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运营商网络运营大数据应用实践研究摘要：以电信运营商的大数据资源为基础，对网络运营大数据平台所要汇聚的数据范围、系统定位及功能架构进行了分析，并与4 G网络的建设和推广相联系，说明了怎样才能更好地运用网络运营大数据平台的大量数据资源，来对移动互联网的业务进行全面的评估，同时还可以对网络运营大数据平台在网络精细化运营中所具有的价值进行挖掘，为运营数据资源的内部应用提供借鉴。
关键词：运营商；网络运营；大数据平台；数据资源1.网络运营大数据概述1.1客户信息由顾客的实际注册信息、业务定单、消费、付款、投诉等信息构成，该信息以顾客关系管理（CRM）和客服系统为主，以“客户/人”为“主KEY”进行相关聚合，并体现出该用户所使用的电信服务的基础信息。
1.2用户实时业务信息具体包含了用户的实时位置信息、正在使用的业务类型、业务内容、 APP名称、终端型号版本、业务使用感知（时延、成功率、速率）等内容，它的主要作用是对用户的行为进行描述，能够反映出用户使用业务时实时体验的动态信息。
通常情况下，运营商会使用部署探针、镜像抓包等方式来对其进行捕捉和存储，之后再对其进行分析。
1.3网络/设备运行信息：具体内容有：反映各设备/各端口/各链路的速率、带宽、抖动、延时等硬件运行情况的信息，还有能够反映网络情况的业务统计信息（例如，无线信号强度/覆盖/干扰等一系列指标、各端口消息收发成功率及处理时延、各协议定义的计数器情况、性能指标等）等，这类信息通常是由网管系统进行监控和采集的。
在这些数据中，无论是用户实时业务信息还是网络/设备运行信息，都是从现网实时产生并实时采集到的动态信息。
这一类型的信息，不仅包括了用户使用电信业务及互联网业务的行为特点，而且还能反映出用户使用业务时的网络实时状况，这对运营商提升网络质量以及提升用户使用业务时的感知有着十分重要的作用。
2.网络运营大数据平台架构2.1实时性通信网络每时每刻都在对各种业务进行处理，因此，网络的运行情况也是实时变化的。
细化、智能化管理，挖掘大数据价值，提高优质应用快速共享能力，本文通过对应用共享模式的探究，搭建了省间大数据应用共享基础平台，汇聚省间各域数据，实现了共性应用的快速移植共享，并逐步形成了一套数据标准接口规范、应用选型标准和共享流程、异地跨部门分工协作运营机制，为发挥中国移动大数据应用的规模效应，更好地推动中国移动大数据发展省间应用共享的现状与问题数据系统各个省份以集团规范为指导进行自主分散建设。
对于应用来讲，各省份业务流程、应用人群类似度高，省份间在各个应用方向关注度、投入资源不一，生产的应用质量情况不同，各省应用局限于本省使用，未能将应用发挥至最大价值。
省间应用共享的现状与问题主要归纳如下：用的投入与使用。
各省份关注点与发展应用的建设是完全隔离的，共性应，无法集中建设，浪费资源且建设（2）应用的业务市场思路。
仅按照省份的需求单独进行迭代，各省无法快速集思广益，将业务推向新高度。
（3）缺失平台整体数据传输通道。
中国移动拥有最广阔的用户群，然而各省数据独立、分散，存在信 3 省间大数据应用共享模式探究与实践3.1 打造异地虚拟工作团队在集团公司指导下，中国移动南方基地（以下简称南方基地）协同五个兄弟省公司共同参与了省间大数据应用共享模式探究。
日常运营管理确定为小组分工制，各省公司组成若干小组全程负责具体模块，南方基地负责总体协调，协同完成本次探究工作。
团队分工和职责具体如图1所示。
