掘金大数据 电信数据金矿详解 挖掘及应用PDF电子书下载

第1章 大数据的发展历程和时代背景 1

1.1大数据发展的五大驱动力 2

1.2大数据发展的历程及技术演进 4

1.2.1采集解析技术 4

1.2.2存储管理技术 6

1.2.3并行计算技术 8

1.3大数据引起的时代变革 9

1.3.1智能派单、路线优化 9

1.3.2金融授信、风险防范 10

1.3.3广告精准投放 10

1.3.4挖掘用户的隐性需求 10

1.4电信大数据的掘金之路 11

1.4.1 AT＆T 12

1.4.2德国电信 12

1.4.3 Vodafone 12

1.4.4法国电信 12

1.4.5中国联通 12

第2章 电信运营商的价值数据 14

2.1电信运营商数据源概览 14

2.2网络运行数据 17

2.2.1基础资源及配置数据 17

2.2.2信令追踪数据 21

2.2.3业务识别数据 25

2.2.4性能统计数据 34

2.2.5监控预警数据 39

2.3业务运营数据 43

2.3.1用户基础资料 43

2.3.2用户业务行为 44

2.3.3用户辅助信息 46

第3章 电信大数据分析体系 50

3.1用户画像及行为洞察 53

3.1.1用户全息画像构建 53

3.1.2用户实时轨迹追踪 61

3.1.3用户行为偏好分析 70

3.2业务识别及感知评判 80

3.2.1业务特征捕获 80

3.2.2用户业务感知评价 85

3.3网络分析及全景描绘 93

3.3.1网络资源分析 93

3.3.2网络覆盖分析 96

3.3.3网络性能分析 100

3.3.4网络结构分析 104

3.4终端解构及性能评价 105

3.4.1终端分类构成解析 105

3.4.2终端综合性能评价 112

3.5运行匹配度解析 116

3.5.1终端与网络匹配度 117

3.5.2网络资源与业务匹配度 118

3.6众筹竞争力分析 120

3.6.1传统分析方法及局限性 120

3.6.2基于智能终端App数据的分析方法 120

3.6.3分析结果示例 122

第4章 电信大数据企业内部应用 125

4.1大数据助力资源精准投放——网络规划建设 125

4.1.1网络规划资源的精准投放 126

4.1.2网络建设效果的有效评价 127

4.2大数据助力效率提升——网络运维优化 129

4.2.1智能化运维 129

4.2.2精细化优化 133

4.3特定用户群体的精准营销——市场推送 136

4.3.1流量经营时代 137

4.3.2现网中价值区域的挖掘 138

4.3.3基于B＋0大数据的流量经营策略 145

4.3.4新型业务营销及发展趋势 156

4.4用户黏性及离网预判——客户维系 161

4.4.1存量客户 163

4.4.2现有用户的套餐升级 168

4.4.3潜在异网客户 169

第5章 电信大数据外部行业应用 171

5.1电信大数据在交通领域的应用 171

5.1.1交通行业的发展需求 172

5.1.2交通行业数据现状 175

5.1.3电信运营商在交通领域的角色定位 177

5.1.4电信大数据助力交通领域的应用案例 181

5.2电信大数据在金融领域的应用 183

5.2.1金融行业发展需求 183

5.2.2金融行业数据现状 184

5.2.3电信运营商在金融行业的角色定位 186

5.2.4电信大数据助力金融的应用案例 188

5.3电信大数据在城市规划领域的应用 193

5.3.1城市规划发展需求 193

5.3.2城市规划数据现状 193

5.3.3电信运营商在城市规划的角色定位 194

5.3.4电信大数据助力城市规划的应用案例 195

5.4电信大数据在旅游领域的应用 198

5.4.1旅游行业发展需求 198

5.4.2旅游行业数据现状 199

5.4.3电信运营商在旅游行业的角色定位 199

5.4.4电信大数据助力旅游行业的应用案例 201

5.5电信大数据在广告领域的应用 204

5.5.1广告行业发展需求 204

5.5.2广告行业数据现状 204

5.5.3电信运营商在广告行业的角色定位 206

5.5.4电信大数据助力广告精准投放的应用案例 207

5.6电信大数据在公众及气象领域的应用 210

5.6.1公众及气象领域发展需求 211

5.6.2公众及气象领域数据现状 212

5.6.3电信运营商在公众及气象领域的角色定位 213

5.6.4电信大数据助力公众及气象领域的应用案例 214

5.7电信大数据在餐饮、娱乐领域的应用 216

5.7.1餐饮、娱乐行业发展需求 217

5.7.2餐饮、娱乐行业数据现状 218

5.7.3电信运营商在餐饮、娱乐行业的角色定位 219

5.7.4电信大数据助力餐饮、娱乐行业的应用案例 220

5.8电信大数据在其他领域的应用 223

5.8.1商业决策 223

5.8.2治安监控 225

5.8.3政府决策 226

5.8.4医疗行业 228

5.8.5教育行业 230

第6章 大数据的风险与挑战 232

6.1风险管理 232

6.1.1数据泡沫风险 232

6.1.2技术升级风险 235

6.1.3隐私侵权风险 240

6.2挑战应对 244

6.2.1技术发展挑战 244

6.2.2思维转变挑战 246

6.2.3商业挑战 248

参考文献 251