基于移动数据的可视化分析
大大数据可视化分析资料报告平台介绍
大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源，结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理，法人与地理，实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求：通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL等功能。 2、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。
3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力，支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联，即：通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求：通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生的发展。
数据挖掘与分析心得体会
正如柏拉图所说：需要是发明之母。随着信息时代的步伐不断迈进，大量数据日积月累。我们迫切需要一种工具来满足从数据中发现知识的需求！而数据挖掘便应运而生了。正如书中所说：数据挖掘已经并且将继续在我们从数据时代大步跨入信息时代的历程中做出贡献。 1、数据挖掘 数据挖掘应当更正确的命名为：“从数据中挖掘知识”，不过后者显得过长了些。而“挖掘”一词确是生动形象的！人们把数据挖掘视为“数据中的知识发现（KDD）”的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤！ 由此而产生数据挖掘的定义：从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程！数据源包括数据库、数据仓库、Web、其他信息存储库或动态地流入系统的数据。作为知识发现过程，它通常包括数据清理、数据集成、数据变换、模式发现、模式评估和知识表示六个步骤。 数据挖掘处理数据之多，挖掘模式之有趣，使用技术之大量，应用范围之广泛都将会是前所未有的；而数据挖掘任务之重也一直并存。这些问题将继续激励数据挖掘的进一步研究与改进！ 2、数据分析 数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 数据分析有极广泛的应用范围。典型的数据分析可能包含以下三个步： 1、探索性数据分析：当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。 2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。 3、推断分析：通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。 数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各
移动公司数据分析需求说明
移动公司数据分析需求说明 （） 1 说明 为应对B移动项目2018年12月新数据分析流程变化，本文对涉及到我方工作内容的部分进行说明，以供技术人员作为开发依据。由于最终需求存在变更的可能性，请与最新版本为准，如有更新会重新整理本文并发送到各位负责人。 2 数据处理总流程 数据传输方式：FTP方式 目标服务器：
3 输入数据格式 3.1 数据基础情况： 1. 每小时提供一次数据，全天平均100gb大小； 2. 每次数据包含4个文件： gbAppSum_yyyymmddhh.dat（2g话单） gbAppSum_yyyymmddhh.ok（完整性校验） iupsAppSum_yyyymmddhh.dat（3g话单） iupsAppSum _yyyymmddhh.ok（完整性校验） 3. 存储路径：10.249.240.141的E:\new_data