3.2 搭建应用共享移植平台打通兄弟省公司的数据传输通道，南方基地通过一级私有云IP承载网FTP（File Transfer Protocol，文件传输协议）的方式采集兄弟省公司数据，对分散各省和各个平台的数据进行统一整合，聚合多方数据，建立数据开放平台，促进应用的快速移动共享，并形成对省份公司大数据能力的补充，形成合力优势，向兄弟省份公司提供通用性应用服务，打造一个围绕数据共创、共享、共生的多业务协同平台。
应用共享平台架构如图2所示。
大数据技术在通信工程项目管理中的应用研究摘要：。
随着5G技术的发展，大数据技术在通信工程项目管理中的应用越来越受到人们的关注。
大数据技术的引入可以有效地提升通信工程项目管理的效率和精确度，保证项目顺利完成。
大数据技术的应用有助于改善项目的管理质量，提高项目的规模和时效性，使项目经理能够更加精确地估算项目的成本和时间，同时可以对项目进行实时监控。
首先，通过大数据技术，可以从多个角度收集和分析项目相关信息，提供准确的数据，从而可以实现精确的项目进度预测。
其次，大数据技术可以帮助企业更好地构建营销活动，可以挖掘客户需求，从而更好地进行服务和产品的定制，提高客户满意度。
此外，大数据技术还可以帮助企业改善工作流程和提高生产效率，有助于优化项目管理，促进项目进度推进。
总之，大数据技术在通信工程项目管理中的应用发挥了重要作用。
它能够实现精确的数据分析和推理，有助于项目管理人员准确预测项目进度，提高企业的生产效率和服务质量，同时还可以实现营销活动的有效构建。
关键词：大数据技术；通信工程；项目管理引言通信工程项目管理是一个涉及技术、经济、财务等多方面的复杂系统。
随着经济的发展，传统的通信工程项目管理模式已经难以满足现代企业对项目管理的需求。
大数据技术的出现，为传统的通信工程项目管理提供了新的思路和方法。
大数据技术通过大规模的数据处理和智能分析，可以更好地支持企业对通信工程项目管理的精细化管理。
大数据技术可以有效地支持通信工程项目管理的实施，实现对项目管理的数据化管理。
大数据技术可以提取和整合通信工程项目的相关数据，并进行智能分析，从而提供有价值的决策参考和支持。
大数据技术还可以为企业提供实时分析平台，实现对项目管理过程中的各种数据的实时监控，以及对项目管理过程中出现的问题的实时解决，从而提高项目管理效率。
大数据技术在通信工程项目管理中的应用，可以显著提高通信工程项目管理的效率，并帮助企业更好地应对各种复杂的挑战，实现更加高效的项目管理。
2021年1月面向中国移动客户服务分析的认知图谱系统研究赵东明1,徐晨兴2（1.中国移动通信集团天津有限公司，天津300020；2.亚信科技控股有限公司，北京584625）【摘要】为了更精准地匹配客户场景,让传统的知识图谱模型更好地认知用户需求,中国移动在传统大数据分析基础上加入语义理解能力,打造一种新的运营商服务分析知识图谱,构建一个以用户需求节点为中心的概念图谱,链接用户文本语义、大数据标签、运营策略、客户和原因概念,可以提升传统知识图谱的认知推理能力,进一步链接多模态数据提高推荐准确率,并且提供可解释能力,已在资费、家宽、无线领域的满意度预测场景落地,取得优异的效果。
【关键词】认知概念网络;知识图谱;语义理解;客户服务分析【中图分类号】TP391.1【文献标识码】A【文章编号】1006-4222（2021）01-0168-030引言“计算—感知—认知”的人工智能技术发展路径，已经成为大多人工智能研究和应用专家的共识[1]。
面对“客户需求多元化、客户体验个性化、行业特征高度适配化”的数字化运营阶段，目前的中国移动知识图谱依然还称不上“智能”，在业务推理、运营分析、服务测评、大数据挖掘等场景中，预测结果缺乏可读性、解释能力弱、运营效果不佳导致效率降低等问题也经常被人诟病[2]，这是因为当前的知识图谱系统更多的是从用户历史大数据标签、感知数据、画像数据出发，通过机器学习算法进行回归、分类，而不是真正从场景和用户需求出发。
