电商/网络用户数据
移动互联
我国最大的独立第三方数据服务提供商之一TalkingData,21日在北京正式发布《2014移动互联网数据报告》。
报告显示：2014年，我国移动智能终端用户规模达10.6亿，较2013年增长231.7%，增速远超全球同期市场。
安卓与iOS平台用户比例分别约为7比3,其中，安卓平台主要机型小米和三星分居第一和第二位，这充分显示中国本土手机品牌的快速崛起。
移动互联网已进入到“高速发展期”，行业细分领域应用纷纷涌现，线上与线下联动(O2O)热度空前。
2014年第二季末，微信及wechat的合并月活跃账户同比增长57%至4.38亿。该季度微信完善了群功能及支付功能，用户可使用微信的入口登录京东，通过微信支付进行结算，并可通过搜狗搜索微信公众账号的内容。wechat则肩负着微信国际化的使命。
微信官方并没有公布具体数字，但是根据第三方的观察，总用户数是6亿，国内用户5亿，海外1亿。
电子商务
2014中国电子商务市场整体交易规模为2.95万亿元，同比增长17.7% ，环比增长4.5%。
分析认为，中小企业B2B电子商务交易额11.7%与在线旅游交易额20.0%的同比增长率以及网络购物同比49.8%的强劲增长拉动了中国电子商务整体交易规模的增长。
网络平台用户数据
所有权属于郝志远，其所涉及的内容和资料只限于已签署投资意向的投资者使用。
百度贴吧用户：
平均年纪在20到35之间，女性超过百分之七十。
各地区、主题贴吧月登录人数发帖数据：
百度贴吧城市商业化改造，2015年1月呼和浩特贴吧，月活跃用户45万，累计发帖1506万。
百度贴吧城市商业化改造，2015年1月包头贴吧，月活跃用户31万，累计发帖915万。
百度贴吧城市商业化改造，2015年1月鄂尔多斯吧，月活跃用户14万，累计发帖251万。
百度贴吧城市商业化改造，2015年1月杭州吧，月活跃用户36万，累计发帖1109万。
百度贴吧城市商业化改造，2015年1月西安吧，月活跃用户89万，累计发帖4269万。
百度贴吧城市商业化改造，2015年1月天津吧，月活跃用户69万，累计发帖2990万。
百度贴吧城市商业化改造，2015年1月沈阳吧，月活跃用户75万，累计发帖2234万。
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百度贴吧商业化改造，2015年1月文玩吧，月活跃用户11万，累计发帖199万。
百度贴吧商业化改造，2015年1月玉吧，月活跃用户11万，累计发帖224万。
百度贴吧商业化改造，2015年1月剑网三吧，月活跃用户247万，累计发帖1亿。
百度贴吧商业化改造，2015年1月魔兽世界吧，月活跃用户1137万，累计发帖4亿。
婚恋社交网站：
2014年7月，中国互联网络信息中心第34次发布的《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2014年6月，微博用户规模为2.75亿，活跃用户1.20亿。其中，手机微博用户数为1.89 亿，日活跃用6766万。
2015年1月，百合网高质量征婚会员（真实照片、电话）8500万人。
2015年1月，珍爱王高质量征婚会员（真实照片、电话）8000万人。
2015年1月，世纪佳缘高质量征婚会员（真实照片、电话）1.2亿人。
2014年10月，微信及wechat的合并月活跃账户4.38亿。
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2014年4月发布的《2014年全球社交、数字和移动》报告显示，中国有13.5亿人口，城市人口比例为51%，其中互联网网民比例为44%，达5.9亿人；QQ空间活跃用户达6.23亿，中国手机设备持有量超12亿台。
淘宝网2014年11月11日，仅24个小时，销售额达600亿。
游戏玩家：
中国玩家总数：5.17亿人
核心玩家数：1.47亿人
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中国移动企业信息化一期工程统一信息平台技术规范 （v1.0） 中国移动通信集团公司
目录1总则1 1.1.概述1 1.2.适用范围1 1.3.起草单位1 1.4.解释权2 2应用体系架构3 2.1.两级架构3 2.2.统一信息平台的组成4 2.3.总体技术要求5 3展示平台6 3.1.域名规则6 3.2.登录流程7 3.3.访问安全控制7 3.3.1.认证8 3.3.2.加密9 3.3.3.授权9 3.4.个性化展现经管9 3.5.内容应用聚集10 3.6.系统性能要求10 4网络和接入平台11 4.1.全国互联广域网组织结构11 4.1.1.全国互联广域网拓扑结构11 4.1.2.广域网互联承载网络的选择12 4.1.3.全国互联广域网的路由13 4.1.4.全国互联广域网的网络安全13 4.2.集团公司统一信息平台的网络组织结构13 4.2.1.集团公司统一信息平台局域网13 4.2.2.集团公司统一信息平台接入15 4.3.省公司统一信息平台的网络组织结构16 4.3.1.省公司统一信息平台局域网16 4.3.2.省公司统一信息平台接入18 4.4.IP地址规划19 4.4.1.IP地址规划原则19 4.4.2.IP地址规划方法20 4.4.3.IP地址规划要求21 5安全经管平台21 5.1.网络经管及网络安全21 5.1.1.网络系统经管21 5.1.2.网络安全22
5.2.系统经管及系统安全23 5.2.1.系统经管23 5.2.2.系统安全24 5.2.3.数据经管和安全25 5.2.4.防病毒26 6系统和环境要求27 6.1.系统要求27 6.1.1.主机设备27 6.1.2.操作系统27 6.1.3.存储备份设备28 6.1.4.网络设备29 6.1.5.数据库31 6.1.6.展示平台软件33 6.1. 7.开发工具34 6.1.8.系统文档34 6.2.机房环境要求35 6.2.1.机房环境条件35 6.2.2.接地要求36 6.2.3.空调及电源36