注：字段分割符：“|” 4 输出数据格式： 4.1 URL分析（URL List） 话单命名规则 1、命名规则：zh_result_url_yyymmdd hh.DAT 2、话单存放目录结构 FTP地址/data_result/话单文件 例如存放在ftp://10.249.240.141/data_result/zh_result_url_2012032619.DAT 3、字段分隔符：“|” 服务话单字段说明 注：此表中只输出浏览类url话单，客户端产生话单生成于4.5客户端标签中 整合说明：对每条话单进行打标处理，完成后对同一个文件中（同一个小时），同一个imsi（同一个用户），同一imei，同一个（同一个网站），同一cgi（同一区域）同一网络（2g、3g），同一个频道（同一个分类）话单进行整合为下表：
数据清洗、数据分析、数据挖掘
数据清洗 1.基本概念 数据清洗从名字上也看的出就是把"脏"的"洗掉",指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合，这些数据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史数据，这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突，这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的，称为"脏数据"。我们要按照一定的规则把"脏数据""洗掉"，这就是数据清洗。而数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据，将过滤的结果交给业务主管部门，确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取。不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。数据清洗是与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。 ?残缺数据 这一类数据主要是一些应该有的信息缺失，如供应商的名称、分公司的名称、客户的区域信息缺失、业务系统中主表与明细表不能匹配等。对于这一类数据过滤出来，按缺失的内容分别写入不同Excel文件向客户提交，要求在规定的时间内补全。补全后才写入数据仓库。 折叠错误数据
这一类错误产生的原因是业务系统不够健全，在接收输入后没有进行判断直接写入后台数据库造成的，比如数值数据输成全角数字字符、字符串数据后面有一个回车操作、日期格式不正确、日期越界等。这一类数据也要分类，对于类似于全角字符、数据前后有不可见字符的问题，只能通过写SQL语句的方式找出来，然后要求客户在业务系统修正之后抽取。日期格式不正确的或者是日期越界的这一类错误会导致ETL运行失败，这一类错误需要去业务系统数据库用SQL 的方式挑出来，交给业务主管部门要求限期修正，修正之后再抽取。 折叠重复数据 对于这一类数据--特别是维表中会出现这种情况--将重复数据记录的所有字段导出来，让客户确认并整理。 数据清洗是一个反复的过程，不可能在几天内完成，只有不断的发现问题， 解决问题。对于是否过滤，是否修正一般要求客户确认，对于过滤掉的数据，写入Excel文件或者将过滤数据写入数据表，在ETL开发的初期可以每天向业务单位发送过滤数据的邮件，促使他们尽快地修正错误，同时也可以做为将来验证数据的依据。数据清洗需要注意的是不要将有用的数据过滤掉，对于每个过滤规则认真进行验证，并要用户确认。 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结 论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实 用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。 类型 在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的
《数据分析》：中国移动客户行为分析
中国移动客户行为分析 配额记录表： T.1 整体而言，你会怎样评价中国移动这家公司提供的产品和服务呢？您认为是… (访问员注意：读出所有答案，但不要读“拒答”和“不知道”) 非常好 (5) 很好 (4) 好 (3) 一般 (2) 差 (1) 拒答 ..................................................................................................... 8（终止访问） 不知道 .................................................................................................. 