运营商大数据平台的敏感信息保护研究

探讨了运营商大数据平台的敏感信息范围,给出了敏感信息保护的方法步骤,总结了该研究领域内的关键技术及每类技术的主流技术方法,并针对实际的运营商大数据平台的分层架构,设计了不同敏感信息保护技术的技术实现方案。

基于运营商大数据的全域全周期智慧应急系统探索

在大数据、人工智能、5G、物联网等技术快速发展的背景下,应急管理向更智能化、自动化、科学化的发展方向迈进,信息化应用水平得到了大幅提升。文章提出了基于海量运营商数据打造全域全周期智慧应急系统,以高算力、响应低时延、安全可视化、灵活组装等能力支撑综合指挥、应急通信、短临预警、全域感知、数据智能等应急需求,有效提升应急管理的智能化水平,为全社会的应急管理体系和能力现代化贡献力量。

浅谈运营商大数据应用实践重要影响因素

基础通信运营商拥有庞大客户群体,大数据资源丰富,开展大数据应用具有得天独厚优势,社会各方也非常需要通信运营商将大数据能力进行开放。然而,运营商内、外部存在着诸多因素影响着大数据应用,包括政策环境、用户细分需求、思维方式、人力资源等重要因素。因此,基础通信运营商需综合研究考虑这些因素,从企业实际出发,推动大数据在社会各产业领域的应用拓展,最终实现通信运营商的数字化服务转型。

面向运营商大数据的汽车精准营销算法研究

精准营销可以帮助企业节约营销成本、提升营销效果,基于大数据的消费者行为分析也是大数据领域的一个热点研究。为此,基于运营商大数据对汽车用户精准营销算法进行研究,提出基于专家经验与统计学方法的精准营销算法。首先对用户上网日志数据进行加工,得到用户行为标签,然后根据专家经验与统计学公式计算用户购车意向得分,输出潜在购车客户信息。通过在某运营商真实环境下进行实验,验证了算法的可行性与有效性。实验结果表明,面向运营商大数据的汽车用户精准营销算法成功率可达到5.98%,相比现有推荐算法效率明显提升。

电信运营商大数据资源运营策略研究

随着移动互联网技术和智能终端设备的社会化普及,信息通信网络用户的社会活动产生了具有多维属性的社会化大数据资源,将数据资源转化为社会价值成为了电信运营商的重要课题。对运营商大数据资源池中的大数据来源及其所述相关支撑系统进行了分析;从社会化大数据视角对电信运营商大数据资源价值转化运营策略提出了思考和建议。

运营商大数据对外运营的研究

大数据是当前社会非常热门的话题,其价值已经被各行各业普遍接受。大数据时代已经到来,电信运营商也迎来了大数据时代的重大机遇。本文从运营商的角度综合分析大数据的价值与存在的挑战,结合市场与行业的需求,对大数据业务模式进行研究,提出以"群体类数据服务"为切入点的四种对外运营的业务模式,同时针对大数据的信息安全问题提出若干建设性意见。

基于运营商大数据的旅游者旅游偏好特征研究——以和龙市为例

本研究借助2016年—2018年和龙市联通运营商大数据平台,汇总归纳相关旅游大数据,分析研究近三年和龙市旅游者的旅游偏好特征。研究发现,近三年和龙市游客访问量逐年递增,其旅游季节偏好表现为春季和秋季为旅游旺季,游客主要集中在夏秋两季;各景区旅游偏好表现为不同类型的景区对旅游者有着不同的吸引力,民俗文化类景区更具优势。针对以上结论提出相关建议,旨在为和龙市旅游业的发展提供针对性对策,为今后延边州各县市全域旅游的研究提供借鉴。

基于面向运营商大数据的汽车精准营销研究

随着我国网络技术的发展,网民数量的不断增加及各种在线网站平台的涌现,汽车企业需要掌握更多消费者的数据,才能实现产品的快速销售并获得收益。在当前大数据时代,汽车企业利用大数据精准营销的网络营销策略,对消费群体的数据加以分析,找出消费者对产品的相关需求,并找出消费者的爱好,从而对汽车企业的产品进行推广和销售。基于此,本文重点分析了大数据背景下汽车企业精准网络营销的对策,以供参考。

