基于大数据技术的广电经营分析系统建设实践
广电新媒体大数据分析及应用系统浅析
广电新媒体大数据分析及应用系统浅析广电新媒体大数据分析及应用系统是指通过对广电新媒体平台产生的海量数据进行采集、存储、处理和分析，利用各种数据挖掘、分析和可视化技术，从中挖掘出有价值的信息和规律，为广电行业决策和运营提供科学依据和技术支持的一种信息系统。
其特点主要包括以下几个方面：1. 海量数据：广电新媒体平台每天都会产生大量的数据，包括用户行为数据、内容数据、交互数据等。
这些数据量巨大、多样化，要使用传统的数据库系统和分析方法已经无法满足需求。
2. 多样数据：广电新媒体平台涉及的数据类型多样，包括文本、图片、视频、音频等形式的数据，要进行有效的分析和应用需要多种数据处理和分析技术的综合运用。
3. 实时性：广电新媒体平台数据更新迅速，需要及时采集、分析和应用，以更好地满足用户需求和行业发展的要求。
4. 多维度分析：广电新媒体大数据分析及应用系统需要对数据进行多维度的分析和挖掘，包括用户画像分析、内容偏好分析、社交网络分析等，以更全面地了解用户和市场。
二、广电新媒体大数据分析及应用系统在广电行业中的应用价值1. 用户需求分析：广电新媒体大数据分析及应用系统可以通过对用户行为数据的分析，揭示用户的兴趣、偏好和需求，帮助广电企业了解用户，精准推荐内容，提高用户满意度和使用粘性。
2. 内容生产优化：通过对广电新媒体平台的内容数据进行分析，可以了解用户对内容的评价和偏好，为广电企业提供优化内容生产和发布的依据，提高内容质量和吸引力。
3. 营销推广效果评估：广电新媒体大数据分析及应用系统可以对广告和推广活动的效果进行监测和评估，帮助广电企业优化营销策略和资源配置，提高推广效果和投资回报率。
4. 业务决策支持：广电新媒体大数据分析及应用系统可以对行业动态和市场需求进行分析，为广电企业提供科学依据和决策支持，指导企业战略和发展规划。
1. 技术不断创新：随着大数据、人工智能、云计算、物联网等新技术的不断发展和应用，广电新媒体大数据分析及应用系统的技术手段和应用方式将不断创新和完善。
浅谈广电运营商的大数据分析及应用系统
对于不同的业务需求，我们应当有不同的数据清 洗、过滤和挖掘分析的方式，为了能够更快更有效地 响应变化的需求，就需要建立一套分析模板。根据市
开展的直接动力，也是决定采集子系统和分析子系统
建设内容的关键：目前珠江数码集团准备开展的应用
万方数据
有线电视技术
综述
策略，现行的方式大部分是根据用户产品包的订购情 况或者指定区域等简单的策略进行推送，本质上还是 一种广播式的发布，效果往往大打折扣。借助于大数 据处理分析系统，根据用户换台、节目收看时段、节目 选择类型以及ＢＯＳＳ提供的用户消费信息等海量数
由于数据来源于运营支撑互动电视gis等不同系统的异构的数据库oraclesqlserver等这些源数据与具体业务相关因此这些数据往往缺少某些属性或者前后矛盾需要对这些数据进行预处理通过数据清洗数据集成数据变换数据规约等一系列操作使得原本不一致不完整的数据变成高质量的数据为后面的分析奠定坚实的基础
有线电视技术
大器）等组合成运维决策模板，指导运维。数据分析模
板的管理方式如图４所示。当然，这只是简单举例，实 际模板建立要比这复杂得多。这是广电运营商在整个 大数据系统中需要投入最多精力的，如果说前述两点 主要依靠合作伙伴来解决的话，那么这一点更多的要 广电运营商自己投入和参与。
㈥５内容推送系统１：作流程
６广电大数据的前景