大数据分析在移动通信网络优化中的应用分析 发表时间：2018-09-10T10:14:18.157Z 来源：《基层建设》2018年第19期作者：罗聪 [导读] 摘要：信息时代发展过程中，大数据与云计算技术逐渐成为时代的主流之一，并且发挥着日益重要的作用，在当前的移动通信网络系统中的应用也发挥了重要效果。 广州市汇源通信建设监理有限公司广东省广州市 510620 摘要：信息时代发展过程中，大数据与云计算技术逐渐成为时代的主流之一，并且发挥着日益重要的作用，在当前的移动通信网络系统中的应用也发挥了重要效果。因此本文首先分析与探讨大数据分析技术对于移动通信网络优化而言的重要意义，进而就移动通信网络优化过程中的大数据分析技术的有效应用进行分析。 关键词：大数据分析；移动通信网络；网络优化 前言： 网络环境下，移动通信技术的不断发展，进一步拓宽了移动通信网络的覆盖范围，这种情况下，大数据技术的有效应用进一步提高了移动通信网络的应用效果，推动了移动通信网络的不断完善，也使得移动通信网络对于大数据分析技术的应用提出了更多的要求。因此，探讨移动通信网络优化诉求下的大数据分析技术应用就成为必要的了。 1.大数据分析对于移动通信网络优化的影响 有数据表明，大数据分析的应用，可以进一步推动移动通信网络的有效优化，但同时也会增加移动通信网络故障的复杂性；可以帮助及时发现移动通信网络中的问题，但同时也导致移动通信网络故障的解决难度进一步提高。在移动通信网络环境下，网络优化的主要目标在于通过对于数据信息的有效收集与分析，减少外界环境下的干扰性因素，减少故障问题的产生，并且进一步实现故障问题的有效排除，进一步保障移动通信网络的安全性。大数据技术的有效应用，为移动通信网络结构的建设提供了更多的可能性。 大数据时代下，移动通信网络的建设与应用，使得海量数据信息得以产生与应用，并且在一定程度上成为现代生产生活的重要支撑，进一步提高了社会生产生活的效率与质量，这种情况下，人们对于移动通信网络的安全性与稳定性提出了更高的要求。大数据分析技术的应用进一步提高了移动终端的更新迭代速度，使得移动通信终端应用的更新速度进一步提升，也有效提高了通信网络、移动终端与应用软件的功能性与优质性。在移动通信网络发展的过程中，对于网络的安全性与可靠性的要求不断提升，为此就需要更加充分地运用大数据分析技术。 2.移动通信网络优化中的大数据分析应用路径 2.1采用阶段性应用策略 如上文所述，移动通信网络优化过程中，大数据分析技术可以起到很大的推动效果。基于此，为了更好地发挥大数据分析技术在移动通信网络优化中的作用，可以采用阶段性技术应用策略。首先在准备阶段，在移动通信网络优化的过程中，就大数据分析技术的优化目标加以明确，并且根据优化目标合理选择相应的优化工具与优化方法；其次，在测试阶段，需要充分收集与运用相应的数据信息，通过对于数据信息的有效对比与分析，以此为基础开展移动通信网络的驱车测试，更好地明确大数据分析技术的应用效果；再次，在分析阶段，需要通过对于大量数据信息的深入分析，明确故障问题，并提出应对与解决办法；最后，在调整阶段，应当对天线射频与后台参数进行及时有效的优化与调整，在这个过程中，调整后台参数可以确保移动通信系统的有效运行，及时发现错误参数并且加以调整。对于天线射频的有效调整可以进一步提高移动通信网络在区域内的通信质量与效率。因此，在实际的技术应用中，通过对于天线射频与优化参数，来进一步提高移动通信网络通信质量与通信效率，减少故障问题发生的概率[1]。 2.2对数据分析方法加以优化 探讨移动通信网络优化中的大数据分析的有效应用，还需要从数据分析方法入手，提高数据信息的收集与分析质量，如果移动通信网络区域客户业务的开展涉及到较多的信息号，需要通过行之有效的重点分析，合理提出相应数据，进一步提高数据分析质量与分析效果，实现移动通信网络在数据提出方面的创新，提高数据信息的分析质量。通过对于数据的侧重化处理与优质分析，可以实现移动通信网络的优化程度得以提升，通过相应的测试内容与测试方式来推动技术的整体性发展。明确数据信息开发的重要性，对于数据信息进行虚拟化的整合处理，通过虚拟化的数据处理方式实现数据扩展，有效实现平台化的多元数据整合，实现多种数据信息的合理整理与存储，实现整体网络构架的优化，提高数据信息应用的整体性与移动性。在测试过程中，通过更加专业的系统目标的构架与优化，制定合理有效的工作方法，在准备工作完成之后，就数据信息进行有效的采集与测试，合理调整数据参数，以此为基础实现数据指标的优化。
探索大数据和人工智能 1、2012 年 7 月,为挖掘大数据的价值 ,阿里巴巴集团在管理层设立 ()一职 ,负责全面推进“数据分享平台”战略 ,并推出大型的数据分享平台。 A首席数据官 B.首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 2、整个 MapReduce的过程大致分为Map 、 Shuffle 、 Combine 、()? A.Reduce B.Hash C. Clean D. Loading 3、在 Spak 的软件栈中 ,用于交互式查询的是 A.SparkSQL B.Mllib C.GraphX D. Spark Streaming 4、在数据量一定的情况下, MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处 ( ) 理时间是什么关系 ? A数量越多处理时间越长
B.数量越多处理时间越短 C.数量越小处理时间越短 D.没什么关系 5、下列选项中 ,不是 kafka 适合的应用场景是 ? A.日志收集 B.消息系统 C.业务系统 D.流式处理 6、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构 ,那么以下不是三种数据结构之一的是 A.结构化数据 B.非结构化数据 C.半结构化数据 D.全结构化数据 7、下列选项中 ,不是人工智能的算法中的学习方法的是? A.重复学习 B.深度学习 C.迁移学习 D.对抗学习