在中国移动当前各个业务系统中，各类分析场景如产品推荐、用户维系、宏观数据分析等都极度依赖于人工，或采用机器学习、深度学习等模型进行黑盒分析，不透明也不可解释，但是在实际运营场景中，如果不能回答“为什么”问题，并解释这些系统如何产生特定的结果，就无法为后续业务操作提供有效帮助，限制各类AI能力的价值体现。
中国移动大数据标签库共有6000多个标签，彼此有从属、衍生关系，其中有海量的关系语义待挖掘，巨大的数据价值没有得到体现，有必要建立认知图谱网络，在存量运营、客服服务、运营分析等领域体现价值[3]。
（一）大数据基本（二）人工智能（三）大数据技术简介1、MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与解决时间是什么关系? OA. 数量越多解决时间越长B.数量越多解决时间越短OC. 数星越小解决时间越短0 D. 没什么关系2、下列选项中,不是kafka适合旳应用场景是?()A.日记收集B.消息系统C.业务系统0 D. 流式解决1、大数据特性有几种(不涉及IBM提出旳新特性) ? OA.1O B.2O C.3D.42、目前电信运营商大数据发展仍处在什么阶段?A.摸索O B.应用OC.成熟OD.扩展3.下列选项中,不是大数据旳-部分旳是?OA.海量计算:O B. 大量数据管理O C. 数据分析◎D. 单机计算1、数据真实性具有哪两种特质?V A. 精确性口B. 不拟定性口C. 可信赖度口D. 杂乱性2.电信行业旳公司运营:理中。
经营分析和市场监测中。
我们可以通过数据分析对业务和市场经营状况进行总结和分析。
重要分为哪些种类?A日报口B.周报C月报口0.专暨分析1。
EMC World是哪年在拉斯维加聯出名旳威尼斯人店开畔旳?口A。
B.◎C.◎D.2.随着闭源软件在数据分析领域旳地盘不断缩小，老牌T厂高正在变化商业模式，向着什么靠拢?OA团源◎B.开源OC开放OD.封闭3.下列造项中正情阐明价已度低旳是?。
A. 100万数据中有50万有效数据。
B.1TB数据中有1KB有效数据。
C. 100万0数据中南100万有效数据◎D. 10万条数据中有1万有效数据1.语音辨认产品体系有四部分，下列哪项不是体系之- ?◎A.语音合成◎B.请音擴放◎C. 语音识剔0 D.適义理解2. IBM旳深蓝在1997年旳决定胜负旳第六个回台中，用了多少步迫使和斯帕罗夫投子认输OA.15◎B.22◎C.30◎D.283. BP神经网络旳学习规则是?O A梯度上升法。
B.梯度下降法。
C梯度提高法。
D.梯度曲线法、下列选项中，寒项是分布式文献存储系统?o A HDFSO B Flume0 c Katla◎D. Zokeepe2. mapreduceit算模型近用于哪种任务?( ) A. 多线程解决◎B. 有关联旳行解决。
大数据技术在移动通信中的应用研究随着移动通信技术的快速发展，数据量也在不断增加，如何高效地处理这些数据成为了关键。
而大数据技术的应用，为移动通信带来了新的思路和方法。
一、大数据技术的基本概念及特点大数据技术将传统的数据处理方式进行了彻底的变革，其主要包含四个特点：1.数据量大以往数据处理的方式，往往无法处理大量数据，而大数据技术则可以轻松处理这些数据。
例如，全国人口普查的数据就是一份大数据。
2.处理速度快数据以极快的速度增长，因此处理速度也非常关键。
大数据技术可以实现实时数据处理，及时反馈结果。
3.多来源大数据可以来自多种不同的来源，例如传感器、社交网络、移动设备等。
