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在數據橫向融合的時代,充分挖掘數據金礦及盤活數據資產,是企業發展和轉型的關鍵所在。電信運營商以其數據特殊性,必將成為大數據領域的領航者、生力軍。各行業的大數據從業者要如何從電信業的大數據中挖掘價值呢? 本書徹底揭開電信運營商數據的神秘面紗,系統介紹了大數據的發展歷程,主要的數據挖掘方法,電信運營商在網絡運行及業務運營方面的數據資源特徵,基於用戶、業務、網絡、終端及內在聯繫的電信運營商大數據分析體系,以及該分析體系在企業內部及外部行業的應用實踐。本書特別列舉了一系列電信大數據在企業運營以及多個行業應用的案例,為各行業的大數據應用推進提供參考,同時對於大數據推進過程中的各種風險與挑戰提出應對措施。 對於從事電信運營商大數據分析工作的讀者,本書是一本難得的實務指南;對於從事電信運營商運營工作的管理人員,本書提供了運營和決策的輔助參考手段;對於其他行業的大數據從業人員,本書以電信運營商大數據應用為導向,介紹的案例涵蓋多個領域(交通、金融、旅遊、廣告、氣象、餐飲、娛樂、醫療、政務、城市規劃等),更有相關產品介紹,涉及的應用思路、方法、解決方案能給予讀者很多啟發和思考。
序 前言 第1章 大數據的發展歷程和時代背景//1 1.1 大數據發展的五大驅動力//2 1.2 大數據發展的歷程及技術演進//4 1.2.1 採集解析技術//4 1.2.2存儲管理技術//6 1.2.3並行計算技術//8 1.3大數據引起的時代變革//9 1.3.1 智能派單、路線優化//9 1.3.2 金融授信、風險防範//10 1.3.3 廣告精準投放//10 1.3.4 挖掘用戶的隱性需求//10 1.4 電信大數據的掘金之路//11 1.4.1 AT&T//12 1.4.2 德國電信//12 1.4.3 Vodafone//12 1.4.4 法國電信//12 1.4.5 中國聯通//12 第2章 電信運營商的價值數據//14 2.1 電信運營商數據源概覽//14 2.2 網絡運行數據//17 2.2.1 基礎資源及配置數據//17 2.2.2 信令追蹤數據//21 2.2.3 業務識別數據//25 2.2.4 性能統計數據//34 2.2.5 監控預警數據//39 2.3 業務運營數據//43 2.3.1 用戶基礎資料//43 2.3.2 用戶業務行為//44 2.3.3 用戶輔助信息//46 第3章 電信大數據分析體系//50 3.1 用戶畫像及行為洞察//53 3.1.1 用戶全息畫像構建//53 3.1.2 用戶實時軌跡追蹤//61 3.1.3 用戶行為偏好分析//70 3.2 業務識別及感知評判//80 3.2.1 業務特徵捕獲//80 3.2.2 用戶業務感知評價//85 3.3 網絡分析及全景描繪//93 3.3.1 網絡資源分析//93 3.3.2 網絡覆蓋分析//96 3.3.3 網絡性能分析//100 3.3.4 網絡結構分析//104 3.4 終端解構及性能評價//105 34.1 終端分類構成解析//105 3.4.2 終端綜合性能評價//112 3.5 運行匹配度解析//116 3.5.1 終端與網絡匹配度//117 3.5.2 網絡資源與業務匹配度//118 3.6 眾籌競爭力分析//120 3.6.1 傳統分析方法及侷限性//120 3.6.2 基於智能終端App數據的分析方法//120 3.6.3 分析結果示例//122 第4章 電信大數據企業內部應用//125 4.1 大數據助力資源精準投放———網絡規劃建設//125 4.1.1 網絡規劃資源的精準投放//126 4.1.2 網絡建設效果的有效評價//127 4.2 大數據助力效率提升———網絡運維優化//129 4.2.1 智能化運維//129 4.2.2 精細化優化//133 4.3 特定用戶群體的精準營銷———市場推送//136 4.3.1 流量經營時代//137 4.3.2 現網中價值區域的挖掘//138 4.3.3 基於B+O大數據的流量經營策略//14.5 4.3.4 新型業務營銷及發展趨勢//156 4.4. 