8、自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不是其中之一的是 A.机器性能 B.语言歧义性 C.知识依赖 D.语境 9、传統的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习,其中监督学习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型,称为分类 ,标签为连续的类型,称为什么? A.给定标签 B.离散 C.分类 D.回归 10 、中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫做() A.九天 B.OneNET C.移娃 D.大云 11 、HDFS 中 Namenodef的Metadata的作用是? A.描述数据的存储位置等属性 B.存储数据
大数据分析在移动通信网络优化中的应用研究叶国樑 摘要：大数据信息管理系统与操作模式，随着社会生产工作需求，早已应用于 社会各行各业工作管理体系中。而移动通信作为人们日常交流工作的重要途径， 在许多时候由于庞大的人口基数，以传统的信息处理系统，难以保障移动通信工 作的正常运转。另外移动通信管理工作中，繁多的管理工作，整理客户资料一直 也是运营商管理工作难题之一。利用大数据管理系统整合客户数据，以及提高通 信管理工作。对于提升移动通信中的通信质量具有明显效果，有助于帮助运营商 处理工作内容，管理通信数据。 关键词：大数据；移动通信；实际应用 引言 我国已经进入移动通信高峰时期，移动通信业从2G发展到4G。移动通信已 经极大地改变了现代人的生活，我们在关注移动通信发展的同时，也要求其提供 优质的服务，关注移动通信质量问题。大数据时期，移动通信故障解决办法增多，但同时，移动通信业面临着更大的冲击，如何正确发挥大数据在移动通信网络中 的作用，是现阶段通信运营商的主要任务。 1 大数据分析在移动通信网络优化中的问题 1.1数据问题 目前大数据技术在优化移动通信网络过程中存在的问题之一，就是数据量过 大的问题。在移动通信网络的发展过程中，随着用户数量的增加、网络范围的增大，移动通信网络产生的数据量也在大幅度的增加。根据相关调查研究发现，全 球数据总量正以每两年翻一番的速度高速增长。与此同时，移动通信网络产生的 数据量也不容易忽视，这就加大了从巨量数据中提取有用信息的难度，成为当前 优化移动通信网络工作的重要障碍之一。 1.2资金问题 现下大数据技术在优化移动通信网络过程中存在的另外一个问题，是资金缺 乏的问题。基于大数据分析实现移动通信网络的优化，不是一蹴而就的，它需要 经历一个复杂的系统数据分析过程。具体实施过程中，难免会因为不同地区的数 据结构差异等问题综合考虑，使移动通信网络的建设成本加大，从而造成资金缺 乏的问题。如果没有足够的资金支持，实现移动通信网络的优化则无从谈起。 1.3安全问题 当前在优化移动通信网络过程中，大数据技术同样面临着安全问题。大数据 分析势必要对数据进行处理、分析和存储，如果大数据技术出现安全漏洞，那么 直接会对移动通信网络造成不同程度的影响，甚至导致网络局部瘫痪。在大数据 分析中，主要通过云储存技术进行存储。尽管云储存技术可以实现巨量数据的云 端储存，但是云端数据的信息安全难得到有效保证，数据丢失的风险依旧存在。 2 大数据分析在移动通信网络优化中的应用要点 2.1大数据时期的分布式文件系统技术 大数据时代使移动通信网络分布系统存储、分析能力得以提高。目前，先进 的分布式文件系统、如Hadoop系统已经开始应用并取得了很好的效果。HDFS的 采用主从结构，具有强大的功能。该集群由NameNode和Client客户端构成。其中，NameNode是移动通信网络的管理者，负责对数据进行整理和管理。大数据 时期，数据的存储与分析十分重要，海量的数据只有通过分析才能判断有效与否。NameNode实现了移动通信网数据的本地存储、整理和发送，从而保证了接收端
7月份第三周数据统计及分析 一、数据汇总 1.网站SEO 分析： ①百度收录对比增长6条，反链增加750条 ②网站排名暂无法查询 2.PR值 分析： ①谷歌网站PR值不变，搜狗PR提高2 3.流量分析 分析： ①周独立访客1533，比上周增加27个，日均245左右 4.来源分析
来源分类 关键词搜索前10 分析： ①搜索引擎、外部链接、网址输入占比90%以上 ②包装设计、食品包装设计、包装设计公司三个词来访次数最多，新增“晏钧设计”关键词来访 5.受访分析
受访页面前10 ①首页、服务项目受访最多 6.访客分析 访客地区分布 终端详情 分析： ①上周访客以北京、广东、河北、山东最多，广东访客增加 ②PC端设备访问占比不到90%，移动端访问量显著增加 7.竞争对手对比
华清VS东道 华清VS正邦 分析： 与东道正邦相比，在网站活跃度、整体排名、站内链接、百度收录量等方面存在明显差距，搜狗收录下降16条 8.付费推广汇总
分析： ①河北、北京、山东推广消费最高 ②食品包装设计、北京包装设计、logo设计公司三个关键词消费最高 二、分析及优化建议 分析： 1.网站PR为1，搜狗为3，整体网站有所提升但活跃度较低 2.网站日均uv为245左右，比上周提高5 3.搜索引擎、外部链接、网址输入占比90%以上，基本不变 4.包装设计、食品包装设计、包装设计公司三个关键词来访次数最多，新增“晏钧设计”、“北京设计公司” 5.首页、服务项目受访最多，与上周基本一致 6.访客以北京、河北、广东最多，广东较上周增长明显
7.PC端设备访问下降到90%以上 8.百度收录量17，过低 9.热点词汇费用花费较高 注：较明显变化 1.移动端访客浏览量增加500左右 2.百度收录词条增加6个 3.网站搜狗PR增加2 4.晏钧设计搜索关键词链接到官网访客增加 建议： 1.优化关键字，周期性固定重点关键字，加大推广力度 2.优化网站内容及关键字，提升活跃度，尤其是网站页面关键词。下月的关键词点击新增“包装设计、食品包装设计、包装设计公司”三个。 3.着手开发网站与移动端网站，稳定自媒体平台推广，增加李华清移动端曝光度。 4.稳定内容产出，增加词条数量及百度收录。 5.开拓外链，增加外链数量，如三胖蛋等。
