互联网+移动医疗大数据分析报(说明：此文为WORD文档，下载后可直接使用)
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一、理想改变现实在线问诊改变医疗 (4)
1、干干净净赚钱：医生们在春雨上共获得2077万元收入 (5)
2、年轻改变未来：主治医师成为在线问诊的主力，人数与收入均在前列 (6)
3、单病种的重度垂直：妇科、儿科、皮肤科、泌尿科需求活跃 (7)
二、春雨护城河有多深收入前20医生数据揭秘 (8)
1、医生活跃度20% (9)
2、占领春雨：三甲医院的医生占主导地位 (11)
3、定价策略：好医生更值钱，普通医生靠数量和服务 (12)
4、医生的竞争：不仅比拼专业名声，更比拼服务 (13)
5、争夺医生的资金消耗战：近四成医生收入来自春雨 (14)
三、互联网医疗面临诸多挑战入驻过百人医院仅8家 (16)
1、环境胜负手：在线问诊的发展期待政策松绑 (17)
2、购买偏好：电话<图文<私人医生 (18)
3、付费习惯待养成：平均收入偏低 (20)
互联技术已经革新了诸如销售、通信、支付等多个行业，而现在，最保守的医疗领域在技术的冲击下也开始发生巨变。各类创业项目如雨后春笋般出现，如优化就诊流程、便捷挂号、快捷支付、医患社区/医患远程便捷沟通、患者社区、远程医疗、慢病管理。而国内最热的无疑是8月份融资5000万美元的春雨医生、9月份融资7000万美元的丁香园以及10月份融资1亿美元的挂号网。
资本无疑是最为敏锐的。今年上半年，Rock Health对143家数字医疗公司的调研发现，互联网医疗领域今年以来的融资额已达24亿美元，远超2013年全年19亿美元金额，而这一数字也较2007年的2.4亿美元翻了近10倍。
根据动脉网互联网医疗研究院投融资数据库统计，2013-2014近两年国内互联网医疗创业投资事件66起，关注互联网医疗领域的投资机构共58家，投资机构活跃次数总计91次，披露融资额5.8亿美元。
国内互联网巨头BAT、360、小米也都瞄准医疗健康产业，腾讯向丁香园、挂号网分别砸了7000万美元和1亿美元，阿里大健康计划推进的如火如荼，小米注资2500万美元占九安医疗旗下iHealth股份20%。
但春雨医生的创始人张锐认为，即便不与BAT这样的互联网巨头合作，春雨医生也将成为移动医疗行业最牛的公司之一。从外部观察，成长为第一梯队的春雨医生走入了自我生长的轨道，百度指数显示，从今年年初其搜索指数已经翻了一倍，春雨对外宣传今年的目标是有10万名医生注册。
不站队的春雨医生，其底气究竟来自何处？
互联网医疗研究院动用了近10人花费了一个月时间，将春雨医生平台上的数据全部整理了下来，共涉及18个科室20196名医生，每位医生录入了包括名字、科室、医院及医院等级、性别、职级、免费咨询次数、私人医生单价、私人医生购买人数、图文咨询单价、图文咨询购买人数、电话咨询单价、电话咨询人数、门诊预约单价、门诊预约人数在内的15个数据，总计录入30多万条数据。
以上述原始数据为基础，经过近两个月的时间对数据进行清洗、核对、分析，最终形成了近百页的分析报告，该报告从两个大的维度、9个二级项、50个小项对数据进行详细的剖析，全方位的展示春雨上的医生与用户的生态图谱。
两个大的维度为综合分析、单项分析，其中，综合分析维度下又分成了医生、性别、收入、医院四个二级项，单项分析维度则是对空中医院和免费咨询两大类
五小项展开。两个维度共包含49个小项。第50个小项是对春雨医生APP上数据瑕疵的分析。
试图回答如下三个问题：
1、有哪些医生注册了帐号，他们来自什么医院，来自哪些地区，又提供了哪些服务，春雨医生是否如多数人所认为的那样被大量的非三甲医院医生所占领？
2、在各类平台激烈争夺医生资源时，春雨医生平台上的医生的粘性如何，即活跃度或者流失率如何？
3、春雨巨额融资加大补贴医生的力度，那么医生在其平台上所获得收入的大体结构如何，春雨支付占医生收入的比例如何？
知名商业财经媒体《21世纪经济报道》摘编了报告里的部分内容，并在12月8日版的23版整版刊发，全文共分为三个部分，分别是在线问诊对传统医疗行业带来的冲击、春雨医生所形成的护城河、未来的挑战等。
一、理想改变现实在线问诊改变医疗
