浅谈面向工业互联网的数据治理

工业4.0范式下的大连接、大数据、大平台,带来了工业互联网数据标准化、数据质量管理、数据安全与合规性等问题。数据治理以及数据资产化已成为企业数字化转型升级中的必然选择,也是企业、政府、社会实现数据战略的基础。为此,总结出面向工业互联网数据治理的一般方法,该方法给出了数据治理的逻辑框架,简述了数据标准的构建、数据管理策略以及数据治理成熟度评价等主要步骤,并对工业互联网数据治理的发展进行了展望。

数据仓库及OLAP技术在电信业务分析中的应用探讨

以一个对实时收入和实时话务为基础数据进行的包括诸如时间、产品、渠道、资费等的多维度分析的过程为例,论述了数据仓库及联机分析(OLAP)技术的概念、技术要点及开发实施步骤,探讨了这些技术在电信业务分析中的应用。

基于PON故障的自动派单与群障拦截

对PON的故障派单和群障管理方式进行分析,并提出自动化故障派单及自动群障识别与拦截的实现方法。

基于成本利润的电信流失客户挽留策略研究

在全球电信市场竞争激烈的情况下,电信运营企业普遍都存在客户流失率居高不下的问题。如何做好客户流失预警工作,降低用户离网率,对将要流失的客户采取相应的挽回措施,都是电信运营企业为降低企业营销成本、提高经营绩效必须要解决的问题。客户流失预警作为一种有效的客户流失管理方法,通过构建预警模型,可以减少客户流失,减少企业损失。本文结合美国DUKE大学TERADATA客户关系管理中心的100 000条虚拟客户数据,通过构建模型对通信客户的潜在流失行为进行识别,结合成本利润模型实现对潜在流失客户的挽回,实现企业成本最小化,利润最大化。

基于无线4G技术的水情自动测报系统设计与实现

水文监测是保证河道与水库安全、水资源合理利用、进行灾害预防和控制等的一项重要工作。随着电子信息及网络技术的不断发展,水文自动测报也在水利行业得到了应用。笔者介绍基于无线4G技术的水情自动测报系统设计原理和实现方案,该方案具有建设维护成本低、数据准确可靠的特点,在实际应用中获得了很好的效果。

自动化回归测试

针对目益增长的版本上线验证工作,单纯使用人工进行回归测试,工作量可见一斑,逐步采用自动化测试的方式进行回归测试,规避人工测试的遗漏,快速进行版本上线验证测试。文中主要针对版本上线的自动化回归测试的实现进行阐述,描述采用Java+WebDriver实现版本上线后自动化回归测试过程。

基于流形学习的客户价值分析研究

为了解决数据高维、海量导致聚类算法处理效果不佳的问题,提出将流形学习理论引入客户关系管理进行聚类研究。为了较好的分析客户价值,在Kmeans聚类的基础上引入流形学习理论。客户价值分析一般包含数据的抽取、探索以及预处理、模型建立几个步骤。在模型建立过程中一般采用Kmeans聚类实现。使用流形学习的谱聚类来替代Kmeans聚类。使用泰迪杯数据挖掘大赛中的数据进行试验,通过实验的雷达图可以看出,谱聚类与Kmeans聚类具有相似的分类构成。同时对于分类后的数据进行规约并绘制散点图,比较后发现,谱聚类后的数据类间相似度比Kmeans高,表明将流形学习方法引入客户价值分析,对于聚类稳定性有一定改善。

ESB平台渠道服务能力开放研究与应用

对ESB平台架构进行研究,梳理现有系统服务能力,并通过ESB平台进行封装和开放,从而构建安全灵活的渠道服务能力开放体系,并结合网上营业厅e9套餐受理的实际案例说明如何进行支撑。