【编者按】本文由百分点信息无线业务部高级总监李晓东、Talking Data COO徐懿以及成都电子科大的龚亮联合撰写。 在移动互联网所覆盖的日常生活中，用户随时随地都在产生数据，数据的产生以及获取在现在的移动互联网上已经不是什么难以攻破的难题。需要我们面对的是从海量数据的分析中得到我们所需要的真正信息。 手机大数据的组织与应用 手机上的大数据对于移动互联网业务早期无疑具有非常大的指导意义，但并不是所有的手机上产生的大数据都会那么有意义。比如说社会媒体—微博，每天也会产生大量的数据，但多数都是没有意义的。 手机大数据的组织与应用 手机上产生的大数据需要重新组织方能揭示出有意义的信息。 在现今的时代，大数据本身不是问题，你从各个渠道都可能获得海量的数据;我们每个人每天都要生产很大量的数据，关键的问题是如何处理、分析这些数据。数据不处理、不分析，就像Mary举的例子一样，就是一堆稻草，毫无价值。 稻草堆里寻针 数据处理、分析就是要从一大垛稻草堆里面挑出一根针。 这句话有两层含义： 无论我们从何种渠道，通过何种方式获得的数据，大量的数据是没有意义的，这其中只有少量的数据是有效地，可以从中得出一些有规律、有价值的信息的，原始数据需要清洗、整理;(这一点对于移动互联网更为明显，一般来说，几乎80%-90%的移动应用数据都是毫无价值的，只有不到10%-20%左右的数据才包含后续分析所需要的信息) 我们需要通过后续的数据挖掘的工作，从杂乱无章的稻草堆里找出遗落在层层表象下面的一根针，而非一根稻草!这显然，不是简单通过统计就可以得出的;是比统计分析更为复杂的算法，去从简单关联过度复杂逻辑的层面。
移动公司数据分析需求说明 （） 1 说明 为应对B移动项目2018年12月新数据分析流程变化，本文对涉及到我方工作内容的部分进行说明，以供技术人员作为开发依据。由于最终需求存在变更的可能性，请与最新版本为准，如有更新会重新整理本文并发送到各位负责人。 2 数据处理总流程 数据传输方式：FTP方式 目标服务器：
3 输入数据格式 3.1 数据基础情况： 1. 每小时提供一次数据，全天平均100gb大小； 2. 每次数据包含4个文件： gbAppSum_yyyymmddhh.dat（2g话单） gbAppSum_yyyymmddhh.ok（完整性校验） iupsAppSum_yyyymmddhh.dat（3g话单） iupsAppSum _yyyymmddhh.ok（完整性校验） 3. 存储路径：10.249.240.141的E:\new_data
注：字段分割符：“|” 4 输出数据格式： 4.1 URL分析（URL List） 话单命名规则 1、命名规则：zh_result_url_yyymmdd hh.DAT 2、话单存放目录结构 FTP地址/data_result/话单文件 例如存放在ftp://10.249.240.141/data_result/zh_result_url_2012032619.DAT 3、字段分隔符：“|” 服务话单字段说明 注：此表中只输出浏览类url话单，客户端产生话单生成于4.5客户端标签中 整合说明：对每条话单进行打标处理，完成后对同一个文件中（同一个小时），同一个imsi（同一个用户），同一imei，同一个（同一个网站），同一cgi（同一区域）同一网络（2g、3g），同一个频道（同一个分类）话单进行整合为下表：
科技创业家 理 论 研 究 ２０１４年０１（下） ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＩＣＡＬ ＰＩＯＮＥＥＲＳ １２５ 科技创业家 ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＩＣＡＬ ＰＩＯＮＥＥＲＳ１ 引言 随着新一代信息技术的融合发展，物联网、移动互联网、数字家庭、社会化网络等应用使得数据规模快速扩大，处理和分析大数据的的需求日益旺盛，兴起了大数据热潮，使得大数据领域飞速发展。反过来，大数据的分析、处理、优化结果又反馈到生产实际当中，进一步改善了生产效率，进而推动新一代信息技术产业的向前发展。根据美国德克萨斯大学对各个行业和大型企业的数据利用率和人均产出率进行的广泛研究得出如下结论：数据分析实用效率每提高１０％，财富１００强中的企业人均产出提高１４．４％，零售行业人均产出分别提高４９％，咨询服务行业人均产出分别提高３９％，传统行业人均产出都可提高２０％以上。由此可见，伴随着我国国民经济的快速发展，急需加强在大数据领域的基础研究和技术发展，促进我国经济又好又快发展。早在２０１０年１０月，国家发改委、工信部就联合发布通知，确定在北京、上海、深圳、杭州、无锡开展云计算服务创新发展试点，明确了国家发展云计算的总体思路和战略布局。 在１９８０年美国社会思想家托夫勒的《第三次浪潮》中就预言到，“如果说ＩＢＭ的主机拉开了信息化革命的大幕，那么大数据则是第三次浪潮的华彩乐章”。２０１１年麦肯锡全球研究院发布研究报告，“大数据”一词首次正式被提出，这份报告讲解了处理这些数据能够释放出的潜在价值，认为对大数据的分析与挖掘，会在经济生活中产生巨大效益，从此，全球开始了对大数据的前所未有的关注。近几年来，《Ｎａｔｕｒｅ》和《Ｓｃｉｅｎｃｅ》等国际顶级学术刊物相继出版专刊探讨大数据的研究，报道人类已迈进ＰＢ（１０１５）规模的大数据时代，并从互联网技术、环境科学、生物医药等方面介绍了大数据所带来的技术挑战。同时，２０１２年美国政府宣布启动“大数据计划”，包括ＮＳＦ、ＮＩＨ、ＤｏＥ、ＵＳＧＳ等六家美国联邦机构将首期资助２亿多美元用于大数据相关研究及工具和技术的研发，这是继１９９３年美国宣布“信息高速公路”计划后的又一次重大科技发展部署，美国政府认为大数据是“未来的新石油”，把大数据研究上升为国家发展战略。当今全球的数据量已达到ＺＢ（１０２１）级，数据正以前所未有的速度在不断的增长和累积，但是人类对这些数据的利用率却很 低。