Brain Arthur认为，技术的演进塑造了人们的世界观，同时也塑造了符合技术特征的社会形态与社会制度。看似无解的难题，往往随着技术的进步而变得不再困难。
互联网医疗研究院认为，在线问诊平台如春雨医生、紫色医疗等创业项目利用如淘宝上的好评机制等其他领域成熟的规则构建了一个理想中的医患国：在这里，医生的的经验与知识价值、服务能力与获得的收入是正相关的，而与其推荐的药品销售则没有任何关联。
春雨等类似的创业公司通过移动互联技术、好评机制等其他领域成熟的技术、方法引入医疗领域，有效的降低现有的医患之间存在的巨大沟通成本。在线问诊平台的诸多创业项目中，究竟哪家真正蕴含了成长为伟大企业的基因，还尚需观察，但互联网医疗公司已经开始在改变某些事情，他们的战略选择、战术动作都在对传统的医患沟通模式带来更多的革新。
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
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。
(此文档为word格式，可任意修改编辑！） 2016年4月
目录 一、Practice Fusion：美国最大的云平台电子病历企业 3 1、公司概况3 2、服务方式4 3、用户数据5 4、核心价值6 5、盈利模式6 二、Castlight Health：医疗价格与质量第三方比较平台7 1、公司概况7 2、盈利模式9 3、服务方式10 4、收入规模10 5、利益相关方态度11 三、Health Tap：美式医患问答平台12 1、公司概况12 2、盈利模式14
3、早期质疑15 一、Practice Fusion：美国最大的云平台电子病历企业 1、公司概况 2008年成立，使命是：连接医生、患者和数据，趋向一个更好的医疗并拯救生命。 公司最初以300 美元/月向医生推广其电子病历系统，由于竞争激励，尽管降价到50 美元/月，依旧毫无起色。2009 年，为推进医疗改革，美国政府颁布法案，规定2015 年前使用电子病历系统的诊所医生，将会获得44 万到64 万美元的医疗保险奖金，反之，将要接受罚款。当时，电子病历系统在美国价格不菲，几年使用费往往需要数万美元。
同年，Practice Fusion 顺势推出免费系统——医生仅需同意将系统生成病历的所有权让渡给该公司。 2009年4 月，Practice Fusion 推出了在线免费预约服务。通过网站，公司向患者提供了全美超过27 万个认证医生的信息，还包括150 万个对医生的认证评价(每个医生平均有14 个评价)。开通当月就提供了300 万个预约渠道。这些数据目前均有大幅增长。这一业务虽然与为患者提供预约服务的行业巨头ZocDoc 业务重合，但ZocDoc 每月向每位医生收取250 美元的花费，Practice Fusion 无论是向患者还是向医生，都是完全免费的。 目前，Practice Fusion 是美国最大的云电子病历平台。美国每年有12 亿的就诊量，其中83%（近10 亿）是在医院外的医生办公室发生的，这其中6000万（6%）的就诊量是在Practice Fusion 上完成的。 2、服务方式 医生、患者在在诊前、诊中、诊后都会用到Practice Fusion 的服务：
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
【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。
大数据在移动通信网络优化中的应用研究 摘要：随着信息技术的不断发展、移动通信网络的不断完善，数据呈现不断上 涨的趋势，移动通信网络用户受着大数据的影响，大数据的时代全面发展，通过 对大数据的处理为移动通信网络用户提供了更加便捷的生活方式，提高了更多移 动通信网络用户的工作效率。本文对移动通信网络及大数据进行了详细的分析。 关键词：移动通信网络；大数据；思考 1.数据概念 大数据的核心就是在浩瀚的数据模型中找到有价值的信息及获取有意义的线索，是一种较为常见的名词。大数据指的是在一定的时间范围内采用较为常见的 软件工具进行捕捉、管理及处理的数据集合，需要新型处理模式才能具备更加强 大的决策力、洞察力及流程优化能力的海量、高增长率及多样化的信息资产。 