用戶黏性及離網預判———客戶維繫//161 4.4.1 存量客戶//163 4.4.2 現有用戶的套餐升級//168 4.4.3 潛在異網客戶//169 第5章 電信大數據外部行業應用//171 5.1 電信大數據在交通領域的應用//171 5.1.1 交通行業的發展需求//172 5.1.2 交通行業數據現狀//175 5.1.3 電信運營商在交通領域的角色定位//177 5.1.4 電信大數據助力交通領域的應用案例//181 5.2 電信大數據在金融領域的應用//183 5.2.1 金融行業發展需求//183 5.2.2 金融行業數據現狀//184 5.2.3 電信運營商在金融行業的角色定位//186 5.2.4 電信大數據助力金融的應用案例//188 5.3 電信大數據在城市規劃領域的應用//193 5.3.1 城市規劃發展需求//193 5.3.2 城市規劃數據現狀//193 5.3.3 電信運營商在城市規劃的角色定位//194 5.3.4 電信大數據助力城市規劃的應用案例//195 5.4 電信大數據在旅遊領域的應用//198 5.4.1 旅遊行業發展需求//198 5.4.2 旅遊行業數據現狀//199 5.4.3 電信運營商在旅遊行業的角色定位//199 5.4.4 電信大數據助力旅遊行業的應用案例//201 5.5 電信大數據在廣告領域的應用//204 5.5.1 廣告行業發展需求//204 5.5.2 廣告行業數據現狀//204 5.5.3 電信運營商在廣告行業的角色定位//206 5.5.4 電信大數據助力廣告精準投放的應用案例//207 5.6 電信大數據在公眾及氣象領域的應用//210 5.6.1 公眾及氣象領域發展需求//211 5.6.2 公眾及氣象領域數據現狀//212 5.6.3 電信運營商在公眾及氣象領域的角色定位//213 5.6.4 電信大數據助力公眾及氣象領域的應用案例//214 5.7 電信大數據在餐飲、娛樂領域的應用//216 5.7.1 餐飲、娛樂行業發展需求//217 5.7.2 餐飲、娛樂行業數據現狀//218 5.7.3 電信運營商在餐飲、娛樂行業的角色定位//219 5.7.4 電信大數據助力餐飲、娛樂行業的應用案例//220 5.8 電信大數據在其他領域的應用//223 5.8.1 商業決策//223 5.8.2 治安監控//225. 5.8.3 政府決策//226 5.8.4 醫療行業//228 5.8.5 教育行業//230 第6章 大數據的風險與挑戰//232 6.1 風險管理//232 6.1.1 數據泡沫風險//232 6.1.2 技術升級風險//235 6.1.3 隱私侵權風險//240 6.2 挑戰應對//244 6.2.1 技術發展挑戰//244 6.2.2 思維轉變挑戰//246. 6.2.3 商業挑戰//248 參考文獻//251
《數據密集型應用系統設計》
全書分為三大部分: 第一部分,主要討論有關增強數據密集型應用系統所需的若干基本原則。首先開篇第1章即瞄準目標:可靠性、可擴展性與可維護性,如何認識這些問題以及如何達成目標。第2章我們比較了多種不同的數據模型和查詢語言,討論各自的適用場景。接下來第3章主要針對存儲引擎,即數據庫是如何安排磁盤結構從而提...
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《大規模分佈式存儲系統:原理解析與架構實戰》是分佈式系統領域的經典著作,由阿里巴巴高級技術專家“阿里日照”(OceanBase核心開發人員)撰寫,陽振坤、章文嵩、楊衛華、汪源、餘鋒(褚霸)、賴春波等來自阿里、新浪、網易和百度的資深技術專家聯袂推薦。理論方面,不僅講解了大規模分佈式存儲系統的核心技術和...
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這是一本可幫助讀者深度理解並全面掌握ClickHouse運行原理並進行實踐開發的工具書,涵蓋了ClickHouse的時代背景、發展歷程、核心概念、基礎功能、運行原理、實踐指導等多個維度的內容,尤其是在ClickHouse最核心的部分——MergeTree表引擎與分佈式方面,書中對其實現原理和應用技巧...
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