学术界、工业界甚至于政府机构都已经开始密切关注大数据问题，并对其产生了浓厚的兴趣。我国也高度重视大数据技术的产业发展，特别是近期，中国研制的天河二号超级计算机系统，成为全球最快的超级计算机，计算速度达到每秒３．３９ⅹ１０１６次双精度浮点运算，进一步加强了我国大数据科学研究的基础设施，为促进大数据应用开发奠定基础，为我国在大数据领域掌握了竞争主动权。 大型ＩＴ跨国企业成为发展大数据处理技术的主要推动者，如ＩＢＭ、Ｏｒｅｃａｌ、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ、Ｇｏｏｇｌｅ、Ａｍａｚｏｎ、Ｆａｃｅｂｏｏｋ等企业，均已发布了应对大数据的挑战的相关解决方案。特别是ＩＢＭ公司，早在２００５年就提出了智慧地球的概念，阐释了不仅能从大数据的分析中获取洞察力，更能将这些洞察力转化为强有力的行动。通过查找、可视化和了解所有大数据可以改进决策制定过程；通过分析各种各样的机器数据和运营数据，以获得更好的业绩；通过整合其他内部和外部信息扩展现有的客户视图；通过整合大数据和数据仓库，提高操作效率；通过实时监控网络安全，检测欺诈，降低风险。ＩＢＭ将数据分析作为其大数据战略的核心，其海量数据分析平台ＩｎｆｏＳｐｈｅｒｅＢｉｇＩｎｓｉｇｈｔｓ等相关产品经过了一系列创新，可以更好地支持大数据处理。全球最大的社交网站Ｆａｃｅｂｏｏｋ，利用社交网络收集了海量用户行为和网络群组关系数据，将这些海量数据利用用户行为分析系统分析出海量用户的行为习惯，定向对不同用户群组发布针对性的广告，获得了巨额收益。大型数据库软件开发公司Ｏｒａｃｌｅ，在现有的数据库产品中引入数据挖掘和分析技术，再配合其大型的云计算中心，组成大数据系统解决方案。 ２ 大数据应用实施关键技术 大数据技术涉及计算机、应用数学等 几乎所有的学科领域。大数据关键技术不仅包括数据存储与分析技术等核心技术，也包括数据处理、数据管理、数据呈现等重要技术。近年来掀起的云计算热潮，已经应用于社会生产的各个方面。 数据存储方面，亚马逊公司是先行者，它的Ｓ３云服务已经成为了云存储的业界标准。无论在用户使用、商业模式、所提供服务的便捷性和规模增长，亚马逊公司都为 这些领域提供了经典范例。还有围绕ＮｏＳＱＬ的新技术和模式，１０ｇｅｎ的ＭｏｎｇｏＤＢ，ＤａｔａＳｔａｘ的Ｈａｄｏｏｐ构建方案Ｃａｓｓａｎｄｒａ，ＮｏＳＱＬ数据库技术提供商Ｃｏｕｃｈｂａｓｅ等等。 数据处理方面，Ｈａｄｏｏｐ公司的ＧｏｏｇｌｅＭａｐＲｅｄｕｃｅ的大数据分布式处理架构是大数据生态系统的主角，许多的商业和产品的创新也围绕这个架构产生。如由雅虎分拆的ＨｏｒｔｏｎＷｏｒｋｓ，有Ｈａｄｏｏｐ创始人ＤｏｕｇＣｕｔｔｉｎｇ坐镇的Ｃｌｏｕｄｅｒａ，提升Ｈａｄｏｏｐ速度的ＭａｐＲ等。 数据分析技术包括数据挖掘、机器学习等人工智能、商业智能技术，涉及关联规则挖掘、集成学习、遗传算法、神经网络、优化、模式识别、预测模型、回归、统计、时间序列分析、关联规则学习、聚类分析等。数据挖掘技术，是指通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，它是一组结合数据库管理的统计和机器学习方法从大数据集提取模式的技术。机器学习技术，是使计算机模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 大数据技术是一系列技术的集合，任何单一的软件产品都无法完全解决大数据问题，需要一整套全面的解决方案。需要各种应用系统能够根据需要获取计算能力、存储空间和各种软件，并通过各种网络传递给各种使用者。 ３ 信息通信业大数据发展现状 ３．１信息通信业数据业务特征与需求分析 巨大的用户基数。电信业务已经成为人们生活中的必需品，用户数量非常巨大，整体市场饱和程度逐步提高。截至２０１３年６月底，我国网民数量达到５．９１亿，手机网民规模达４．６４亿，网民中使用手机上网的人群占比提升至７８．５％。 拥有数据资源。随着３Ｇ的普及，无线上网和智能手机得到了高速发展，手机上网流量迅速增长，导致电信行业数据量呈现爆炸性增长。电信运营商通过部署相应数据挖掘的技术可以获得几种数据类型。一是人用户入网登记数据，主要包括在登记时提交的个人姓名、性别等数据、手机号码、ＩＥＭＩ、状态码等数据。二是计费系统记录的数据，主要包括用户的套餐选择数据、资费数据、消费历史等。三是以用户位置数 大数据在移动通信中的应用探讨 谢华 （联通通信建设有限公司上海分公司 上海 ２０００５０） 摘 要：互联网的快速发展，计算机运算处理能力的日益强大，云计算和数据中心的兴起，促使大数据时代快速到来。如何充分有效利用大数据技术，获取其中蕴藏的巨大价值，这些已经成为大数据时代所面临的主要任务。通过大数据分析技术的创新发展，可以极大增强国民经济可持续发展动力。本文首先对目前主要的大数据分析方法、技术和应用进行了分析；进而对移动通信业大数据分析的前景进行展望；最后阐述了我们在移动通信业大数据应用方面的几点建议。关键字：大数据 移动通信 数据分析 作者简介：谢华（１９７７—），男，山西朔州人，大学本科，联通通信建设有限责任公司，工程师，主要从事通信网络建设工作。
中国移动客户行为分析 配额记录表： T.1 整体而言，你会怎样评价中国移动这家公司提供的产品和服务呢？您认为是… (访问员注意：读出所有答案，但不要读“拒答”和“不知道”) 非常好 (5) 很好 (4) 好 (3) 一般 (2) 差 (1) 拒答 ..................................................................................................... 8（终止访问） 不知道 .................................................................................................. 9（终止访问） B.1 过去六个月内, 您都使用过哪些业务? (包括您在这六个月内曾使用过，现在可能没有用) ( C.1 请问您有没有通过营业厅、网站、热线、短信、邮寄帐单等渠道获取过您手机的话费信息？ 