2.大数据的特点 大数据在信息技术领域具有价值量大、规模庞大、种类繁多及时效性高等特点，具体分析如下： 1）价值量大：大数据具有一定的价值及意义，数据的总规模、总数量的大小与数据的价值量大小及价值密度高低呈现一个负相关关系发展，在移动通信网络 信息世界的视频中，时间越长的网络视频在经过持续有效的监控后，有价值的数 据越少。 2）规模较为庞大：整个数据存储中心能达到1.8万亿内存的信息数据，各行 业之间的数据会根据时间的推移与前进进行一定速度的增长，增长速度大概为55%左右，在现实工作过程中存在着成千上万的数据采集传感器被安装在各种设备中[4]，在移动通信网络大数据的环境下，不仅大程度地方便了人们的学习与生活， 还给人们的工作带来了一定的时效性及便利性。人们在网上购物、搜索及聊天等 为大数据的规模进一步更新。 3）种类繁多：大数据中的数据能划分为半结构化数据、非结构化数据及结构化数据等部分及种类，结构化数据表现为极易进行存储及传输的文本数据、而非 结构化数据表现为视频、图片、音频及地理信息这类数据，非结构化数据的规模 较大，且非结构化数据的类型、数量及规模还在不断的发展与壮大。 4）时效性较高：大数据具有较高的时效性，要想将数据的高价值量进行确保，应将其处理速度进行进一步提升，这样才能确保大数据发挥更大的价值及意义。 3.大数据分析技术对移动通信网络优化的影响 大数据分析技术移动通信网络优化的影响是有利有弊的，一方面大数据分析 技术可以有效解决数据量的问题，对数据进行很好的归类和分析，而另一方面， 加大了故障分析的难度。移动通信网络优化就是对用户通话状态的收集和分析， 达到排除故障、提升用户使用感知的目的。 大数据时代的到来，使人们可以更加自由的使用网络，这对移动通信网络的 技术、承载力有着更高的要求，移动通信技术经历了从2G到4G的发展历程，目 前正在进行5G通信技术的研究，移动用户在使用通信业务时，天气、地区等因 素都会对通信质量造成影响，因此，在通信的稳定性和抗干扰能力上需要技术的 革新，合理使用大数据分析技术，可以有效发挥对移动通信网络的优化作用。 4.当前运用大数据技术所面临的问题 4.1移动通信网络数据过于庞大 在移动通信网络使用的过程中，由于现在的覆盖范围越来越广，使得用户不
移动医疗平台 可行性分析报告 编制： 审核： 批准： 实施日期：
移动医疗平台可行性分析报告 1.项目概要 目前，公知的救护车功能是接送伤病者和在车上对其进行简单的治疗抢救，车上由于技术的原因没有手术室，不能做手术，特别是无菌手术。而危重急需做手术的军人，特别在离医院远、山区、偏远的边疆、哨所，患者也得送到医院的固定手术室做手术，经过途中的颠簸，上下车的搬动，才能到达医院，再进入手术室做手术。这其中，一是耽误时间，如危重军人就可能错过最佳抢救时机；其二是途中的颠簸，上下车的搬动，不利于心脏、脑血管、骨折、大出血、战斗伤员等怕振动、颠簸、移动的病人。因此，如有一个能就近及时、快速的给需要做手术的人马上动手术，有一个可移动的手术室，特别是军队战时能在火线及时、快速、机动抢救危重伤员，并予以及时做手术是非常重要的。 与医院相比，此医疗平台规模虽小，功能却很齐全。每台车上有足够的空间，可以配备各种医疗设计，包括配装了X光机、超声机、观片台、全自动生化分析仪以及产科检查床、冰柜、空调和紫外线消毒灯等先进医疗仪器设备。此医疗平台可在发病现场、军队火线，及时给危重病人做手术，也可以做无菌手术，使病员在第一时间得以救治。最重要的是，他可以不只为一名需要伤员时行手术，可以同时进行多台手术。实现真正意义上的流动医院。由于本发明轻便、可移动，可以说是一个移动小型医院，特别适合做为军队野战医院伤员救治、无菌手术和机动、快速、搬迁的需要，并对控制术后感染，减少抗菌素用量，减少患者住院天数，都有其积极作用，是现代野战医院必备的尖端设备。本专利对增强军队后勤保障能力，提高战斗力，使军队装备的现代化都有其深远的进步意义。同时，此医疗平台在民用推广方面也有其优势所在。特别是边远的贫困山区以及地震、洪水、干旱等重灾区，此医疗平台所形成的流动医院能起到重要作用。 1.1国内军用医疗专用车类型 现代战争对救护医疗车要求更高了。例如，要求它既能在前线的枪林弹雨中进行救护，又能随时渡过江河将伤员迅速送到后方。这样，救护医疗车就必须具