这些数据来源多样化，也需要多样化的处理方式。
4.多类型大数据可能是结构化、半结构化或非结构化的数据，因此需要多种不同的处理方式。
二、大数据技术在移动通信中的应用随着移动通信用户数量和数据量的不断增加，移动通信领域成为了大数据技术应用的又一个重要领域。
1.移动通信项目数据分析大数据技术可以将大量的移动通信数据进行收集、存储、分析和挖掘，从而更好地了解用户行为、需求和目标。
例如，可以采用数据分析技术，根据用户的地理位置和行走路径，推荐合适的商家、景点和餐厅。
同时，也可以根据用户使用的手机和运营商信息，分析用户的消费习惯和偏好，推出更合适的产品和服务。
2.移动网络优化通过大数据技术分析移动通信网络，可以发现网络中存在的问题，及时解决问题，以提高网络的质量和速度。
例如，通过数据挖掘技术，可以分析用户在哪些区域出现了网络拥堵问题，并对网络进行针对性优化。
3.用户情感分析通过大数据技术，可以实现对用户情感分析的自动化处理。
例如，可以通过用户在社交网络上的发布内容进行情感分类和分析，从而了解用户情感和反馈产品体验。
4.移动广告推荐大数据技术可以通过分析用户在移动端的行为，为广告商提供更具针对性的广告推荐方案。
例如，可以根据用户搜索内容和购买记录，推荐相关产品和服务。
信息通信INFORMATION&COMMUNICATIONS2020 (Sum.No211)2020年第7期（总第211期）基于中国移动大数据的智慧网格运营管理研究王波.郭翔宇（中国移动通信集团内蒙古有限公司信息技术部，内蒙古呼伦贝尔010010）摘要：网格运营是近年来兴起的新型运營模式，它借助计算机网络管理的思想，将管理对象按照标准划分为若干个网洛单元。
利用大数据信息、大数据擔掘技术和各单元之间的相互协调机制,使各单元能够选行实时的信息共享、交流，从而实现资源共享、提高管理效率的现代化管理理念■«,随着企业信息化程度不断提升，网格使用越来越广泛。
中国移动内蒙分公司充分利用网格的管理思想，借助中国移动大数据能力，整合B域、O域数据，通过理论和实践相结合，建立智能化的网格管理体系，取得了非常好的效果。
此方法复制性强、复制成本低，能够迅速的向全国推广并应用于生产,具有非常大的推广意义。
关键词：网格化管理;大数据;大数据挖掘;智能化中图分类号:F626文献标识码:A文章编号：1673-1131（2019）07-0232-051概述随着运营商业务的不断发展，运营商之间的争夺越来越激烈，为抢夺每一个客户都需要付出很大代价，竞争加剧导致 营销资源投入的增速远髙于收入的增速，因此需要对市场和客户进行更加精细的管理,实现"大数据、超细分、微营销、精服务"的核心理念。
内蒙移动有12个盟市分公司，共计2000多万移动用户，地域辽阔，传统的以营销中心为单元的经营架构已经不能满 足市场发展的需求，由于营销中心区域过大，导致营销和服务难以取得好的效果,主要体现如下几点。
（1）营销服务不精细。
营销中心覆盖范围广，营销服务人员不足，人员岗位职责粗。
在营销服务中，难以对重点地点、重点人群进行个性化服务,营销服务不够精细。
（2）缺乏高效的激励机制，运营执行效果差。
营销中心覆盖面积大，运营时多采用撒网式营销，缺乏高效的激励措施，员工工作积极性不强，运营执行效果差。
基于数据中台的通信运营大数据智能解决方案研究 崔义童中国移动通信有限公司政企事业部，北京 100031摘要：受技术发展的影响，通信运营业务与数据量迅速壮大。
通过研究通信运营的现状与问题，引入大数据、数据中台、数据赋能、智能运营等概念与技术，从数据采集、存储、赋能和展示等方面对系统进行全方位优化升级，搭建通信运营统一数据域，实现通信运营的智能决策、智能营销与智能运营。