况的分析决策，让原本杂乱无章的收视数据、用户行 为数据、运维数据、媒资数据等形成一个彼此关联的 大数据库，从而更好地发掘出用户信息以及企业运营 信息。珠江数码大数据分析系统采集的数据源包括： 机顶盒、ＢＯＳＳ系统、运维系统、ＧＩＳ系统、媒资系统、 互动电视系统等多个系统。
３．２大数据智能分析子系统 利用采集子系统收取的海量数据，开展数据预处
广电大数据分析总结报告(3篇)
第1篇一、报告概述随着互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术的飞速发展，广电行业面临着前所未有的机遇与挑战。
为了更好地把握市场趋势，提高广电业务运营效率，我们通过对海量广电数据进行分析，总结了以下报告。
二、报告背景1. 广电行业现状近年来，我国广电行业在政策支持、市场需求等因素推动下，取得了长足发展。
然而，在市场竞争日益激烈的情况下，广电企业亟需通过数据分析来优化业务、提升竞争力。
2. 大数据在广电行业的作用大数据技术在广电行业的应用，有助于企业全面了解用户需求、市场趋势、业务运营状况等，从而为企业决策提供有力支持。
三、数据分析方法1. 描述性统计分析对广电数据的基本情况进行描述性统计分析，包括用户规模、业务收入、市场份额等指标。
2. 关联性分析通过分析不同数据之间的关联性，挖掘潜在规律，为业务决策提供依据。
3. 预测性分析利用历史数据，通过统计学模型和机器学习算法，对广电行业未来发展趋势进行预测。
4. 客户细分根据用户行为、消费习惯等因素，将用户划分为不同的细分市场，为精准营销提供支持。
四、数据分析结果1. 用户规模与增长通过对广电用户数据的分析，发现用户规模逐年增长，但增速有所放缓。
其中，移动用户占比逐年提高，已成为广电行业的主要用户群体。
2. 业务收入与增长业务收入方面，传统业务收入增速放缓，新兴业务收入增长迅速。
其中，互联网电视、移动视频等业务收入占比逐年提高。
3. 市场份额与竞争在市场份额方面，广电行业整体市场份额保持稳定，但竞争日益激烈。
特别是在新兴业务领域，互联网企业、视频平台等对广电行业构成较大威胁。
4. 用户行为分析通过对用户行为数据的分析，发现以下规律：（1）用户对高清、4K等高品质视频内容需求旺盛；（2）用户对个性化、定制化服务需求日益增长；（3）用户对移动端应用的需求不断提升。
5. 预测性分析根据历史数据，预测未来广电行业发展趋势：（1）用户规模将继续增长，但增速放缓；（2）新兴业务收入占比将进一步提升；（3）市场竞争将更加激烈，行业集中度提高。
大数据在广电网络运营工作上的应用
户模 型 。定 期对 不 活跃用 户进 行模 型 匹 形成 资 源较 均衡 的 ５个 广告 包 ；再 如 ，
配分 析 ，并 导 出报 表。客 户经 理 每周 安 把开机 画面广 告按照不 同的时 间段运 营 ，
收视 时长 ，业务 分布 等信 息 ，通 过数 据 排 一定 的时 间 ，对可 能 退 网客户 进行 电 根据 小学 生 放学 时 间、晚 间 ８点档 和 晚 模 型 测算 出用 户流 失倾 向 ，并 可按需 排 话拜 访 或上 门拜 访 ，了解用 户需 求 ，进 间 １ １ 点之 后的 电视 受众不 同而投放不 同 名输 出报 表 ，使 客户 经理 及时掌 握所 服 行用户挽 留工作 ，减少用户流失 。 务区域用户的第一手信 息。 ２ ． ２ 助力客户经理分析用户喜好
合 以下几类数据 （ 见表 １ ）。
２ ． ４ 助力广告运营
随着 国家三网融合 的发展 ，广 电数字
表 １ 广电数字 电视运 营大数据分析
数据类型 说明
开 机 画面 广告、频道 Ｂ ａ ｎ ｎ ｅ ｒ 条 广
