、设计指标以及算法4、竞争产品预测（是否去掉）【需求描述】为公司领导、市场分析人员、一线营销人员提供业务竞争产品预测信息评估。
【需求目标】预测主要业务重点产品行业市场走势。
通过图形、报表、清单等方式进行展现：1、图形：重点业务、指标变化趋势、如：行业内定制产品新增、流失、网上用户等重点指标2、报表：重点业务、指标分地市情况。
包括：累计值、环比、同比等，3、清单：各重点业务定制产品的具体信息和用户汇总清单【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】系统全部字段二、自助工具【需求描述】不算在应用中为公司领导、市场分析人员、一线营销人员提供自助的、实时的查询、统计、分析、挖掘工具。
【需求目标】通过图形、报表、清单等方式进行展现：1、自助报表：相关人员可以自定义个性化报表，无需提交开发需求2、自助取数：相关人员可以自定义需要的数据任务，定时获得需要的数据3、自助分析：相关人员可以根据业务特点，进行多维度组合分析，发现业务规律4、自助挖掘：相关人员可以通过智能导航的模式进行如建模等挖掘【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】系统全部字段三、客户新发展（一）异网潜在用户1、异网移动用户挖掘【需求描述】挖掘异网潜在移动端用户，对其进行营销策反【需求目标】1、wifi热点用户挖掘：异网用户通过本网WiFi热点接入后，结合三方互联网数据，分析用户上网行为，通过WiFi网页弹窗为异网用户推荐产品2、有入网意向用户挖掘：异网用户拨打10010、在营业厅咨询后留下异网电话以及办理本网业务（如宽带）后留下异网号码，再由营销人员点对点营销3、定制热点营销：根据网上上城、营业厅咨询等新用户关注的产品信息分析，根据需求定制有针对性产品，进行营销活动4、朋友圈异网策反：异网用户与本网用户通话、短信联系紧密，或者经常接入同一WiFi，视为有潜在转网可能用户，分析本网用户画像，对异网用户推荐相似产品5、影响力用户挖掘：评价用户影响力，针对异网圈子用户，提供单点优惠政策，达到优惠宣传的作用【过程管控】暂无【效果评估】暂无【需求字段】如异网手机用户需求涉及字段：城市、移动电话号码、运营商、用户细分（如高长途潜在用户、融合潜在用户、话务突变潜在、话务质量潜在、价格敏感潜在、集团潜在、异网用户号码价值）、用户类型（高价值客户群、高价值爆发力客户群、多重增值客户群、高ROI 客户群、高端依附客户群）、通话时长、通话次数、固话/宽带号码、办理固话时留的联系电话是否是该异网号码、固话客户姓名、固话身份证号、用户类型。