大数据知识初探

        由于某种原因，让我不得不研究一下大数据，有些像临阵磨枪，只希望能起到不快也光的效果吧。说来也惭愧，我还算是一个搞代码的程序员，但却从来没有在如此炙手可热的领域内研究一番。虽说术业有专攻，但也不能只在一个领域内闭门造车啊，深度和广度都要发展。

        本次学习的目录：

  1. 运营商与互联网大数据；
  2. 运营商大数据实例；
  3. 联通大数据介绍；
  4. 移动案例及待研究对象

 

一、

什么是大数据？大数据有什么特性？

“大数据”四大特性：高容量、高增长率，高维度，高性价比。

 数据之间总会有某种的相关性，因此你的数据量越大，你的发掘就会有价值。因为他遵从一定的大数据定理，有规律的随机事件大量地出现的条件下，就会出现必然的结果。就比如抛硬币，你的抛的次数越多，每面的概率越接近1/3，因此研究大数据，能发现出某种必然的信息。

对于一个企业来讲，大数据技术能够让公司及时发掘潜在的信息，抓住先机，提高公司的竞争力。健康医疗，购物，房地产，金融，政治，电信等行业都能应用上。

  • 奥巴马在总统竞选中使用大数据分析来收集选民的数据，让他可以专注于最有可能投他的选民 。
  • 电信可根据大数据分析用户流失的原因，从此提高用户体验。

 

运营商数据和互联网数据的对比

虽然都称得上是大数据，但运营商和互联网大数据还有很大的不同，可以说运营商数据有着其他互联网大数据无可比拟的优势。

  1. 数据的全面性。运营商是所有通信的管道，几乎所有数据你都要走我们通道，因此我们拥有着所有的用户行为数据。任何人或企业的语音或数据业务都是流淌在运营商的管道里。而互联网它是存在固有的缺陷。比如BAT，每个公司都有自己的大数据，但大数据之间是隔离的，谁也不知道谁的数据。
  2. 唯一的ID。现在号码全部实名制，每个人具有唯一的ID，不管你在京东叫蓝天，还是在淘宝叫白云，在运营商都是一个人，一个唯一的ID，我们也就保持了单个人的数据的完整性。

二、运营商大数据

大数据其中最重要的特性就是具有多维度，我们可以通过多维度去研究大数据，挖掘价值信息。

  1. 位置。通过用户位置信息，了解用户的出行特征，为用户提供出行便利；
  2. 通信。通过用户的通信使用情况，比如本地，漫游，长途，了解用户通话行为特征；
  3. 上网。上什么网址，下载什么应用，访问什么内容，得到上网喜好，分析用户行为。
  4. 社交。基于通信交往圈的大小，主被叫，时间序列，得到用户的社交特征。
  5. 终端。识别记录手机终端型号，了解用户手机使用特征，发展趋势，用户换机周期等。
  6. 。。。。。。。

 

 

四、移动案例

  1.国庆出行分析

   分析出京游分布，入京游分布等等多维度信息。

2.时间序列预测话务量，随机森林模型探索网络指标与用户满意度的关系。

 

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