告 、音量 调节 画面广 告是 广 电 网络运 营
商最 主要 的广 告形 式 。用 户行 为 分析 数
据报 告能 给广 电运 营商 提供 充足 的数 据
终端运行状态数据 用户行为数据 用户 Ｂ Ｏ Ｓ Ｓ 信息 用 户账单数据
媒 资信 息 节目 单信息 运 维人 员信 息 客户经 理信息
运维 人员实时了解终端运行状态 ， 便于处理故 障和维护预测 获取 用户 的操作行 为，包括开 ／ 关机 ， 切换频道 ， 调节音量 包括用户 的设备信息和用户 区域等 了解 用户的消费 睛 况， 包括 时段 、金额 、 类别等
应 用
广电新媒体大数据分析及应用系统浅析
广电新媒体大数据分析及应用系统浅析1. 引言1.1 背景介绍随着互联网和移动通信技术的快速发展，广播电视行业也在日新月异地进行着变革和创新。
传统广电媒体正逐渐向新媒体转型，广电新媒体的发展已成为行业的主流趋势。
在这样一个背景下，大数据技术应运而生，成为广电新媒体发展的重要推动力量。
传统广播电视媒体每天都会产生大量的数据，包括节目播出数据、用户点击数据、社交媒体数据等。
如何有效地利用这些海量数据，挖掘出有价值的信息，成为了广电新媒体发展的关键问题。
大数据分析系统的建设，能够帮助广电企业更好地洞察用户需求，提供个性化的服务，提高内容生产的效率，增强市场竞争力。
广电新媒体大数据分析及应用系统的建设是当下急需解决的问题。
通过深入研究大数据技术和案例分析，可以更好地掌握行业发展的脉搏，为广电新媒体提供更加精准的服务，实现更高效的运营管理。
【请继续输出研究意义部分内容】。
1.2 研究意义广电新媒体大数据分析及应用系统的研究意义主要体现在以下几个方面：广电新媒体大数据分析系统的建设将有助于提升广电行业的运营效率和管理水平。
通过对海量数据的深度挖掘和分析，可以为广电机构提供更加精准的用户画像和行为分析，从而优化节目制作、推广营销等方面的决策，提升广播电视的传播效果和市场竞争力。
大数据应用案例分析可以为广电新媒体产业的发展提供实际参考和借鉴。
通过深入研究已有的成功案例，可以总结出一些通用的经验和规律，为其他广电机构在大数据应用方面提供指导和引导，推动整个行业的发展。
技术挑战与解决方案的探讨也具有重要意义。
随着大数据技术的不断发展和创新，广电新媒体大数据分析系统也面临着诸多技术挑战，如数据安全、实时处理等问题。
研究如何有效解决这些挑战，不仅有助于完善现有系统，还可以为未来技术发展提供借鉴和启示。
广电新媒体大数据分析及应用系统的研究意义不仅在于提升行业水平、推动产业发展，更在于促进科技创新、推动社会进步。
希望通过本次研究，能够为广电新媒体大数据应用领域带来新的思路和方法，为行业发展做出贡献。
广电运营商大数据综合运营平台设计和实践---电视技术
广电运营商大数据综合运营平台设计和实践浙江博通影音科技股份有限公司张卫【内容摘要】：本文对有线电视运营商大数据平台设计思路，功能架构和应用场景进行分析，介绍了广电大数据分析应用系统的构成及关键技术问题，并通过应用案例分析了广电大数据系统的发展前景。
【关键词】广电运营商;大数据;互联网+;数据采集;数据分析一、项目背景和意义随着互动媒体的发展以及服务竞争阵营的日益加剧，广电运营商的互动媒体经营理念已经从相对静态的编排服务开始走向接近互联网特质的实时化、个性化服务。
互动媒体运营商在考虑构建新型竞争体系时，开始引入个性化、智能、动态门户、APP模式等新的体验构建思路，整个服务的过程从手动趋于自动、从经验化趋于智能化、从定期非实时趋于实时化。
