大数据如何驱动精细化运营 正如文章前面所说，企业做运营是为了拉新、留存和促活，只有这样才能帮助企业增加收入、提升粉丝的活跃度。在移动互联网时代企业要做到精细化运营，一定离不开大数据的帮助。所以企业在时下想要做好精细化运营，一定要通过大数据来驱动，才有可能提升运营的效率和效果。 因为基于大数据的分析能力，可以让企业运营做到精细化的监控和对用户做细分，方便企业根据不同用户的需求进行具有针对性的一对一个性化服务，让企业的营销内容更加精准和有效，同时可以提升整个粉丝用户群的活跃度。那么大数据是如何具体驱动精细化运营的呢？具体如下： 1，大数据对精细化运营监控十分重要 2，我们之前的运营监控更多来说用户或者运营人员对于发生事情的主观判断，缺乏真实有效的数据支持和模型帮助解决问题。而大数据更够让企业进行数据建模和有效收集数据进行分析，帮助企业能够快速找到和解决用户数据的异常信息，对运营起到辅助的监控作用，为企业提供有价值的参考意见。 让我们看个例子看1号店是如何做的，顾客进入1号店后，就进入引导顾客的购买阶段。这个阶段，如何提升每个顾客的购买金额，并在此过程中，实现商品和各种资源的最优配置，是运营的关键。大数据又一次成了1号店的帮手。 首先，1号店的网站改进，包括图片、网页设计，完全以顾客点击和浏览等行为痕迹的大数据分析为依托。不仅如此，在与消费者互动过程中，1号店也应用了大数据。像一些商场的导购员一样，消费者浏览网站商品过程中，1号店会给消费者一些提示推荐，根据消费者之前的浏览和购买行为，1号店的系统能判断出消费者可能喜欢什么商品，给以相应的提示。 再如，根据消费者是搜索商品，还是浏览商品，1号店可以初步判断出他是目的性很强、时间有限的购买者，还是时间充裕、目的性不强的购买者，对于前者会直接推荐商品，对于后者，则不断刺激其购买行为。 2.方便企业对目标用户进行细分 我们都知道以往的企业的运营模式都是一对多的，企业并不知道自己的运营的方式和手段是否满足用户的需求，但是随着企业拥有越来越多的用户数据，能够方便的让企业通过技术分析出关注企业的用户具体属性和用户行为的画像。通过洞察分析出来的这些用户画像，能够让企业对每类用户进行有针对性的运营活动。 3.通过大数据能让企业有效激活用户 企业做运营很重要的一点就是对老用户的激活，但是怎样激活老用户，以及和用户更好的进行有效沟通，几乎是企业都挠头的问题。但是运用大数据技术可以让企业对用户生命周期进行管理和挖掘，让企业对不同生命周期的用户进行标签化的管理，让企业及时把相关运营信息推送给不同生命周期的用户。 总之，借用大数据会让企业的精细化运营更加有效和有针对性，并且对运营人员来说，他们是距离用户最近的那道关口，能够借用大数据做到对用户的精准分析可以减少运营人员不必要的行为，进而提升效率和增加转化率。所以希望企业能够合理运用大数据进行相关运营策略的制定，更好的提升企业运营能力。
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参考答案 1、下列选项中，不是大数据发展趋势的是？ A.大数据分析的革命性方法出现 B.大数据与云计算将深度融合 C.大数据一体机将陆续发布 D.大数据未来可能会被淘汰 2、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 3、在Spark的软件栈中，用于机器学习的是 A. Spark Streaming B. Mllib C. GraphX D. SparkSQL 4、MPP是指？ A. 大规模并行处理系统 B. 受限的分布式计算模型 C.集群计算资源管理框架 D.分布式计算编程框架 5、以下哪个场景可以称为大数据场景？ A.故宫游客人数 B.故宫门票收入 C.美团APP的定位信息 D.文章内容 6、以下应用没有使用你的地理位置信息的是？ A. 美团 B. 滴滴 C. 高德地图 D. Word 7、Hadoop是（）年诞生的？ A. 1985-1985 B. 1995-1996 C. 2005-2006 D. 2015-2016 8、HBASE的特点不包括哪些？ A. 面向行 B.稀疏性 C. 多版本 D.高可靠性 9、整个MapReduce的过程大致分为Map、Shuffle、Combine、（）？