关键词：通信运营；数据中台；数据赋能；智能运营中图分类号：TN929.5作者简介：崔义童（1989—），男，山东滨州人，硕士研究生，PMP+软考中级，任职于中国移动通信有限公司政企事业部，主要研究方向是数据挖掘、机器学习、大数据分析。
0 引言随着科技的发展，通信行业已成为全球发展最快的行业之一，“在线化”成为必然趋势，移动通信数据量爆发。
截至2020年6月，通信运营商用户人数与企业数成倍扩张，会议次数与会议时长爆发性增长。
为满足通信服务需求个性化，用户数据资产化与产品运营智能化的要求，通信运营商亟须提高数据管理、客户服务以及产品运营水平［1］。
随着数据治理的重要性日益凸显，各行各业都开始关注数据的价值，通信运营服务充满机遇，但是也存在许多挑战［2］。
一方面，信息过量，庞大的数据沉淀后形成数据资产，实时性不断提高，导致通信运营缺乏相应的大数据采集、存储与价值挖掘体系，难以消化数据价值。
另一方面，各系统业务独立，信息形式不一致，难以进行统一处理和关联分析。
因此，提出通信运营大数据智能解决方案研究，通过明确目前通信运营商的现状与问题，结合数据中台、大数据分析、智能报表等技术，将通信运营商各业务系统数据进行集成、处理、分析与展示，实现通信运营商的智能决策、精准营销与高效运营［3］。
1 通信运营现状分析近几年，通信运营不断发展，工作成效显著。
通信运营商在业务发展和平台运行方面都不断进步。
业务发展方面，截至2020年6月底，通信运营平台的企业客户总数达2.2万，相比2020年年初增长一倍；个人用户数1.150 00万和会场数13万，相对于2020年年初，实现了爆发性增长［4］。
基于大数据分析的移动App用户行为研究与个性化推荐随着智能手机的普及以及移动互联网的迅猛发展，移动App变得越来越普遍，并成为人们生活中不可或缺的一部分。
在这个信息爆炸的时代，用户面对众多的App选择，如何为用户提供个性化的推荐变得尤为重要。
基于大数据分析的移动App用户行为研究可以帮助提供精准的个性化推荐，为用户提供更好的使用体验。
一、移动App用户行为研究的意义移动App用户行为研究是通过分析用户在App上的操作行为、浏览习惯、喜好偏好等数据，了解用户的行为特征和需求，从而为用户提供更加个性化的服务。
这样的研究可以帮助企业了解用户需求，提供更加贴近用户的产品和服务，提高用户满意度和用户留存率，同时也可以提升企业的收入与竞争力。
二、移动App用户行为研究的方法1. 数据收集与分析：通过在移动App中嵌入数据收集代码，收集用户的操作行为数据，包括点击、浏览、购买等行为，同时还可以收集到用户的个人属性信息，如性别、年龄、地理位置等。
通过对这些数据进行分析，可以揭示用户的偏好、习惯和需求。
2. 数据挖掘与模型建立：通过数据挖掘技术，对收集到的用户行为数据进行挖掘，发现潜在的模式和规律。
根据挖掘结果，可以建立用户模型，对用户进行分类和划分，以便为不同类型的用户提供个性化推荐。
3. 用户画像建立：通过对用户行为数据的分析，可以建立用户画像。
用户画像是对用户的全面描述，包括用户的兴趣爱好、消费习惯、社交圈等。
通过用户画像，可以更好地了解用户的需求和行为特征，为用户提供更加个性化的服务。
三、移动App个性化推荐的方法1. 协同过滤推荐：协同过滤是一种常用的推荐算法，它通过分析用户的历史行为和喜好，找到与其兴趣相似的其他用户或物品，并将这些相似用户或物品的推荐给用户。
这种推荐方法简单易用且效果较好，被广泛应用于移动App个性化推荐中。
2. 基于内容推荐：基于内容的推荐是根据用户过去的行为和偏好，对App中的内容进行标签和分类，从而为用户推荐与其喜好相关的内容。