众多新兴媒体已经高度重视对大数据的分析，这可为其提供按需生产的信息内容、适销对路的产品，更让其能够开发出全新的商业模式和营销体系，获取更多的盈利可能与更大的生存空间。
如新浪微博与阿里进行战略合作，开展大数据业务层面的探索；视频网站Netflix 利用大数据分析制作《纸牌屋》的经典案例；通信运营商试图利用数年来积累的用户数据嫁接到IPTV 领域。
大数据时代是广电行业的发展红利，广电必须以大数据为引擎和催化剂，消除自有系统的数据孤岛，通过整合各类业务数据形成数据仓库，并以此为“杠杆”，挖掘各类不同层次受众的个性化需求，提供精准营销的技术工具和决策平台，以大数据引领互动媒体服务运营的思路，以应对互联网带来的严峻挑战。
广电大数据平台在具体业务开展及后续决策分析方面都将产生重要的作用及价值。
二、总体功能架构广电大数据平台由大数据基础平台、大数据分析系统及智能推荐引擎组成；基于统一标准的数据接入规范，实现对广电运营商用户收视行为的广泛采集，通过大数据分析系统对收视数据进行基础分析和处理，利用智能推荐引擎为广电运营商提供全面的业务精准营销;图1总体功能架构智能推荐引擎及大数据分析系统都是基于大数据基础平台实现。
浅谈广电行业经营分析系统建设
加智能， 为企业管理和市场 经营工作提供 及时、 准确、科学的决策依据 。
相应套餐 ；
积 分制 度：用 户除 数字 电视 基本 产 品 以 外 的消 费可进行积分 ， 并采用相应的奖励 措施 。 客 户关 怀应 用：根 据客 户 的各种 消费 状 况和产 品使用情况进行相关 的用户调研 、 推销、
析 功 能 这 只 是 分 析 主 题 的 一 种 分 类 方 法 ，在
具体实现时，经营分析系统应能根据市场和管 理需要进行主题 内部要素的扩充、主题的增项
和 跨 主 题 的重 组 。
（ ２ ）进 一步丰 富数据源 ，奠定企业级 数
１背景
数 据是 企业 不可 多得 的宝 贵财 富 ，从 数
３ ． ４ ． ２广 电可采 纳 的经营分析 专题应 用有 以下
几种
客 户价 值分 析：根 据客 户 的消 费情况 针
对客 户进 行价值 分析 ，从而 对其进 行相应的营
要提升广 电企业 的核心竞争力，需要充分利用 提 升 数 据 管 理 能 力 ； 销 策略； 已有业务支撑系统产生 的数据 资源 ，建立起 广 业 务套 餐测 算分 析：可 以根 据不 同套 餐 （ ６ ）逐 步建立经 营分析安全机 制，降低 客户 的消 费情况和产 品的销售情况 ，公司制定 电企业经营分析系统 ，对信息 的加工和 处理更
式 目前常用 的模式有：固定报表 、图表、即 营过程中业务需求，制定符合广 电企业 自身特 席 查询 、Ｅ Ｉ Ｓ 、多维动态分析 、数据挖掘等 。 点的分析主题，确定分析主题 的分析要素 、实 各 主题 分析 的实现 应用 除 了可 以通过 以 现 目标和业 务功能要求 。 上方式进行外 ，对于异 常数据 的分析 结果还可 建设 阶段 将主 要 围绕核 心业 务系 统，完 以通过短消息 、Ｅ － ｍａ ｉ ｌ 或其他方式进行告警。 成需求涉及数据的收敛 、数据质量 问题探查与 将表格和 图表转换为 Ｅ ｘ ｃ ｅ ｌ 格式 ，分析人 解 决，关键分析任务的支撑与共享 ，制定各个 员可 以根据需要排序 、分组数据并改变 图表 的 分析主题的维度构成和分析方法 ，初步建立起 类型 （ 直方 图、饼形图、折线图、堆积 图等 ）， 符合广电业务和管理特点的企业级数据管控平 可在任何维度上通过 “ 钻取 ”和 “ 切片 ”生成
广电总局发布广播电视行业应用大数据技术白皮书