A. Reduce B. Hash C. Clean D. Loading 10、Flume采用了三层架构，分别为agent，collector和（） A. Map B. storage C. Shuffle D. Hash 11、在Spark的软件栈中，用于交互式查询的是 A. SparkSQL B. Mllib C. GraphX D. Spark Streaming 12、下列选项中能够正确说明大数据价值密度低的是？ A. 100TB数据中有50TB有效数据 B. 1TB数据中有1KB有效数据 C. 100PB数据中有100PB有效数据 D. 10EB数据中有10EB有效数据 13、IBM的（）是第一个在国际象棋上战胜人类棋手的人工智能计算机。 A. AlphaGo B. 深蓝 C. 图灵机模型 D. 深度学习机器人 14、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 15、对抗学习中两个网络互相竞争，一个负责生成样本，那么另一个负责做什么？ A. 判别样本 B. 计算样本 C. 统计样本 D. 生成样本 16、人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，请问它的英文缩写是？ A. AI B. BI C. AL D. AF 17、下列选项中，哪项是由谷歌开发的人工智能算法框架？ A. Kafka
淘商们用数据精细化分析客户群体 客户价值是客户关系管理的核心基础，大部分电商80%的销售利润来自于20%的顾客，所以如何找出具有价值的顾客，评估其收益与成本并施以恰当的营销手段对卖家来说至关重要。有价值的客户，可以理解为一个未来为卖家带来的利润，大过于卖家花在其身上的成本的顾客。对客户价值的分析, 必须从客户角度出发。 先客户后产品 客户诉求是进行产品定位时不可或缺的因素，首先考虑客户需求时，并不是单单考虑店铺有什么商品就卖什么商品，而是根据客户的现实和潜在需求来采购或者生产相应的产品；其次，卖家要了解店铺相应客户群的成本，即消费者为满足其需求和欲望，愿意花多少钱，而不是盲目地给产品定价。理清客户需求后，接下去就要寻找潜在客户了，什么样的客户才是店铺潜在的客户？这时卖家就要对自身资源和优势进行分析，然后对应分析出潜在的客户在哪里，再去分析这些客户需求是什么。 接下去怎样衡量店铺已有用户的价值？是消费金额？购买次数？还是上一次购买时间？通过什么框架进行用户价值的评判和细分对营销活动提升用户的响应率最有效？ 海量数据精细化 并不是每位来店铺访问的顾客都有价值，而怎样把来访客户价值最大化，就是卖家在运营过程的重中之重。首先找准自己所属的行业，找出自己的产品和对应淘宝所属类目，因为找到最相关的类目，才能通过淘宝海量的交易数据精准分析出潜在客户群体特质。下面以厨房电器的网店为例，来看看怎样挖掘客户价值。 “搅拌机”类商品是店铺的主打商品，这个时候卖家就可以利用淘宝指数来查看最相关的类目。 淘宝指数提供了“搅拌机”关键词的类目分布，目前淘宝“搅拌机”最相关的是“搅拌/料理机类目”类目，而不是“豆浆/搅拌/研磨机配件类目”。当我们知道客户群体主要分布在“搅拌/料理 机类目”类目下后，这个类目下的客户都会是目标客户吗？当然不是，我们需要进一步去了