9（终止访问） B.1 过去六个月内, 您都使用过哪些业务? (包括您在这六个月内曾使用过，现在可能没有用) ( C.1 请问您有没有通过营业厅、网站、热线、短信、邮寄帐单等渠道获取过您手机的话费信息？ 有......................................................................................................... 1继续访问 没有 ..................................................................................................... 2跳问D4题 D.1 请问您是否亲自交手机话费？（单选） 是 (1) 否......................................................................................................... 2跳问E1 D.2 请问您最常通过什么渠道交您的手机话费呢？（单选，不读出交费方法） 中国移动的营业网点 (1) 中国移动发行的交费卡/充值卡 (2)
中国移动通信公司营销策略分析报告
中国移动通信公司营销策略分析 作为全球客户规模最大的移动通信运营商，为进一步提高竞争力，中国移动通信公司必须详细的分析市场环境，结合自身的有利条件，确定出独特而完整的营销策略；同时继续积累客户资本，打造核心营销能力，以保证未来企业持续、健康的发展。结合菲利普.科特勒的营销理论, 中国移动通信公司的市场营销策略应具体如下： 1、产品/服务策略（product/service policy） 2、价格策略（price policy） 3、分销渠道策略（place policy） 4、促销策略（promotion policy） 中国移动通信集团已经成为实力最为雄厚、移动通信业务收入市场占有率居首位的运营商。国移动客户市场份额约占70%，国通信市场收入份额约占40%。伴随着全球移动通信需求的飞速增长和移动通信技术的日新月异，中国移动也加快了自身发展的步伐，一方面不断推出新业务，创建新品牌；另一方面不遗余力地吸引、留住用户，积累客户资本，打造核心营销能力，因此针对移动通信市场的营销活动显得越来越重要。 一、移动通信行业市场现状分析 2004年中国移动全年纯利润为420亿元，同比增长18.1%，营业收入为1923.81亿元，同比增长21.3%。公司这两项经营指标在四大运营商中都处于领先地位。公司2004年每股收益达到2.14元，在四大运营商中排名第一，同时在股市也处于领先地位。 从公司的主业来看，中国移动去年市场占有率保持稳定，为64.3%，移动用户总数达2.04亿户，比2003年增长44.3%。中移动去年签约用户的ARPU值由168人元下降至167元，预付费用户ARPU 值由57元降至56元。 令人高兴的是，中移动去年新业务收入显著增长，成为公司业绩
分析报告、统计分析和数据挖掘的区别
分析报告、统计分析和数据挖掘的区别 关于数据挖掘的作用，Berry and Linoff的定义尽管有些言过其实，但清晰的描述了数据挖掘的作用。“分析报告给你后见之明 (hindsight)；统计分析给你先机 (foresight)；数据挖掘给你洞察力(insight)”。 举个例子说。 你看到孙悟空跟二郎神打仗，然后写了个分析报告，说孙悟空在柔韧性上优势明显，二郎神在力气上出类拔萃，所以刚开始不相上下；结果两个人跑到竹林里，在竹子上面打，孙悟空的优势发挥出来，所以孙悟空赢了。这叫分析报告。 孙悟空要跟二郎神打架了，有个赌徒找你预测。你做了个统计，发现两人斗争4567次，其中孙悟空赢3456次。另外，孙悟空斗牛魔王，胜率是89%，二郎神斗牛魔王胜率是71%。你得出趋势是孙悟空赢。因为你假设了这次胜利跟历史的关系，根据经验作了一个假设。这叫统计分析。 你什么都没做，让计算机自己做关联分析，自动找到了出身、教育、经验、单身四个因素。得出结论是孙悟空赢。计算机通过分析发现贫苦出身的孩子一般比皇亲国戚功夫练得刻苦；打架经验丰富的人因为擅长利用环境而机会更多；在都遇得到明师的情况下，贫苦出身的孩子功夫可能会高些；单身的人功夫总比同样环境非单身的高。孙悟空遇到的名师不亚于二郎神，而打架经验绝对丰富，并且单身，所以这次打头，孙悟空赢。这叫数据挖掘。 数据挖掘跟LOAP的区别在于它没有假设，让计算机找出这种背后的关系，而这种关系可能是你所想得到的，也可能是所想不到的。比如数据挖掘找出的结果发现在2亿条打斗记录中，姓孙的跟姓杨的打，总是姓孙的胜利，孙悟空姓孙，所以，悟空胜利。 用在现实中，我们举个例子来说，做OLAP分析，我们找找哪些人总是不及时向电信运营商缴钱，一般会分析收入低的人往往会缴费不及时。通过分析，发现不及时缴钱的穷人占71%。而数据挖掘则不同，它自己去分析原因。原因可能是，家住在五环以外的人，不及时缴钱。这些结论对推进工作有很深的价值，比如在五环外作市场调研，发现需要建立更多的合作渠道以方便缴费。这是数据挖掘的价值。
