具体描述
在数据横向融合的时代，充分挖掘数据金矿及盘活数据资产，是企业发展和转型的关键所在。电信运营商以其数据特殊性，必将成为大数据领域的领航者、生力军。各行业的大数据从业者要如何从电信业的大数据中挖掘价值呢？
本书彻底揭开电信运营商数据的神秘面纱，系统介绍了大数据的发展历程，主要的数据挖掘方法，电信运营商在网络运行及业务运营方面的数据资源特征，基于用户、业务、网络、终端及内在联系的电信运营商大数据分析体系，以及该分析体系在企业内部及外部行业的应用实践。本书特别列举了一系列电信大数据在企业运营以及多个行业应用的案例，为各行业的大数据应用推进提供参考，同时对于大数据推进过程中的各种风险与挑战提出应对措施。
对于从事电信运营商大数据分析工作的读者，本书是一本难得的实务指南；对于从事电信运营商运营工作的管理人员，本书提供了运营和决策的辅助参考手段；对于其他行业的大数据从业人员，本书以电信运营商大数据应用为导向，介绍的案例涵盖多个领域（交通、金融、旅游、广告、气象、餐饮、娱乐、医疗、政务、城市规划等），更有相关产品介绍，涉及的应用思路、方法、解决方案能给予读者很多启发和思考。
作者简介
本书由中国联通网络技术研究院大数据研发中心/下一代互联网宽带业务应用国家工程实验室大数据开放实验室团队编著。团队成员有丰富的大数据从业经验，深耕大数据的研究和实践工作5年以上。
程新洲，教授级高工，中国联通网络技术研究院大数据研发中心总监，下一代互联网宽带业务应用国家工程实验室大数据开放实验室主任，中国联通集团专家级战略人才，北京邮电大学兼职教授，研究生导师，IEEE ISCIT、ICSINC等国际会议技术委员会主席。主要从事大数据研究及应用相关工作，先后获各级创新奖、科学技术奖等20余项。在国内外期刊会议发表论文70余篇，申请专利20余项。
朱常波，中讯邮电咨询设计院有限公司、中国联通网络技术研究院副总经理，高级经济师，博士，主要从事新技术研发管理工作，曾获“中国通信学会科学技术奖一等奖”等多个奖项。
晁昆，中国联通网络技术研究院大数据研发中心高级工程师，下一代互联网宽带业务应用国家工程实验室大数据开放实验室骨干成员。主要从事大数据研究及应用相关工作，在国内外期刊会议中发表论文20余篇，曾获“中国通信企业协会通信工程咨询成果一等奖”等奖项。
目录信息
前言
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
34.1 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+O大数据的流量经营策略//14.5
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
· · · · · · (收起)
读后感
“运营商大数据从全面性、多维性、中立性、完整性角度来讲，更具代表性和竞争力。运营商大数据在各行业的全面深度渗透将有力促进传统行业向网格化、数字化和智能化方向发展，成为中国经济新一轮快速增长的新动力和拉动内需的新引擎。” 通过打通各行业的数据孤岛，将各个领域...
“运营商大数据从全面性、多维性、中立性、完整性角度来讲，更具代表性和竞争力。运营商大数据在各行业的全面深度渗透将有力促进传统行业向网格化、数字化和智能化方向发展，成为中国经济新一轮快速增长的新动力和拉动内需的新引擎。” 通过打通各行业的数据孤岛，将各个领域...
“运营商大数据从全面性、多维性、中立性、完整性角度来讲，更具代表性和竞争力。运营商大数据在各行业的全面深度渗透将有力促进传统行业向网格化、数字化和智能化方向发展，成为中国经济新一轮快速增长的新动力和拉动内需的新引擎。” 通过打通各行业的数据孤岛，将各个领域...
“运营商大数据从全面性、多维性、中立性、完整性角度来讲，更具代表性和竞争力。运营商大数据在各行业的全面深度渗透将有力促进传统行业向网格化、数字化和智能化方向发展，成为中国经济新一轮快速增长的新动力和拉动内需的新引擎。” 通过打通各行业的数据孤岛，将各个领域...
大数据作为当前热点方向之一，各行业都在关注和探讨其应用的方式及价值，对于电信运营商来说，拥有着巨大的数据“金矿”，如何对这些庞大、复杂的数据开展成体系、有价值的挖掘是行业内人士长期以来关注的技术点，该书籍很好的给读者阐述了每个人关心的各个知识点，可以说是电...