一种基于运营商大数据的用户标签验证方法

为了解决用户标签由于不同的行业标准、不同的数据质量导致的复杂繁琐、准确度低等问题,提出一种基于运营商大数据的用户标签验证方法。通过运营商真实丰富的大数据构建标签库和维度组合,在此基础上对不同行业的用户标签进行验真、继承、多态、归类等流水线式的验证处理。实际应用中表明,该方法降低了用户标签的繁杂凌乱,提高了用户标签的准确度,标签管理更加便捷。

运营商大数据在旅游行业中的应用研究

互联网广泛渗透在了社会的各行各业。其中运营商大数据在经济市场中异军突起,开拓了属于自己的运营天地。旅游行业就受其影响,旅游行业逐渐寻求新的发展契机,结合时代发展的趋势,大胆采用新元素,让运营商大数据帮助其更好地抓住市场的第一手资料,分析旅游市场现状,突破瓶颈,实现新的创新。从大数据时代运营商大数据在旅游行业中的营运探索及未来行业拓展等问题着手,进行了深入解析。

基于特征工程的运营商数据在泛金融行业的应用

运营商大数据领域是一个庞大而复杂的系统,其中包含了海量的用户数据、网络数据和业务数据。这些数据的规模和多样性给分析和挖掘工作带来了巨大的挑战。特征工程作为数据预处理的一部分,通过对原始数据进行转换、选择和提取,从中提取有价值的特征,为后续的建模和分析提供有效的输入。本文基于运营商数据,从相关技术、运营商数据相关特征工程、场景应用等方面入手,进行特征工程在运营商数据领域的探索。

安徽联通企业级大数据平台构建及应用实践

完整地总结了中国联合网络通信有限公司安徽分公司建设大数据面对的挑战和机遇以及通过快速构建B/O域融合的智慧运营平台累积的跨域数据多维度、多层次融合治理经验。此外,安徽联通还对用户离网预测进行了深入研究,通过大数据平台构建离网预测模型,实现离网预测模型查准率90%、查全率9%的突破,并通过提升用户感知等应用深入推广大数据在各领域的融合应用,对内提升了运营效率,实现了NOC(network operations center,网络运维中心)向SOC(service operations center,业务运营中心)的转型。

5G时代围绕客户全生命周期的大数据模型应用研究

本研究基于运营商大数据,分别围绕客户获取、客户价值提升、客户保有三阶段的重点问题和需求,结合5G新特性,设计不同客户生命周期阶段的大数据模型。对主要模型提供算法思路和应用场景,以指导5G时代客户运营的升级,提供更智能的客户营销、智慧化的客户服务。

电信行业基于种子用户群扩展技术的定向营销研究与应用

在数据业务爆发式增长的时代,掌握海量用户数据的电信运营商占有价值优势。通过大数据技术对数据价值进行洞察识别和探索已经成为运营商发展增值业务的必要手段。对于传统的营销方式,各省市公司通过一些业务指标筛选目标客户或者单独建模的方式进行粗放营销,数据获取周期长,营销接触率不高。针对上述痛点,提出在小样本数据情况下构建相似群扩展服务(Lookalike)。该服务结合电信行业的数据及业务特点,集成了度量学习、深度学习等方法,有效支撑电信运营商实现精准营销。Lookalike服务减少了人工参与,自动实现营销目标客户的输出,大大提高了营销活动的工作效率及成功率,在多次实际电信项目中得到验证TTM(time to market)取得了由月到日的提升,营销成功率明显提高。

基于交往圈“指纹库”模型的异网双卡客户识别与应用研究

运营商行业进入存量博弈期,融合、捆绑等多种竞争手段催生出了大量异网双卡客户,导致业务与收入分流。本文基于运营商大数据,以客户交往圈“指纹库”模型为基础,结合交往圈异常特征辨识与调研等手段,识别异网双卡客户,并进一步结合存量客户保有工作体系,提供模型的深度应用方向。