数据分析与挖掘在金融方面的应用
数据挖掘在操作风险的量化和管理中的应用 根据《新巴塞尔资本协议》（）给出的定义，“操作风险是指由于不正确的内部操作流程、人员、系统或外部事件所导致的直接或间接损失的风险。”这一定义侧重于从操作风险的成因包括法律方面的风险，但将策略风险和声誉风险排除在外。随着世界经济和银行业的发展，多种可供分析的操作风险管理方法正在逐渐的形成，商业银行多年来一直试图对它进行一定程度的控制，定性并尝试测量这一风险，作为非金融机构的财务公司也不例外。在量化模型技术的推动下，操作风险量化测评和管理的技术获得了相当大的发展。操作风险管理能通过减少风险、改善服务质量和降低经营成本，从而形成一种竞争优势并在股东价值中得到相应体现。本文拟从数据分析与挖掘角度入手，对财务公司操作风险的量化测评和管理进行初步探讨和简要分析。 一、解决问题的整体思路 财务公司要实现科学且合理的对操作风险进行量化测评与管理，一般要进行以下几个步骤的工作：数据挖掘→数据分析→模型构建→模型检验。其具体思路如下图所示： 图：操作风险量化测评和管理的整体思路
分类梳理，明确其业务流程，找出关键节点，并在关键节点处科学设置风险监测指标，通过对风险监测指标的观测来纵向监控各业务模块的操作风险。需要注意的是，依据对操作风险模型构建的要求，财务公司在设置风险检测指标时，将这些指标划分为操作风险事件发生频率指标（以下简称为“频率指标”）和操作风险事件损失指标（以下简称为“损失指标”）。在完成风险指标设置的工作后，财务公司对上述指标进行横向分类，即按照人员、系统、流程和外部事件所引发的四类风险，将上述风险监测指标分别归类于七种表现形式：内部欺诈，外部欺诈，聘用员工做法和工作场所安全性，客户、产品及业务做法，实物资产损坏，业务中断和系统失灵，交割及流程管理。财务公司通
移动互联网下数据可视化技术及应用
移动互联网下数据可视化技术及应用 摘要：随着移动互联网技术的发展，可视化在各个领域得到推广和应用。本文 将对可视化的具体内容以及应用进行分析，以供参考。 关键词：移动互联网；可视化；溯源；概念；应用 1.前言 大数据可视化技术，是一种有效的解决大规模数据分析并形成决策依据的工具，在多个行业广泛应用并实践，促进了行业生产效率的提升。 2.数据可视化技术简述 数据可视化技术是一种研究如何将数据转变为数据视觉表现形式的科学技术，数据的视觉表现形式是指将能够反映研究对象的属性、变量等信息单位，通过具 现化以概要形式提炼出来的信息表现形式。数据可视化技术经过不断的发展和演变，逐步形成以图形、图像、用户视图等可视化形式对研究目标诠释、表述并建 立视觉模型，对对象特征加以可视化解释。数据可视化是对科学数据和抽象的非 结构化信息的处理，主要包括科学可视化、信息可视化、可视化分析三个方面： 科学可视化主要是对物理、化学等学科，进行数据和模型的测量、分析、解释等，在本文不做过多阐述。信息可视化对抽象的、非机构化数据集合实施非空间复杂 数据的视觉呈现，近年来被广泛应用与电网企业大数据可视化系统的建设过程中、在反映电网运行状态、客户信息和企业管理等方面发挥了积极的作用。 3.数据可视化技术与工具 数据可视化是大数据研究的一个重要内容。简单地讲，数据可视化就是通过 图形化手段，将复杂的数据模型表达出来，从而清晰有效地表达数据中的信息， 用户通过数据可视化可以洞察数据中的规律。数据可视化技术的基本思想是将数 据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像，同时 将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而 对数据进行更深入的观察和分析（Julie，2011）。数据可视化起源很早，在刚刚 有计算机的时候，便有计算机图形学。近年来，数据可视化在商业智能（BI）中 也得到广泛应用。迈克尔?弗兰德利将数据可视化方法进行了分类（Vitaly，2007）。在大数据的推动下，数据可视化的内涵和外延都有了明显的变化，逐渐 由单纯的展现演变为报表、分析和展现的综合体。