Industry Focus 行业聚焦2019年5月16日下午，在首届广播电视人工智能应用创新发展论坛（第三届世界智能大会分论坛）上，国家广播电视总局正式发布《广播电视行业应用大数据技术白皮书（2018）》，为各级广电机构利用大数据技术、建设大数据平台提供指导，推动行业在大数据技术应用上开展创新实践，为未来广电行业大数据平台的建设奠定基础。
广播电视行业拥有海量的媒体内容数据、用户服务数据，如何充分挖掘这些数据的价值，为内容生产、业务创新、用户服务、运营推广、领导决策等提供支持，是一个全新的课题。
国家广播电视总局已经将大数据科技创新与应用列为重点工作，研究分析广电行业大数据的应用需求、关键技术、体系架构，是当前刻不容缓的一项重要任务。
为了加强大数据技术在广播电视行业应用的引导与规范，2018年，国家广播电视总局科技司组织广播电视有关节目制播、传输机构、科研单位和相关企业开展广播电视行业大数据技术研究与应用工作。
在深入分析广电大数据技术应用现状和发展趋势，研究广播电视节目制播生产、有线网络传播、网络视听业务服务等领域的应用场景、总体框架、关键技术的基础上，组织起草了《广播电视行业应用大数据技术白皮书（2018）》。
白皮书在充分考虑我国广播电视科技发展、传统媒体与网络视听等新兴媒体融合业务发展以及广播电视行业大数据技术发展的基础上，阐述了广电大数据的发展背景和机遇，研究了广电大数据的特征，分析了媒体内容大数据、用户服务大数据各自的应用场景和需求，重点剖析了大数据采集、预处理、存储管理、分析挖掘等关键技术，提出了广播电视行业大数据技术应用的平台和数据架构，形成了大数据技术平台的建设思路和总体技术框架业务背景和需求。
在此基础上，对大数据技术在广电行业的典型应用以及大数据的政策法规与标准进行了梳理总结，并对颇受关注的大数据安全问题提出了解决的思路和策略。
《广播电视行业应用大数据技术白皮书（2018）》主要内容：1.大数据的发展背景介绍了美国、欧盟、英国、日本、韩国以及中国在大数据相关政策制定、技术研发、产业推进方面所做的主要工作，分析了大数据时代广电行业的发展机遇以及广电大数据的4方面特征：广电媒体内容具有数量多、体量大的特点；广电大数据具有来源的多样性和类型的多样性等特征；广电行业数据增长迅速，并且对于数据获取和处理速度同样有很高要求；广电行业的大数据具有快速变化的特征。
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合'打通数据孤岛'建立统一的企业数据仓库'实现多 维度全量的用户数据'包括用户的基础属性*位置属 性*收视偏好*喜好等标签'为精准营销提供数据支持' 最终 增 加 用 户 黏 性' 延 长 用 户 生 命 周 期 和 提 高 用 户 *WXD值)
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基于大数据技术的广电 经营分析系统建设实践
图 #4经营分析平台建设路线
#$ 数据集中) 四达时代在非洲 !" 多个国家部署 了 #2 套 /HVV 系统# 即业务运营支撑系统$ '负责客户 资料*产品订购*充值缴费*业务开通等管理) 目前阶 段'总部需要的各类报表均是项目国按照固定的模板 手工整理后发送给总部'然 后由总部专人汇总后发送管 理层'既耗时费力'而且时效 性*正确性均不能保证) 这 一阶段的目标就是要在总部 建设集中的数据仓库'将各 项目国的 /HVV 系统数据汇 集到总部'由总部统一生成 各类统计报表'通过邮件推 送给管理层及项目国'将简 单*重复的工作由系统代替) 另外'为各类营销活动提供 数据支持'固化一些专题分 析'将目 前 简 单 甚 至 是 拍 脑 袋的决 策' 转 变 为 , 用 数 据 说话- 的精细化营销)