大数据技术在移动通信网络优化中的有效应用 发表时间：2020-04-08T09:13:09.223Z 来源：《基层建设》2019年第31期作者：王磊 [导读] 摘要：在现代化社会的快速发展中，大数据技术作为一种热门技术，改善了原有的社会生产和生活方式，为社会生产和生活提供了很大便利。 长庆油田分公司第一采气厂陕西西安 710016 摘要：在现代化社会的快速发展中，大数据技术作为一种热门技术，改善了原有的社会生产和生活方式，为社会生产和生活提供了很大便利。在现代化社会的发展中，大数据分析技术在优化移动通信网络中发挥着重要作用，人民群众对网络通信技术提出了更加严格的要求，大家越来越认识到移动通信网络优化的重要性，文章主要研究了大数据技术在移动通信网络优化中的有效应用，希望能够有效地处理移动通信网络中的各项数据，实现优化目标。 关键词：大数据技术；移动通信网络；优化；应用 大数据技术一种基于当下这种信息化的时代背景而衍生出的一种能可同时处理海量信息的新型技术。该技术不仅能从繁多的数据流中之中精准采取到使用者所欲获取的信息，且能借由各种方式与途径来对信息予以灵活处理。因此，若我国通信体系亦能基于大数据技术的支撑来灵活处理各项数据，则势必能为我国通信体系的改革起到良好的推动作用。 1大数据技术和移动通信网络的相关分析 1.1大数据技术 在科学技术的快速发展中，大数据技术应运而生，而相关权威领域无法对大数据技术的内涵进行正确解释，导致社会各个领域对大数据技术的认识出现了很多偏差。从整体的角度进行分析，大数据技术指的是利用相关技术，有效地处理海量数据，以此为基础深度挖掘、处理并分析这些数据，实现各项资源的充分利用。在大数据技术水平不断提升的大背景下，大数据技术在社会和生产过程中得到了广泛应用，逐渐发展成影响世界发展的重要技术之一，与传统技术相比，这项具有很多优势，在各个领域中的应用为企业高层决策工作提供了支持。 1.2移动通信网络 移动通信网络是一种优质的传输介质，其应用能够实现客户和客户之间的通信、客户和服务器之间的通信，在实际通信过程中需要强大的专业技术作为支持。在社会的全面发展过程中，社会生产和生活对移动通信质量、网络运行效果提出了更加严格的要求。为了有效地提升为网络运行质量，相关部门需要深入分析网络运行过程中的各项问题，及时地优化移动通信网络，还可以引进大数据技术，实现网络优化的预期目标，大数据技术在网络通信优化中的应用取得了很好的效果，但也在一定程度上影响着网络通信的发展。 2移动通信网络优化中大数据应用问题 第一，网络系统复杂且巨大，给实际的管理造成很大的困难。目前我国移动通信网络包含有各种类型的网络架构，客户群体的数量也是非常庞大，持续不断的有新通信基站在建设，在如此背景下难以全面控制各个方面的数据信息。第二，网络应用有延迟，使得网络优化不及时。网络的维护管理不仅需大量的资金，同时也要确保工期的按时完成，这样才能保证新优化基站的正常投入使用，然而，部分区域4G网络建设不全面、相对落后，会导致通信网络结构的不一致，使得这些区域的通信网络不能很好的和其它平台进行兼容。 3大数据技术在移动通信网络优化中的应用 大数据技术在移动通信网络优化中的应用具体体现在以下方面：第一，准备阶段。在大数据优化准备过程中，相关人员需要明确优化数据目标，准备相关数据和资料；第二，测试阶段。在大数据优化测试过程中，相关人员需要收集相应的数据和信息，以此为基础进行DT/CQT测试，这些工作需要在完成准备工作后实施；第三，优化分析阶段。在大数据优化分析过程中，相关人员需要优化分析各项数据和问题，如信号覆盖问题、信息切换问题等，并实施相应的解决对策，顺利完成分析任务；第四，优化调整阶段。在大数据优化调整过程中，相关人员主要对天线射频和后台参数进行优化和调整，天线射频调整的主要目的是提升网络覆盖区域的通信质量，后台参数调整的主要目的是确保移动通信工作的顺利实施，及时地发现并调整各项错误参数，减少移动通信网络中的故障，实现移动通信网络的快速发展。 