目前，数据可视化工具主要包括：（1）开源的、可编程的工具，如R语言、D3.js、Processing.js等。（2）商 业化产品，如Tableau、Qlikview、SAS、SAPBusinessObject水晶易表、IBMCognos、MicrosoftExcel等。其中，Tableau是桌面系统中最简单的数据可视化工具软件， 它实现了数据运算与美观的图表的完美结合，用户只需要将大量数据拖放到数字“画布”上，便能创建好所需要的各种图表（Tabealu，2014）。数据可视化技术可 以更简洁地表达大数据环境下海量的大数据信息，用户通过数据可视化技术，能 够“洞察”数据信息中内在因素的模式和关联，快速从大数据中发现问题。 4.移动互联网数据可视化技术的应用 4.1分析互联网用户的特征 需要明确的是，可视化技术的应用不是在原有的技术上实现创新，而是要实 现持续的优化过程，除了网络用户继续分析和分类外，还要为网络运营商提供更 多的综合信息发展，反映数据的变化，使网络运营商基于互联网用户的特点，制 定科学的发展战略，同时在网络运营流程，通过广告的准确交付，最大限度地利 用网络资源实现经济增长。
中国移动案例分析报告
中国移动营销分析报告
目录 一、背景 (3) 二、问题 (3) 三、探究分析 (3) （1）环境分析 (3) 中国移动外部营销环境分析 (3) 通信行业竞争环境分析 (4) 中国移动企业的内部环境分析 (4) (2)顾客分析 (5) (3)产品策略分析 (5) (4)价格策略分析 (5) (5)渠道分析 (6) 中国移动营销渠道现状： (6) 中国移动营销渠道存在的问题 (6) （6）营销策略分析 (7) 中国移动的广告策略： (7) 中国移动的公关策略 (7) 附录：团队基本情况..................... 错误！未定义书签。
一、背景 中国移动通信集团公司成立于2000年4月20日，其前身是中国电信移动通信局，后来从里面分离出中国移动和中国电信从中分离出。它是一家基于GSM 网络（即GPRS网络）和TD-SCDMA 制式网络的移动通信运营商，简称中国移动。它的主营业务有移动话音、数据、IP电话和多媒体业务，并具有计算机互联网国际联网单位经营权和国际出口局业务经营权。除提供基本话音业务外还提供传真等多种增值业务。它旗下主要品牌“全球通”、“神州行”、“动感地带”。中国移动注册资本为518亿元人民币，资产规模超过7000亿元。中国移动是中国唯一专注于移动通信运营的运营商，拥有全球第一的网络和客户规模。国资委公布的2009年度运营状况显示,中国移动通信集团以利润总额1484.7亿元再次蝉联榜首,成为108家央企中的最赚钱的。经济全球化的浪潮下,中国移动无论是国内还是国外的营销环境已经发生了巨大的变化。而现代任何一个企业的发展都必须全面、真实地分析和掌握自身的内外部环境,并制定和实施与时俱进的战略目标。 二、问题 2012年4月中国移动在财报中表示，第一季度宏观经济平稳较快增长推动了公司业务发展。虽然营收和净利润都实现了增长，不过较之前相比，增速却有所放缓。根据中移动此前发布的2011年财报，2011年其营收和净利润增速分别为8.8%和5.2%。同时财报显示，平均每月每户（ARPU）收入由于较上季度大幅降低。一季度，中国移动的ARPU为65元，较上季度的74元下跌12.2%，显示出中移动高端用户流失明显。引起人们思索的是，是什么导致这通信行业巨头利润的增速的放缓？又是什么使得移动利润大头高端用户的流失？中国移动在面临移动普及率上升、电信市场竞争加剧以及产业价值链结构变化等严峻挑战时，又将采取怎么的措施来稳住其公司业务的发展呢？ 三、探究分析 （1）环境分析 中国移动外部营销环境分析 1. 人口因素中国现在将近13亿的人口为中国移动用户的持续增长提供了基础,并且随着人口素质的不断提高,拥有移动电话成为人们满足个人通信需求的必然选择。但是由于不同消费者的收入水平，文化程度，职业，年龄和生活习惯等不同，造成了消费者对通信服务需求的多样性。这对通信企业产品多元化及差异化也提出了巨大的挑战。
移动互联网下数据可视化技术及应用