用户评价
这本书的叙事风格颇具个人色彩，与我之前读过的那些刻板的、教科书式的著作截然不同。作者在阐述复杂理论时，常常会穿插一些自己的亲身经历或者行业内的轶事，这使得原本枯燥的技术名词变得鲜活起来，充满了人情味。比如，在解释分布式计算的容错机制时，作者竟然引用了古代军事战略中的“佯败诱敌”的计谋，用一个生动的比喻，将抽象的复杂算法瞬间具象化了。这种跨学科的类比能力，展现了作者深厚的知识底蕴和卓越的表达技巧。而且，这本书的“前瞻性”做得特别到位。它没有沉溺于已经被广泛应用的技术，而是花了不少笔墨去探讨未来几年内可能爆发的新兴领域和潜在挑战，比如联邦学习的伦理问题、去中心化数据存储的未来趋势等。这种引导读者跳出当前技术框架，思考更广阔未来的视角，是很多同类书籍所欠缺的，它不仅仅是一本“如何做”的书，更是一本“应该往哪里去”的指南。它促使我不断地跳出自己舒适区，去关注更广阔的技术生态。
坦白说，这本书的某些高级算法部分，初次接触时确实有一定的门槛，需要读者具备一定的数学基础和编程经验才能完全领会其精髓。然而，作者应对这一挑战的方式非常高明。他没有采取“一刀切”的难度设置，而是采用了“螺旋上升”的讲解结构。第一次接触时，他会提供一个高层级的直观解释，让你明白这个算法是用来解决什么问题的，解决了多少效率瓶颈。等你继续深入到后续章节，再次遇到这个算法的变种或优化版本时，他会回过头来，用更深入的数学推导来补充细节。这种设计极大地降低了初学者的挫败感，同时也为资深读者提供了足够的深度挖掘空间。我发现，那些我曾经在其他地方看了好几遍都没能真正理解的复杂模型，在这本书里，经过精妙的拆解和对比不同实现路径后，竟然变得清晰明了。这就像是拿到了一把万能钥匙，能够打开通往多个技术模块的锁，极大地提升了知识的迁移能力，而不是仅仅停留在对单个知识点的掌握上。
这本书的封面设计得极其吸引人，那种深邃的蓝色调和其中点缀的金色光芒，立刻就给人一种扑面而来的专业感和神秘感，仿佛在邀请你潜入一个充满未知宝藏的数字海洋。我是在一个技术论坛上偶然看到有人推荐的，当时我正苦于找不到一本既能系统梳理基础知识，又能深入探讨前沿实践的入门级读物。拿到手后，我立刻被它的排版吸引住了——字体选择清晰易读，图表制作精良，而且关键的信息点都会用不同的颜色或加粗来突出显示，这对于长时间阅读技术书籍的读者来说，简直是福音。更值得称赞的是，作者在行文过程中，非常注重逻辑的连贯性，从宏观的概念引入到微观的算法解析，过渡得非常自然流畅，让人感觉每翻过一页，知识的阶梯都在稳固地向上延伸，而不是东拉西扯、让人摸不着头脑的碎片化信息堆砌。这本书的结构安排，就像一位经验丰富的大师在精心规划一条通往高手之路的路线图，每一步都有明确的目的和必要的铺垫，让人充满了继续探索下去的动力。我个人尤其喜欢它在章节末尾设置的“思考与实践”环节，它不是简单的知识点复述，而是真正激发你运用所学知识去解决实际问题的引导，这一点对于提升实战能力非常有帮助。
这本书最让我印象深刻的一点是它对“工程化落地”的执着关注。在当今的技术圈，很多理论的讨论都停留在白皮书和学术论文的层面，真正能将这些理论转化为稳定、可扩展、低成本的生产系统的实践经验却非常稀缺。这本书恰恰弥补了这一空白。它详尽地描述了如何将一个漂亮的算法模型部署到实际生产环境中，包括容器化部署的最佳实践、如何设计高效的A/B测试框架来验证模型效果，以及在遇到高并发请求时如何进行性能调优和资源隔离。作者在讲述这些内容时，并没有使用过于理想化的环境假设，而是直接展示了他们团队在实际项目中遇到的“坑”以及如何填补这些“坑”的具体步骤和代码片段（虽然是示意性的）。这种毫无保留的分享精神，让我感觉这本书更像是一份真实世界中的“项目交付手册”，而不是一份空泛的理论纲要。对于任何一个希望将自己的技术能力真正转化为商业价值的工程师来说，这本书的工程实践部分，其价值甚至超过了理论部分本身。
初读这本书的时候，我其实带着一丝怀疑，毕竟市面上关于这个领域的书籍多如牛毛，很多都是在重复炒作概念，缺乏实质性的干货。但这本书很快就打消了我的疑虑。它最让我惊喜的是对“数据治理”这一环的深度剖析。很多书籍往往一带而过，只谈论模型和算法的炫酷，却忽略了底层数据质量和规范化的重要性，导致读者学了一堆“空中楼阁”式的技术。而这本书，却非常务实地强调了“垃圾进，垃圾出”的铁律，花了大量篇幅去讲解数据采集、清洗、存储的最佳实践和常见陷阱。我记得其中有一个关于时间序列数据去噪的案例，作者用了一种非常巧妙的统计方法，结合了实际业务场景的限制条件，给出了一个既高效又易于理解的解决方案，这一点让我茅塞顿开。这种深入骨髓的实用主义精神，贯穿了全书，它不像有些教材那样高高在上，而是像一位亲切的导师，蹲下身来，手把手教你如何处理那些最让人头疼的“脏活累活”。读完相关章节后，我立刻对照自己的项目进行了优化，效果立竿见影，极大地提升了我们团队数据分析的可靠性。
干货满满，推荐大家来看～～
本书对运营商数据的描述非常细致、透彻，提供了大数据在多个行业的应用案例，看完很有启发，推荐
原来电信掌握了那么多用户数据，惊吓
解决了工作中的很多困惑，推荐运营商大数据从业者阅读。
原来运营商的大数据已经在很多行业有所应用了。看书长见识了，不错。