有......................................................................................................... 1继续访问 没有 ..................................................................................................... 2跳问D4题 D.1 请问您是否亲自交手机话费？（单选） 是 (1) 否......................................................................................................... 2跳问E1 D.2 请问您最常通过什么渠道交您的手机话费呢？（单选，不读出交费方法） 中国移动的营业网点 (1) 中国移动发行的交费卡/充值卡 (2)
中国移动企业级大数据中心建设指导意见 为进一步提高中国移动互联网战略的服务能力，对驱动企业管理的精细化、智能化，对外提供信息服务型产品，实现大数据开放后的运营和服务提升，公司决定在全国围实施中国移动企业级大数据中心建设工作，通过整合全公司数据资源，盘活数据资产，助力公司第三条曲线的拓展，以服务“增效、外增收”的整体企业战略，保证中国移动在激烈市场竞争中的可持续发展。 一、建设要求与重点 企业级大数据中心作为中国移动唯一、统一的数据采集、处理、服务和运营的平台，通过“统一采集、统一存储、统一管理、统一运营和统一服务”，形成集团及各省市公司“多节点”、“网状网”形态的数据和服务共享能力；具备独立机构以承担平台建维、数据交换、资产管理、应用开发、数据服务和数据运营职责。为企业、外部客户提供“按需”的服务能力，辅助企业决策，彰显数据价值。 企业级大数据中心的建设要求包括三方面： （一）建好组织：建立相对独立的、专业的企业级大数据中心管理机构，立足公司全局，全面负责企业级大数据平台的规划、建设、运维，以及数据资产管理、产品开发和数据运营等职能。 （二）搭好平台：企业级大数据中心满足中国移动全部数据“统一采集、统一存储、统一管理、统一运营、统一服务”的要
求，实现逻辑集中；全部数据的采集、处理和存储分布于多个节点，进行物理分散，同时实现关键数据资产的异地容灾备份。 （三）做好服务：企业级大数据中心能为集团各部门、专业基地（位置等）、专业公司（咪咕、互联网、政企、在线服务、物联网等）、各省公司及外部行业提供灵活的“按需”服务。 二、建设重点 企业级大数据中心建设重点要求如下： （一）企业级大数据中心的能力要求 为了承接大数据中心的基础平台管理、数据交换、资产管理、应用开发、数据应用、数据运营六个职责，在大数据平台技术架构层面提供数据基础服务能力、系统平台管理能力、数据资产管理能力和应用共享开放能力四个部分： 数据基础服务能力：数据基础服务能力是大数据平台的基础，包含数据采集功能、数据存储运算功能、数据交互功能。数据采集需包括来自BSS、OSS、MSS的基础数据、来自于用户上网行为的DPI二次解析数据以及来自外部的第三方数据的数据采集。数据存储运算功能可根据数据类型及应用采用不同类型的数据库技术实现对不同价值、规模、时效性的数据差异化存储和运算。数据交互功能是实现不同形式的数据存储之间的数据交互。 系统平台管理能力：大数据平台需具备系统平台管理能力，提供对大数据平台的软件和硬件资源的管理，包括诸如资源管
大数据在移动通信中的应用研究 随着移动通信技术的飞速发展和国家政策对通信技术的产业的规划指导，目前我国的移动通信网络技术的规模已经位居世界前列。移动通信网络技术的技术发展是循环往复的，虽然对于移动通信网络技术的优化处理工作还处于最后阶段，但是和移动通信技术的后期规划是相互联系的。 一、移动通信中的大数据发展情况 1.1大数据在移动通信业务中的应用特征 由于社会经济的发展和时代的需要，移动互联网业务已经成为人们生活中的必需品，用户的数量十分巨大，市场的饱和度也在不断地上升。移动通信业务中包含的数据信息随着4G网络的出现再一次得到的发展，移动终端的上网速度也得到了增长。移动通信运营商可以通过设置数据挖掘技术就可以得到几种数据资源。第一个是个人用户的上网登记许可，主要包括在登记时提供的用户姓名等个人资料以及手机的状态码等，第二个是将用户所在地的信息接入基站内获得用户的位置，第三个是手机计费系统所记录的数据，主要包括用户套餐的选择、和消费记录，最后一个是用户的动作数据，主要包括用户业务的使用类型、互联网的历史记录和经常使用软件的名称、上网时间等
信息。 1.2国外移动通信业中大数据的应用 对于移动网络的运营商来说，大数据所带来的收益是十分可观的，移动运营商在数据的探索领域遇到了个人隐私、网络安全和技术问题等其他方面的问题，但在现代社会，不论是国内还是国外他们的移动通信业务都开始向对大数据的出现做出相应的改变。在法国最大的移动运营商法国电信做出了基于大数据的新型业务模式，承担了该国大部分公共服务业的IT建设项目，在这些项目系统中，法国电信为了挖掘大数据的潜在价值，建立了一个法国高速公路监测项目，每天都会记录大约五百万条信息，只要完成对这些数据的分析就能很好为高速公路上的车辆提供可靠地道路信息，从而提高公路的运行效率。对数据的分析工作将是未来移动运营商的最主要的工作之一。 二、大数据在移动通信中的应用技术 1、大数据应用的技术。大数据存储技术的基础是基于云服务的云储存技术，NoSQL是云储存技术的基本模式和技术架构，在大数据存储的移动通信业务的使用中，通常情况下是将Hadoop作为基础，来架构移动通信大数据中的储存载体，这样的储存形式具有非常大的可扩展性，存储方便快捷、容量也十分可观，而且十分有利于后期对
移动互联网必读手机上的 大数据分析P This manuscript was revised by the office on December 10, 2020.