移动互联网下数据可视化技术及应用 发表时间：2017-08-18T11:13:02.307Z 来源：《基层建设》2017年第12期作者：庞杰 [导读] 摘要：随着移动互联网技术的发展，可视化在各个领域得到推广和应用。本文将对可视化的具体内容以及应用进行分析，以供参考。 身份证号：32082819780225xxxx 浙江杭州 310013 摘要：随着移动互联网技术的发展，可视化在各个领域得到推广和应用。本文将对可视化的具体内容以及应用进行分析，以供参考。关键词：移动互联网；可视化；溯源；概念；应用 1.前言 大数据可视化技术，是一种有效的解决大规模数据分析并形成决策依据的工具，在多个行业广泛应用并实践，促进了行业生产效率的提升。 2.数据可视化技术简述 数据可视化技术是一种研究如何将数据转变为数据视觉表现形式的科学技术，数据的视觉表现形式是指将能够反映研究对象的属性、变量等信息单位，通过具现化以概要形式提炼出来的信息表现形式。数据可视化技术经过不断的发展和演变，逐步形成以图形、图像、用户视图等可视化形式对研究目标诠释、表述并建立视觉模型，对对象特征加以可视化解释。数据可视化是对科学数据和抽象的非结构化信息的处理，主要包括科学可视化、信息可视化、可视化分析三个方面：科学可视化主要是对物理、化学等学科，进行数据和模型的测量、分析、解释等，在本文不做过多阐述。信息可视化对抽象的、非机构化数据集合实施非空间复杂数据的视觉呈现，近年来被广泛应用与电网企业大数据可视化系统的建设过程中、在反映电网运行状态、客户信息和企业管理等方面发挥了积极的作用。 3.数据可视化技术与工具 数据可视化是大数据研究的一个重要内容。简单地讲，数据可视化就是通过图形化手段，将复杂的数据模型表达出来，从而清晰有效地表达数据中的信息，用户通过数据可视化可以洞察数据中的规律。数据可视化技术的基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析（Julie，2011）。数据可视化起源很早，在刚刚有计算机的时候，便有计算机图形学。近年来，数据可视化在商业智能（BI）中也得到广泛应用。迈克尔?弗兰德利将数据可视化方法进行了分类（Vitaly，2007）。在大数据的推动下，数据可视化的内涵和外延都有了明显的变化，逐渐由单纯的展现演变为报表、分析和展现的综合体。目前，数据可视化工具主要包括：（1）开源的、可编程的工具，如R语言、D3.js、Processing.js等。（2）商业化产品，如Tableau、Qlikview、SAS、SAPBusinessObject水晶易表、IBMCognos、MicrosoftExcel等。其中，Tableau是桌面系统中最简单的数据可视化工具软件，它实现了数据运算与美观的图表的完美结合，用户只需要将大量数据拖放到数字“画布”上，便能创建好所需要的各种图表（Tabealu，2014）。数据可视化技术可以更简洁地表达大数据环境下海量的大数据信息，用户通过数据可视化技术，能够“洞察”数据信息中内在因素的模式和关联，快速从大数据中发现问题。 4.移动互联网数据可视化技术的应用 4.1分析互联网用户的特征 需要明确的是，可视化技术的应用不是在原有的技术上实现创新，而是要实现持续的优化过程，除了网络用户继续分析和分类外，还要为网络运营商提供更多的综合信息发展，反映数据的变化，使网络运营商基于互联网用户的特点，制定科学的发展战略，同时在网络运营流程，通过广告的准确交付，最大限度地利用网络资源实现经济增长。 4.2分析互联网用户轨迹 由于移动互联网数据可视化技术的支持，可以有效地分析互联网用户的轨迹。网络用户轨迹是网络用户行为的规律。通过分析网络用户轨迹，可以保证基站与用户之间的有效连接。可以实现稳定的通话质量，达到及时传输互联网数据的目的。另外，通过分析互联网数据可以清除用户的地理位置，实现地理信息处理的简单开发。 5.大数据可视化技术在重要产品品控溯源增信体系中的应用 5.1技术路线 智慧溯源可视化综合展示平台集成展现重要产品品控溯源增信体系各子项建设内容，展示重要产品品控溯源综合监管成果和宣传产品防伪溯源监管知识。展示大厅包括无缝拼接大屏幕、电子沙盘、影音多媒体播放和灯光等设备，通过网络连接到公司集中部署的智慧溯源可视化综合展示平台，通过智慧溯源可视化平台系统对品控溯源增信体系中运行的设备及采集的数据进行监控和展现。智慧溯源可视化综合展示平台系统数据来源于重要产品质量安全溯源监管省级、市级、县级数据中心各子系统平台，通过ETL抽取工具进行数据清理、转换和展示。与溯源信息采集系统、县域溯源监管系统、电商数据交互系统、第三方产品检测数据采集、第三方保险理赔管理系统、实时气象环境监测系统、基地视频监控系统等多个系统集成，通过数据接口将重要产品操作实时数据、网站访问数据、用户信息、扫码查询、溯源码流通信息、智能硬件信息、电商交易等系统的关键指标数据传输到综合展示平台，对关键指标进行挖掘、分析，并通过三维可视化技术直观动态展现。