中国移动个人与家庭市场的全业务运营研究 戴静信息产业部电信研究院规划设计研究所工程师 姚柒零中国移动通信设计院工程师 摘要：从业务融合的角度对全业务的概念进行了深入的探索，得到了对移动运营商的启发和建议。然后依据外部竞争环境、中国移动自身发展状况，对全业务整体策略进行了总体定位，着重对个人家庭市场的全业务策略进行了差异化定位。最后对中国移动个人家庭市场在不同运营时期均作了详细分析与全业务运营策略的部署。 关键词：全业务运营，固定与移动融合 Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｉｓａｒｔｉｃｌｅｄｉｓｃｕｓｓｅｓｔｈｅｃｏｎ－ｃｅｐｔｏｆａｌｌ－ｓｅｒｖｉｃｅｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｖｉｅｗｐｏｉｎｔｏｆｓｅｒ－ｖｉｃｅｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅａｎｄｐｕｔｓｆｏｒｗａｒｄｓｏｍｅｓｕｇｇｅｓ－ｔｉｏｎｓｔｏｍｏｂｉｌｅｏｐｅｒａｔｏｒｓ．Ｔｈｅｎ，ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｃｏｍｐｅｔｉｔｉｏｎｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｎｄｔｈｅｓｔａｔｕｓｏｆＣｈｉｎａＭｏｂｉｌｅ，ｔｈｅｏｖｅｒａｌｌｓｔｒａｔｅｇｙｏｆａｌｌ－ｓｅｒｖｉｃｅａｒｅｏｒｉｅｎｔｅｄ，ｗｉｔｈｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌｐｅｒｓｏｎａｌａｎｄｈｏｍｅｍａｒｋｅｔｓｂｅｉｎｇｐｏｓｉｔｉｏｎｅｄ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅａｕｔｈｏｒｓａｎａｌｙｓｅｓｔｈｅｐｅｒｓｏｎａｌａｎｄｈｏｍｅｍｏｂｉｌｅｍａｒｋｅｔｉｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｐｅｒｉｏｄｓｉｎｄｅｔａｉｌｔｈｅｎｐｕｔｓｆｏｒｗａｒｄｔｈｅａｒｒａｎｇｅｍｅｎｔｓｆｏｒａｌｌ－ｓｅｒｖｉｃｅｏｐｅｒａｔｉｏｎｄｅｐｌｏｙ－ｍｅｎｔ． ＫｅｙＷｏｒｄｓ：Ａｌｌ－Ｓｅｒｖｉｃｅｏｐｅｒａｔｉｏｎ，ＦＭＣ 一、全业务运营概述 １．全业务运营概念 全业务可从电信管制、业务属性及市场三个角度进行定义。全业务运营则可以从两个角度来看待，一是从管制视角带来的狭义全业务；一是从多业务领域与电信结合的广义全业务。具体表述可参照图１。 ２．固定移动融合概念 在十年之前，固定移动融合（ＦＭＣ）就被提出来，它被认为是最终的网络融合，提供无差别的移动和固定服务，移动电话提供像固定通信一样的增值服务，固定电话提供全球的移动性，而且可以在一个号码、一个帐单、一个服务 协议的条件下提供服务。
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
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