4基于大数据的移动通信网络优化措施研究 4.1获得数据信息 我国通信体系因包含众多的使用基数，故即便仅是过去一小段时间，亦将产生极其庞大的数据流。倘若通信企业始终以最纯铜的方式来获取并处理这些信息，势必将因处理效率低下而阻碍企业的有效发展。因此，各通信企业也更需对大数据技术的合理运用给与高度重视，继而在借助大数据技术来搜集并整理庞大的数据流同时还应将其融入到投资方面，以此既能为通信企业投资工资开展提供准确的数据支撑，且投资过程所需的人力、物力及财力亦将得到有效降低。 4.2充分利用存储功能 通信网络与大数据之间结合的一大隐忧在于数据的存储方面，所以为了优化通信网络，便需要对大数据技术的存储功能进行深入研究。基于网络用户不仅每天均在发生变化，且因此而产生的海量数据亦需面临管理和保存问题。故积极借助大数据技术的存储功能，将能利用虚拟化的存储功能来对现实中的存储问题予以合理转化，以此将不同机构的数据正和到同一个信息平台之上。这样不仅方便对数据的统一管理，且数据的动态变化容量亦将大幅减少，这将为数据存储节省更多能源，继而降低数据管理成本。 4.3灵活利用大数据分析技术 针对通信网络的优化过程，相关人员亦需做到对大数据分析技术的灵活使用。至于技术人员能可进行的主要工作则包括对大数据技术的简单优化与测试。而到了全面优化阶段，技术人员便需深入分析信号覆盖、切换等问题。继而积极针对大数据技术的实际运用状况来提出合理化的改进策略，以此方能为各项业务的开展质量提供有力保障。 4.4大数据技术在提高网络分析性能中的应用 移动通信网络优化的末尾阶段主要是解决定位分析的难题，包含有信息传输通道不顺畅、话务均衡性不佳以及切换不顺畅等问题。移动通信单位进行网络优化的根本目的是确保通讯信号长久稳定的覆盖，要达到这个目标需要完成四个部分，分别是优化前的准备环节、数据收集环节、问题研究环节以及改进修整环节。在准备时期要重点搞清楚数据的采集类型、需要进行优化的项目类型以及待优化的基点方位，并带上专业的检查设备和工具；在进行问题研究环节时，需要从数据库中调用数据并深入研究发生问题的原因是什么，为改进修整部
2018—2019中国移动医疗健康市场研 究分析报告 一、2018中国移动医疗健康市场年度动态 1、政府政策利好不断，互联网+医疗高速发展。
继2014年国家卫计委、药监局相继出台“多点执业”、“线上处方药”、“远程诊疗”等政策方案后，2018年《关于推进和规范医师多点执业的若干意见》、《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》、《关于推进分级诊疗制度建设的指导意见》等一系列政策意见为移动医疗健康市场的发展奠定了良好的政策导向。 2、移动医疗健康投融资风起云涌，资本市场持续升温。 相关资料显示，截止至2018年12月28日，互联网医疗健康领域共发生投融资221起，比2014年增长45.4个百分点。2018上半年国内互联网医疗领域的风险投资总额达到7.8亿美元，已超过2014年全年总额。其中特别引人注目的是，2018年11月30日微医集团完成由国开金融、复星医药、高瓴资本、腾讯等共同投资的高达3亿美元的E轮融资，移动医疗领域所获资源和关注又获得了量级的提升。 3、移动互联网下的医生集团如雨后春笋，加速产业链布局。 医生作为最为重要和稀缺的医疗资源是移动医疗领域重点关注的一环。继万峰医生集团、张强医生集团、杏香园医生集团、大家医联、中康医生集团、广州私人医生工作室等医生集团后，2018年6月，作为中国首个基于移动互联网且规模最大的三甲医院移动医生集团——三甲医生集团成立，通过移动健康云协作平台，实现跨地域、跨医院、跨科室的医护协同合作。 4、分级诊疗催生巨大需求，推高医联体智慧平台的搭建浪潮。 2018年9月12日，国务院办公厅推出推进分级诊疗制度建设的指导意见，提出了2020年全国内分级诊疗制度基本建立，2018年基本实现大病不出县的