引导重要产品生产经营企业不断优化生产结构和运营方式，推动重要产品生产经营企业实施智能生产创新、生产工艺技术改革，实现向低投放、低耗能、高效率的绿色发展方式转变，政府监管部门加强政策支持额引导、落实工作责任，实现重要产品“流向可跟踪、责任可认定、产品可召回”的全流程监管，提高社会大众对重要产品质量安全的信任，保障民众身心健康安全。 5.2系统架构 智慧溯源可视化平台采用面向服务体系架构（SOA），从技术架构上分为三个层次，包括后台数据层、中间服务层、前台展示层。其中后台数据层采用的是ORACLE10g数据库，中间服务层采用的是主流开发技术，前台展示层采用的是flash、3DMax等多媒体技术。平台与溯源信息采集系统、县域溯源监管系统、电商数据交互系统、实时气象环境监测系统、基地视频监控系统等进行对接，通过数据处理平台提取主要指标，对关键指标进行数据挖掘和分析，通过三维可视化技术直观动态展现。应用触控平板、激光笔、手机app，解说员可以边解说边操作，与大屏可视化展示形成互动，增强用户体验。 5.3数据分析 随着重要产品质量安全追溯体系建设的不断推进，大量的物联网智能设备、区块链技术被广泛的应用与环境监测、智能生产监控、检
移动运营分析报告
o内容简介：o即时通讯（或即时通信，简称为IM）是指能够即时发送和接收互联网消息等的业务。自1998年面世以来，特别是近几年的迅速发展，即时通讯的功能日益丰富，逐渐集成了电子邮件、博客、音乐、电视、游戏和搜索等多种功能。即时通讯不再是一个单纯的聊天工具，它已经发展成集交流、资讯、娱乐、搜索、电子商务、办公协作和企业客户服务等为一体的综合化信息平台。 o目前人们熟知的，既有腾讯QQ、微软MSN等综合类即时通信工具，也有网易泡泡、新浪UC、百度Hi、阿里旺旺、淘宝旺旺、盛大圈圈等垂直即时通信工具，还包括中国移动飞信、中国电信天翼Live、Skype等跨平台、跨网络即时通信工具。 o截至2009年底，我国即时通讯用户规模已突破2.77亿，同比增长23.7%，其中手机即时通讯用户占总体用户的1/3，规模达9141万。 o o o o o o o o o 1.1即时通讯的概念及功能 o 1.1.1即时通讯的基本定义 o 1.1.2即时通讯软体的起源与发展 o 1.1.3即时通讯的行业应用范畴 o 1.1.4即时通讯的主要应用功能 o 1.1.5即时通讯与微博的主要区别 o 1.2即时通讯软件的分类 o 1.2.1综合类即时通信工具 o 1.2.2跨平台即时通信工具 o 1.2.3跨网络即时通信工具
o 1.2.4垂直即时通信工具 o 1.3即时通讯的产业链及运营模式 o 1.3.1即时通讯的整体产业链形态 o 1.3.2基于服务模式的产业链分析 o 1.3.3基于销售模式的产业链分析 o 1.3.4即时通讯行业的商业模式解析 o 1.4即时通讯发展的宏观环境 o 1.4.1政治环境 o 1.4.2经济环境 o 1.4.3社会环境 o 1.4.4技术环境 o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o 2.4.4电信运营商开展即时通讯业务的对策措施o 2.4.5运营商开拓即时通讯业务的前景探析 o 2.5即时通讯软件的应用分析 o 2.5.1IM软件对于企业与个人的营销应用浅析o 2.5.2IM软件在教学领域的用途探究 o 2.5.3IM软件在电子政务的应用方案研究 o 2.5.4IM软件在远程监测系统中的应用剖析 o 2.6即时通讯行业的问题及对策 o 2.6.1即时通讯的标准与协议亟需统一 o 2.6.2安全问题成为即时通讯发展的关键难题
中国移动经营分析系统
中国移动经营分析系统 一、中国移动经营分析现状研究近几年，随着国内电信企业的不断发展，电信行业的竞争也趋于白热化。一方面，客户选择电信业务及电信企业的余地越来越大，电信企业之间对客户的争夺也越来越激烈。经过运营商不断的“价格战”，电信市场出现了严重的“增量不增收”现象，大量低忠诚度的客户转网或变更业务。电信企业虽纷纷采用具有一定优惠期限的活动来降低客户的流失率，但在优惠期结束后，很多客户便纷纷离网或弃卡重入网以套取新的优惠，仍造成了大规模的客户流失，致使电信企业的业务收入下滑、客户发展效率低成本高。另一方面，电信客户近几年高速增长，形成了庞大、需求差异很大的客户群；同时适用于不同人群的各种新业务不断推出，电信企业需要通过细分市场、客户群，将最合适的业务推销给最需要的客户，实现业务和客户的最佳匹配。 在这种激烈的竞争情况下，如何提高经济效益，如何运用科学的经营分析方法，实现精细化的管理和营销，用高质量的服务来吸引和留住客户，扩大市场占有率，在竞争中占据有利位置，是国内各电信运营商关注的重点。 基于以上背景，国内电信运营商纷纷建立起以“经营分析系统”为核心的企业决策支持体系，通过对公司日常经营数据的分析、挖掘，为公司决策者、各级管理者提供经营决策依据，以实现精细化营销。 1、中国移动经营分析系统建设概况 为保证中国移动在激烈的市场竞争中能够满足新业务、新需求、新机会的需要，有效提高中国移动市场前沿的信息化水平，辅助提升中国移动市场精细化营销水平和深度运营能力，确保中国移动的市场领先地位，中国移动