精细化运营需要哪些标题优化方案？ 精细化运营需要哪些标题优化方案？标题优化方案是每个运营者需要规划好的，好的标题能为店铺带来流量生机，赶紧和小编一起来学习吧。 开篇之前，我们按照江湖的规矩，先把运营分为三种： 第一种是耍大刀的：手握宝刀，大刀阔斧，钱币充足，资源雄厚，横刀立马，即可威震武林，谋得一方霸主。 第二种是用剑的：手有绝世剑谱，有道可循，招式轻巧灵活，最重要的是：好的剑客，总是能够剑走偏锋，出奇制胜。 第三种是没有武器的: 但是内力惊人，善于把万物化为武器，杯盏器皿花草鱼 虫，信手拈来，两片树叶都足以杀人，更有甚者，用眼神足以让你后退三步，他们行走江湖，胸中有粮，胜似闲庭信步，从来不怕被偷招换式被模仿，因为他们本来就无招无式。 进入正题，今天要说的是：系统化的标题优化方案，我将会详细说明每一个操作步骤，包括涉及到的EXCEL的操作部分和细节性问题，以及中间需要特别解答和注意的问题，一套好的系统化方案，必然是逻辑严密，实操性强。 首先必须明确两个原则上的问题： 1..优化的目的：直接目的>获取直接免费流量; 最终目的>成交战略目的>赢得客户(我的意思是这三个目的你要倒着读一遍) 2.所有关键词的选择，必须以你的产品核心功效为导向和发散点(注意发散点这个词)如果你不能认同这两点，那么请关掉页面，继续用海量关键词堆砌你60个字符。下面是整个流程的具体完整步骤：
第一步：把你所有需要优化的产品划为新品和热销宝贝，建议除了主推款和热销款，没有搜索流量基础的滞销款都纳入到新品款，我将从一个新品开始，一步一个脚印，研究出如何系统的优化标题方案(按照这套流程优化完新品，产品步入良性循环后，之后分阶段优化的时候只要逐步调和热销关键词就可以了) 第二步：从一个纯产品运营的角度，提炼出宝贝的核心功能价值。最好不要超过10个字符，功效太多就是没功效，要鄙视那些动不动就八大功效十项全能的东西比如我现在有一款植物的BB霜：核心功效其实很简单，就8个字: 美白遮瑕补水保湿(这一步需要注意的问题：1.不要急于从数据角度参考选择，那是后面的步骤 2.希望以后在优化标题的时候，能习惯用字符计数，这样你会发现，你的英文品牌名，你的空格，你的汉字拼音可以更细致的排列组合，数据需要严谨到最小单位才更有魅力) 第三步：把你的标题关键词分为公共词+单品词，这一步很重要，涉及到节约字符和之后通过下架时间调整的分配流量的问题。 公共词一般包括：a.品牌词(包括品牌名中英文，拼音，错误音译和搜索习惯>比如服饰品牌美特斯邦威，搜：美特斯“帮”威)b.产地，正品，规格等(比如韩国专柜正品>注意：我这三个词是分开写的，意思是可以自由调配组合) (关于公共词的用法：组合均配到你需要用产品中：比如我店里有5款bb霜：我的公共词是：<品牌词中英文+韩国专柜正品> 两两组合或两三组合就可以分配到不同的标题千万不要每个BB霜的标题里都用这样长的公用词，太浪费字符，公共词不要超过10个字符) 单品词：这块才是我们的核心词，后面的所有选词流程都是围绕这些词展开。
精心整理开辟新市场、寻求新突破、实现新增长 一、全业务竞争优劣势分析 单业务运营商向全业务运营商的转型不是简单的选择，而是电信业面对电信宏观大环境的变化和业务技术重大变革的唯一出路与最佳战略决策。无论是为了降低 个他网运营商传统利润区开展亮剑行动，利用全业务作为武器，阻挡手机用户流失，并发力集团客户市场，深入进行固网业务挖掘，打造新的收入增长点。 下面分析一下中国移动在全业务运营商转型中的优势和劣势。 （一）优势
1、中国移动在移动市场处于绝对优势，同时也是竞争对手觊觎的领域 2、中国移动个人用户群基础庞大、拥有最丰富的客户资源 3、移动网络及服务质量好，在社会上拥有良好的业务口碑 4、雄厚的资金优势，可以采用资本用作的方式快速拓展全业务 5 6 1 2 3 4、中国移动在以固网为基础的家庭和集团客户资源方面与电信、联通存在着巨大差距。 5、中国移动和铁通的整合工作还在继续过程中，获取的固网能力难以在短期内发挥作用。