中国移动通信公司营销策略分析 作为全球客户规模最大的移动通信运营商，为进一步提高竞争力，中国移动通信公司必须详细的分析市场环境，结合自身的有利条件，确定出独特而完整的营销策略；同时继续积累客户资本，打造核心营销能力，以保证未来企业持续、健康的发展。结合菲利普.科特勒的营销理论, 中国移动通信公司的市场营销策略应具体如下： 1、产品/服务策略（product/service policy） 2、价格策略（price policy） 3、分销渠道策略（place policy） 4、促销策略（promotion policy） 中国移动通信集团已经成为实力最为雄厚、移动通信业务收入市场占有率居首位的运营商。国移动客户市场份额约占70%，国通信市场收入份额约占40%。伴随着全球移动通信需求的飞速增长和移动通信技术的日新月异，中国移动也加快了自身发展的步伐，一方面不断推出新业务，创建新品牌；另一方面不遗余力地吸引、留住用户，积累客户资本，打造核心营销能力，因此针对移动通信市场的营销活动显得越来越重要。 一、移动通信行业市场现状分析 2004年中国移动全年纯利润为420亿元，同比增长18.1%，营业收入为1923.81亿元，同比增长21.3%。公司这两项经营指标在四大运营商中都处于领先地位。公司2004年每股收益达到2.14元，在四大运营商中排名第一，同时在股市也处于领先地位。 从公司的主业来看，中国移动去年市场占有率保持稳定，为64.3%，移动用户总数达2.04亿户，比2003年增长44.3%。中移动去年签约用户的ARPU值由168人元下降至167元，预付费用户ARPU 值由57元降至56元。 令人高兴的是，中移动去年新业务收入显著增长，成为公司业绩
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。
大数据在移动通信中的应用 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。以移动通信的大数据 应用为中心，分析了大数据应用于移动通信的关键技术，提出了移动通信领域应 用大数据技术的措施与方法。 关键词：大数据；移动通信；大数据分析技术 在我国科技高速发展的背景下，计算机网络技术被广泛应用于各领域中，人 与人之间进行交流的方式也趋于科技化，移动通信是现如今最受欢迎的交流方式 之一。经过不断地摸索终于发现，大数据技术可以很大程度地提高用户资料收集 及用户管理工作的效率。因此，将大数据技术应用到移动通信中十分必要。 一、大数据的概念 大数据技术与大数据为同一概念，主要是以计算机与网络技术为手段，处理 巨量而分散的传统信息和数据，通过采撷整理并且加工之后，形成具有开发价值 的信息和资料，为企业生产和服务提供数据基础。大数据具有价值显著、种类多、运行快和数量大的诸多优势特点，现阶段已经成为各类网络建设和服务的基础性 技术。 二、大数据应用的关键技术 1、大数据存储技术 云服务中的云存储是大数据储存的基础，云储存的技术架构和基本模式是NoSQL。亚马逊公司的Hadoop构建方案是大数据存储在移动通信商业化运用中 的基础，移动通信大数据存储载体依此而形成。在此基础上形成的移动通信大数 据存储结构的存储形式具有兼容性，存储结构具有扩展性，既能够方便增加存储 数量，又能够方便加工与利用存储数据。 2、大数据分析技术 大数据的核心部分就是如何利用分析技术去分析和加工采撷及整理出来的众 多基础数据，移动通信对于大数据分析技术提供决策技术和创新平台的依赖程度 越来越高。在当年环境下，大数据分析技术主要包括了：数据挖掘、人工智能、 统计分析、顺序排列、回归计算、模式识别和神经元网络等很多重要的组成部分。在移动通信领域当中，实现更高层面上的信息解释，往往都要依赖大数据的分析 技术。同时，大数据分析技术对于开展移动通信新服务、重新组织移动通信结构 和完善移动通信网络，都有着至关重要的支撑作用，是移动通信领域不可或缺的 关键支撑性技术。 三、大数据技术在移动通信中的应用 1、大数据技术可对移动通信用户进行有效管理 大数据由于其自身具有的五大特点，对移动通信用户的姓名、年龄、号码及 状态码等数据进行准确记录，并分析出一定的规律，再按照规律进行记录，帮助 移动通信公司有效地为用户服务，帮助移动通信公司对用户进行有效管理的同时，提高其服务的高效性及智能性，进而提高移动通信公司的工作效率。 2、对移动通信计费的高效管理 移动通信用户数量大，每位用户使用的业务类型、业务种类等都不相同，这 给移动通信公司的计费管理工作带来了相当大的难度。大数据技术可以准确地对