3$智能预测) 在这个阶段中要引入更多的企业 外部数据'包括 R:9CA>>]*-aF;;CG*门户网站等'通过内 部数据和外部数据的融合打通'提供更加丰富的用户 画像标签'为广告推荐*节目推荐等预测类算法提供数 据支撑) 这个阶段的系统更加强调通过对历史数据的 相关性进行挖掘形成知识'用知识实时分析当前数据' 对后续的未知事件进行预测'基于预测开展行动以体 现知识和数据的价值/30 ) 由于海量数据的采集和处 理'对设备的存储和计算性能提出了挑战'引入 ':5 P>>N 架构'利用分布式文件存储降低成本'利用分布 式批处理计算提升执行效率'形成传统经分与大数据 混搭*多架构并存的系统架构/20 ) KJ基于大数据技术的广电经营分析系统
!曹江辉齐燕海北京四达时代软件技术股份有限公司北京 #""#$=
摘4要介绍了采用传统数据仓库与大数据混合架构构建经分平台的实践"该系统需要从非洲多个项目 国采集数据"通过公有云传输数据"在北京总部完成数据的加工处理及分析展现* 文中对经分平台的架 构进行了介绍"对实践过程中的经验进行了总结* 关键词经营分析+大数据+数据建模
&J引言 四达时代是一个集系统集成商*技术提供商和网
络运营商于一身的公司'从 !""K 年开始立足于非洲开 展数字电视付费运营) 迄今'在四达时代内容平台上 已传输超过 22" 套转播和自办频道*以十几种语言每 年传播超过 3"" 万小时的各类电视内容) 现已在 3" 多个国家开展数字电视运营'通过 +--# 地面无线电 视$ *+-'# 卫星直播电视$ 两个技术平台'累计发展用 户近 # """ 万) 除了传统的广播电视之外'四达时代 还基于 H--技术通过手机 *XX为用户提供直播*点播 服务'累计发展用户超过 3"" 万)
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云计算*大数据技术的发展'为运营商更加高效地 收集*处理及利用数据提供了技术手段'是运营商管理
作者简介曹江辉!#%$2 ^4# "男"博士"事业部总经理"从事融合业务支撑)融合媒体)云计算相关的研究和开发工作+齐燕海!#%K" ^4# "男"硕士"产品经理"主要从事广电 /HVV 与经分平台 产品管理工作*
同时'随着智能终端*移动互联网的快速普及'承 载视频的终端除电视之外'也正在逐渐向手机*平板等 更多终端覆盖'视频服务已经不再成为广电网络运营 端的专利'整个视频产业已经开始新一轮的竞争) 与 传统广播电视不同'互联网可以实现对用户操作行为 的全方位监控'通过大数据分析可以获得用户的收视 场景*收视习惯及收视喜好'从而向用户进行精准性的 内容*广告及应用推荐'满足用户更加多样化*个性化 的收据技术的广电经营分析系统建设实践
! 中国有线电视"!"#$ 年第 "% 期
模式向, 数据驱动型- 转变的重要保证'如何盘活这些 数据资产'充分体现价值优势'将是广电运营商未来发 展的关键'也将决定运营商在信息舞台上的地位/!0 ) %J需求分析
经营分析系统作为四达时代未来的决策支持系 统'帮助企业决策层了解各项目国的经营现状'发现运 营优势'预测未来趋势+帮助细分市场和客户'指导营 销*客服部门进行有针对性的营销和高效的客户关系 管理) 综合分析了各方面的因素'制订了一个分步骤* 分阶段的经分建设路线'如图 # 所示)