二、三个领域重点渗透，开展亮剑行动 重点推广以语音专线、数据专线和互联网业务为基础，捆绑综合V网、IMS等多种业务，切入固网的核心利润区，扩大业务影响力。 （一）专线领域 1、 2 3 4 1、通过语音直联方式，在集团客户内积极开展综合V网业务，利用手机、固话短号互拨，提高集团手机用户粘性，为下一步固话策反提前埋下伏笔。 2、利用TD8位信息机与铁通固话相结合，结合移动总机、PBX业务、IMS业务，在高价值、重点集团客户内大力发展语音策反工作，提高语音业务的市场份额。
3、面向服务类集团客户，如电力、金融、保险、交通、公安、公共事业等单位呼叫中心，加大公关力度，积极开展语音分流业务。 4、面向商业类集团客户，利用语音直联+400业务或TD信息机+400业务，进行产品组合营销，满足客户实际需求，拓展在商业类客户中的市场份额。 1、企 2 三、
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。
.. 电商运营成本核算与精细化成本控制（上） 来源：作者： 成本是所有公司老板都非常关心的因素，毕竟利润=收入–成本。当然，就算有利润也不一定能赚钱，因为还有各种各样的稅，咱们就不谈了。今天重点讲电商运营的成本计算。 相信很多电商朋友跟我们一样，对财务都不太懂，只能慢慢摸索，想了解如何计算电商运营成本的一些知识，发现网络上基本找不到。现在很多的小公司的计算方法也是很粗糙，大公司会有自己很专业的财务团队，算来算去老板也看不懂。我们在电商领域做了5年（实际上就是做淘宝做了5年），做代运营公司做了3年多，服务过的类目有食品滋补品、服装服饰、美妆个护、家电等，形成了一套相对比较实用的成本核算和成本控制方法，这里分享给大家，供大家参考。 第一部分主要介绍成本的构成和量化计算公式；通过这个公式，你可以很方便的大体计算出你所在行业的电商运营成本。第二部分介绍我们在成本控制方面的一些经验，有三个原则，可以供大家借鉴。 一、成本构成： 电商成本主要分成以下四个方面，平台固定成本、运营成本、货品成本和人员成本，如下图，可以简写为ROPG，很适合各个纬度的电商企业核算自身成本。
1、平台固定成本（Rental cost） 此部分属于电商运营的基建成本，对于天猫运营商来讲R指的是保证金、技术服务年费、实时划扣技术服务费。 2、运营成本（Operating cost） 此部分属于电商运营的扩展建设成本，我们把它划分为硬运营成本和软运营成本。（1）硬运营成本：在此所谓的硬运营成本指的是电商运营中所需要的一次性或稳定固定额度的硬件或后端软件的成本。如CRM系统、ERP系统等软件或打印机、扫码枪等硬件购置成本。 （2）软运营成本：在此所谓的软运营成本指的是电商运营所需要做的推广投入。现今主流的推广模式有四种：CPC (按点击效果付费）、CPM（按展现付费）、CPT（单位时长付费）、CPS（按效果付费）。 3、货品成本（Goods cost） 此部分属于电商运营的核心元素成本，主要包含货品净成本、库存积压成本、仓库管理成本、货品残损成本等。
基于SWOT分析的中国移动全业务运营竞争战略探讨 作者：马立威厦门希尔咨询顾问师 2008年5月24日，工业和信息化部、国家发改委和财政部联合发布了《关于深化电信体制改革的通告》：鼓励中国电信收购中国联通CDMA网（包括资产和用户），中国联通与中国网通合并，中国卫通的基础电信业务并入中国电信，铁通并入中国移动。至此，电信业重组种种猜想终于尘埃落定。 本次重组的最直接结果就是新三家运营企业都可以全业务运营，三家运营商如何根据自己的不同背景、根据自己已有的网络资源和客户资源、开展基于全业务的差异化服务？如何进行业务的融合、如何实现网络的融合等，都是摆在三大运营企业面前的难题。一时间，有关全业务运营的话题成为业界关注的焦点。 