【编者按】本文由百分点信息无线业务部高级总监李晓东、Talking Data COO徐懿以及成都电子科大的龚亮联合撰写。 在移动互联网所覆盖的日常生活中，用户随时随地都在产生数据，数据的产生以及获取在现在的移动互联网上已经不是什么难以攻破的难题。需要我们面对的是从海量数据的分析中得到我们所需要的真正信息。 手机大数据的组织与应用 手机上的大数据对于移动互联网业务早期无疑具有非常大的指导意义，但并不是所有的手机上产生的大数据都会那么有意义。比如说社会媒体—微博，每天也会产生大量的数据，但多数都是没有意义的。 手机大数据的组织与应用 手机上产生的大数据需要重新组织方能揭示出有意义的信息。 在现今的时代，大数据本身不是问题，你从各个渠道都可能获得海量的数据;我们每个人每天都要生产很大量的数据，关键的问题是如何处理、分析这些数据。数据不处理、不分析，就像Mary举的例子一样，就是一堆稻草，毫无价值。 稻草堆里寻针 数据处理、分析就是要从一大垛稻草堆里面挑出一根针。 这句话有两层含义： 无论我们从何种渠道，通过何种方式获得的数据，大量的数据是没有意义的，这其中只有少量的数据是有效地，可以从中得出一些有规律、有价值的信息的，原始数据需要清洗、整理;(这一点对于移动互联网更为明显，一般来说，几乎80%-90%的移动应用数据都是毫无价值的，只有不到10%-20%左右的数据才包含后续分析所需要的信息) 我们需要通过后续的数据挖掘的工作，从杂乱无章的稻草堆里找出遗落在层层表象下面的一根针，而非一根稻草!这显然，不是简单通过统计就可以得出的;是比统计分析更为复杂的算法，去从简单关联过度复杂逻辑的层面。
集中参数生产管理指导建议 一、总则 为指导各省开展好LTE/NB网络无线参数集中生产工作，进一步推进全网无线参数集中生产、提高集中优化效率，特制定《集中参数生产管理指导建议》。本指导建议对LTE/NB无线网参数的生产、核查分析、智能参数集中管理优化生产平台（以下简称参数平台）的功能应用、以及参数优化管理的未来发展方向做出明确要求。 参数平台作为全网参数优化生产的唯一支撑手段入口，在集团、省端两级部署，要求所有无线参数的修改、核查及分析等生产工作均通过参数平台实施留痕，原则上不再允许通过OMC进行参数修改注1。 二、适用范围 本指导意见适用于中国移动各省公司LTE/NB无线参数的集中生产和管理流程。 三、集中参数生产管理办法 1、参数分类 LTE/NB参数按重要程度实行参数分级管控，划分为A、B、C三类参数管理，所有参数全部纳入集团公司和省公司参数集中管理范畴，均由集团公司和省公司集中制作和修改，原则上市公司不允许修改任何参数。 ?A类参数为集团管控参数，范畴涵盖子帧配比、功率配置、CSFB开关、节电参数等影响网络感知的关键参数。A类参数修改申请可由省公司发起，须集团公司审批或备案。 ?B类参数为省公司管控参数，包括影响小区重选、切换等对网络性能感知有重要影响的参数。B类参数可由省公司发起修改。 ?C类参数涵盖事件判决门限、邻区切换偏置等对现网影响小的参数类别。C 类参数可由省公司发起修改。 NB暂未区分ABC分类，后期进行规范。重点参数清单见附录1。 2、参数配置原则 LTE/NB重点优化参数应参考《中国移动LTE重点优化参数配置指导手册（2018）》和《中国移动NB-IoT无线重点参数配置指导手册v1.0》规范进行配置。具体规范详见附录2、3。 3、参数修改流程 1）参数修改流程 全网各类参数的修改需遵循本指导建议的要求，具体流程环节如下：
大数据分析在移动通信网络优化中的运用分析 近年来，移动互联网的应用开始兴起，对于这一类业务有需求的用户数量逐渐增多，对移动通信网络优化的要求也越来越高。文章针对目前我国移动通信网络优化的现状，提出了运用大数据帮助其优化的设想，通过分析具体问题提供了一些策略，希望帮助企业和政府更好地进行优化工作。 标签：大数据分析;移动通信网络;应用方法 一、大数据概述 大数据又叫巨量资料，顾名思义，信息量极大，足以和一般的信息数据组合区分开来，所以大数据需要不同于传统的信息资源处理方式来整理和分析，从而获得更加准确、可靠的信息。大数据分析技术的作用范围很广，能够帮助信息需求者更好地进行决策和工作。大数据的特点鲜明，除了数据量庞大，数据类型也很多，但是这些资源的价值密度却不高，特别是针对特定的任务或项目时，数据中可用的信息资源就只占很小一部分。此外，大数据的分析速度是传统的数据分析模式无法比拟的，依靠当今发达的云计算等技术，大大提高了分析效率。在移动通信网络的优化中，大数据可以发挥巨大的作用，通过对大量的用户信息和使用数据的分析整理，可以找到当前用户的使用需求，从而找到最需要改进的地方。 二、大数据分析在移动通信网络优化中的问题 1.数据问题 虽然现有的数据处理技术已经十分尖端，足以实现大数据的处理分析，但大数据中的信息量同样在呈几何状增长。随着互联网的普及，用户数量逐渐增加，网络的使用范围也开始扩大，使网络数据量巨量增长。在这种情况下，大数据的增长速度已经不容忽视。 2.资金问题 虽然大数据技术已经不再是不可触及的精简科技，但是这种技术依然无法得到大范围的使用，其中很重要的一个因素就在于缺乏资金。对大数据的分析不是简简单单的一个流程，其中所涉及的步骤是复杂且漫长的，需要耗费大量的人力物力。此外，各地区情况存在差异，不同的时间段也存在不同的问题，这就造成移动通信网络的建设难度很大，资金问题往往得不到很快解决。 3.安全问题 大数据分析是一个对数据进行整理、分析和存储的长时间的复杂过程，这当中一旦出现了信息泄露的情况，损失难以估量，甚至会造成大规模的社会恐慌，导致网络的瘫痪。目前对于大数据的存储和计算一般使用云技术，但云技术同样
中国移动TD-LTE 集中维护白皮书
目录 目录 (2) 1 概述 (5) 2 适用范围 (5) 3 集中维护架构和职责 (5) 4 运维质量管控 (8) 4.1 实时性维护问题管理 (8) 4.1.1流程架构 (9) 4.1.2工作职责 (9) 4.1.3 集中分析性能事件告警库 (9) 4.2 非实时性维护问题管理 (10) 4.2.1流程架构 (11) 4.2.2各环节的责任人及职责 (11) 4.3 非实时性维护分析规则 (12) 4.3.1基于可用性 (12) 4.3.2基于告警 (13) 4.3.3基于性能 (13) 4.4 异常状态基站监控规则 (14) 4.4.1小区可用性 (14) 4.4.2零业务站址 (14) 4.5 运维质量管控指标集 (14) 4.6 专题维护 (15) 4.6.1 基站健康度评估体系 (15) 4.6.2 基站智能节电 (19) 5 设备质量管理 (20) 5.1 设备问题与需求管理 (20) 5.1.1设备问题与需求管理原则 (20) 5.1.2流程架构 (21) 5.1.3各环节的主要职责 (22) 5.1.4各环节的流转规则 (23) 5.2 设备版本管理 (23) 5.2.1设备版本管理原则 (23) 5.2.2流程架构 (24) 5.2.3各环节主要职责 (24) 5.2.3各环节主要工作内容 (25) 5.3 设备后评估管理 (27) 5.3.1设备后评估管理原则 (27) 5.3.2流程架构 (27) 5.3.3各环节主要职责 (28) 5.3.4各环节主要流转规则（更新较大，全部更新） (29) 6 无线安全管控 (31) 6.1 无线账号管理 (31)
大数据分析在移动通信的应用 摘要：在信息资源的价值和实用性被不断挖掘并得以应用于实际工作中，大数据技术的发展迎来了高速发展期，这是由于通过信息不断的生成、更新和变化，产生了海量规模的数据信息，人们需要利用大数据的处理技术和分析能力来应对海量的数据。这在移动通信的发展领域中体现得尤为显著，人们采用了很多的具体策略来进行网络优化和改进，力求提升大数据的处理分析技术在通信网络中的应用能力，从而不断促进移动通信的进步。 关键词：大数据；移动通信；网络优化；具体策略 在当今移动客户端通信技术迅速发展的背景下，用户量和信息量的猛增，整个通信网络正面临着很大的运行压力，其中也出现了很多技术性问题和安全性问题阻碍着网络系统的建设与完善工作。基于此，技术人员在大数据的相关处理和分析技术的研发与应用的基础上，开始综合分析当前通信网络系统出现的问题和影响因素，持续改进和优化网络系统的各个环节和具体应用程序，切实提高通信技术与大数据处理分析技术的融合发展水平。 1大数据技术在移动通信系统中的具体应用解析 首先，我们要明确数据信息从何而来，在分析移动通信系统的信息来源过程中，发现其来源主要包括市场客户、设备运行管理以及相应的设备维护等渠道来源。而产生信息量最大的渠道来源就是市场客户，每天都会产生极为庞大的数据和信息，这是因为大量都偏向于应用移动网络来进行信息的传递和接收，进而生成了海量的通信信息和数据，很多信息的传递是实时性和即时性的，这就对移动网络和终端设备的运转效率和反应速度提出极为严格的要求，而且整个网路系统也要通过不断强化的设备体系和应用系统运行能力来提供相应的重要保障，以顺利完成各种信息的通信，并在这个过程中实现高效的信息交换和互通。这就需要应用大数据的处理以及分析技术来维持整个系统的稳定运转，如果不能及时处理好海量的数据，形成堵塞和滞后，那么在数据生成和产生时就会引发整个通信系统面临崩溃和瘫痪的可怕后果。可见，大数据技术的应用过程中，能够及时对大量生成的信息和数据进行反应，并高效开展处理和分析工作。其次，我们要分析怎样去合理的获取数据。目前很多移动网络的运营和供应企业都利用数据处理、
中国移动通信集团公司文件 中移计[2009]191号 关于中国移动全业务网络建设工作的指导意见 各省、自治区、直辖市公司： 为了应对全业务市场竞争，做好全业务网络建设工作，集团公司全面分析了当前形势，结合中国移动现状，本着保持优势，坚持有特色、差异化、扬长避短的思路, 秉承“科学规划、严格管理、量入为出、投资长远”的指导思想，现提出以下近期中国移动全业务网络建设工作的指导意见。 一、中国移动全业务网络发展目标 以用户需求为导向，依托现有资源和优势，优化配置，挖掘潜力，强化创新意识，打造具有中国移动特色的、差异化的全业务竞争能力。 （一）丰富接入手段，充分发挥移动接入灵活方便和有线接入高带宽的特点，面向客户的不同需求，提供差异化的带宽能力。为重要集团客户提供4M-1G的带宽，为新建高档小区客户提供4M-67M的带宽，提升用户体验;TD/EGPRS与WLAN相结合，为不同区域、不同客户提供灵活便捷的带宽接入能力。 （二）面向通信和信息的综合需求，全面提升融合业务的提供能力。方便、快捷地为客户提供移动固定融合的基本语音业务、语音增值业务、宽带视频类业务等，利用自身优势，为企业
提供ICT信息解决方案。 （三）借助规模化优势，完善支撑系统能力，大力推进业务捆绑。加强个人移动业务与集团、家庭业务的捆绑，提供统一资费和优惠套餐，增强用户粘性。 二、中国移动全业务网络发展策略 中国移动全业务网络发展策略为：发挥无线优势，延伸基站光缆，以IP技术为基础，通过CM-IMS提供多媒体信息服务，即“无线+基站光缆延伸+IP+IMS”。在网络建设中应全面推动技术、网络、业务、运营支撑体系、客户服务管理、用户使用习惯等六大融合。 中国移动全业务网络发展应充分发挥无线网络覆盖和质量优势，利用移动通信方便灵活的特点，全力开展TD－SCDMA 网络建设，促进GSM/TD网络融合发展，推动TD-LTE技术成熟，积极研究采用各类宽带无线接入技术;合理规划接入光缆网络，充分利用现有基站光缆资源，针对较明确业务需求，快速延伸基站光缆至客户侧，确保投资效益；积极采用IP技术，持续全面推动网络IP化，保持网络优势;引入CM-IMS，提供多媒体业务及融合应用，高起点规划建设IDC，增强国际通信能力，提高网络互联水平，丰富互联网信息资源。 三、扬长避短，发挥自身优势，提供差异化服务 （一）立足无线，大力发展TD-SCDMA，持续保持移动领先优势。充分利用移动网络规模大、覆盖广、质量高的优势，加