其中中国移动是中国通信产业的排头兵，也是中国通信业站在世界通信舞台上的代言人。巨大的市场份额，超高的利润回报，不断扩张的冲动，都使得中国移动被高高捧起。全业务运营时代的中国移动将如何应对重组带来的机遇和挑战，借鉴前人经验，结合管理学经典模型，积极探索中国移动备战全业务运营的思路，一做抛砖引玉！ 一般来讲，对全业务运营的概念有两种解释：一种是指运营商拥有固定和移动牌照，能够同时经营固定通信业务与移动通信业务；一种是指运营商能够同时为用户提供包括语音、数据、多媒体在内的全方位信息服务。我们所提的全业务是第一种解释。 1.SWOT分析的基本框架 公司选择战略的过程是一个公司战略的分析、制定、评价、选择的复杂的权衡的过程，它对企业的发展至关重要。SWOT分析是进行这种权衡的重要工具。 SWOT分析法又称为态势分析法，它是由旧金山大学的管理学教授于20世纪80年代初提出来的,模型提出者认为，战略形成的过程实际上是把企业内部条件因素与外部环境因素进行匹配的过程，这种匹配过程能够使企业内部的各种主
购物中心如何利用大数据实现精细化运做购物中心如何利用大数据实现精细化运做提要：购物中心运营策略立足于”经营客流”，单个消费者的单日消费轨迹追踪，利用价值并不高，而影响最大的是会员生命周期 购物中心如何利用大数据实现精细化运做 无数据，不管理！”利用数据进行精细化运营管理是购物中心的长久生存之道。未来商业竞争，业态容易照搬、商家品牌可以分享、推广活动没有什么难度，真正学不来的是数据的处理、分析和挖掘，如何利用数据背后潜在的商业价值？本专题以北京朝阳大悦城为研究蓝本，教你最简单的运营管理方法。 供需精准化 大数据第一个价值在于均衡供给和需求，购物中心根据客流数量和历史数据告知各商家下个时段预计顾客数，顾客APP接收精准推荐的优惠券，引导顾客流量，均衡供需。 实现顾客标签管理的同时，把商家部分商品、套餐、服务数据化处理并且标签化，以便与目标顾客更精准匹配推荐。精准个性推荐的基础是用户标签： 提升消费者体验 大数据让链接成本变低，能实时精准地把优惠推送给最有需求的人。例如如果电影院某些场次观众很少，购物中心可向附近有需要的会员发送免费电影票，用最小成本让顾客感受到意外体验：
让服务升级 【应用案例】大悦城”购物篮”的精准化营销 会员从一开始办卡到使用，每月的消费额不同，购买商品差异，通过大数据可以分析出会员的行为习惯，从而在某一时间推送给会员某品牌的优惠券、o2o活动或艺术沙龙等精准信息，从而实现大数据背后的精准化营销。 大悦城将会员分为21个层级，为每一个层级推送完全不同但与之相应的信息。通过”综合云数据中心”为客户提供精准的个性化营销，管理层也能及时掌握每家商户的销售业绩以及市场状况提供免费的wIFI服务，将微信、微博、App连接成一个整体等，增加消费者的店内购物体验和购买转换率，让购物中心的全渠道零售管理逐渐从梦想成为可能。 利用数字科技，使用监控获取和分析线下客流信息 行业内众多的百货、购物中心、超市乃至专卖店都在使用客流监控系统，可以根据投资级别得到相应级别的数据，比如：线下数据争夺战：实体店如何玩转大数据 依靠wifi实现客流数据的采集 通过wifi对线下数据采集分析是时下购物中心掘金大数据的热门应用，购物中心希望能拥有类似在线电子商务网站cookie一样记录顾客行为模式、偏好和转化率等数据工具。 【应用案例】万达广场顾客wiFi跟踪 在整个广场搭建大wiFi和大会员体系，通过wiFi体系可以捕捉
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
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