在完成业务支撑系统(BOSS)建设和集中化后，于2001年开始筹备经营分析系统，起草了规范和标准。2002年中国移动开始投入巨资进行经营分析系统建设，并于2004年实现省级经营分析系统和有限公司一级经营分析系统的全国联网。 经营分析系统的投入使用，使中国移动初步建立了面向企业运营的统一数据信息平台，为全网业务、客户服务、市场营销、经营决策、业务实施等工作提供了有效的支撑，同时进一步支持了有限公司对各省市场经营活动的管理和指导，在中国移动的业务运营中发挥了重要的作用，为中国移动精细化运营提供了基础。 2、中国移动经营分析系统框架介绍 中国移动经营分析系统通过与其它业务系统的有机结合，有效利用业务支撑系统(BOSS)和服务、财务、网络等系统产生的大量基础数据，运用数据仓库、联机分析处理、数据挖掘等先进技术，并通过预定义报表、即席查询、OLAP分析等功能，实现对公司的经营情况的分析和监控。 经营分析系统主要包括四层结构，即数据获取层、数据存储层、数据应用层和数据访问层。 (1)数据获取层 数据获取层支持中国移动省级经营分析系统从BOSS、DSMP、网管等源系统中将相关业务数据进行抽取、清洗、加工、整理并加载到数据仓库的过程。 (2)数据存储层
大数据、数据分析和数据挖掘的区别
大数据、数据分析和数据挖掘的区别 大数据、数据分析、数据挖掘的区别是，大数据是互联网的海量数据挖掘，而数据挖掘更多是针对内部企业行业小众化的数据挖掘，数据分析就是进行做出针对性的分析和诊断，大数据需要分析的是趋势和发展，数据挖掘主要发现的是问题和诊断。具体分析如下： 1、大数据(big data)： 指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产; 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)Veracity(真实性) 。 2、数据分析：
是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。 数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。 3、数据挖掘(英语：Data mining)： 又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 简而言之： 大数据是范围比较广的数据分析和数据挖掘。 按照数据分析的流程来说，数据挖掘工作较数据分析工作靠前些，二者又有重合的地方，数据挖掘侧重数据的清洗和梳理。 数据分析处于数据处理的末端，是最后阶段。 数据分析和数据挖掘的分界、概念比较模糊，模糊的意思是二者很难区分。 大数据概念更为广泛，是把创新的思维、信息技术、统计学等等技术的综合体，每个人限于学术背景、技术背景，概述的都不一样。
移动游戏运营数据分析指标白皮书
数据分析指标白皮书 作者：TalkingData TalkingData本次推出的《数据分析指标白皮书》，旨在规范行业数据指标定义。所有数据指标的定义按照国际规范重新梳理，并对传统游戏运营数据分析方法中的常用指标进行调整，使之更适合移动游戏这一新领域。统一的数据分析指标，有助于运营人员理解、分析用户行为，改进产品，制定运营策略，让数据化运营更有效率。 一、用户获取（Acquistion） 日新登用户数（Daily New Users，DNU）：每日注册并登录游戏的用户数。 解决问题： *渠道贡献的新用户份额情况； *宏观走势，是否需要进行投放； *是否存在渠道作弊行为。 备注： *周新登用户数为本周7天日新登用户数累计之和； *月新登用户数计算同上； *根据需要，可细分为自然增长用户（非推广期）和推广用户（推广期）。 日一次会话用户数（Daily One Session Users，DOSU）：一次会话用户，即新登用户中只有一次会话，且会话时长低于规定阈值。
*推广渠道是否有刷量作弊行为； *渠道推广质量是否合格； *用户导入是否存在障碍点，如：网络状况、加载时间等。 备注： *周一次会话用户数为本周7天日一次会话用户数累计之和； *月一次会话用户数计算同上； *游戏引导设计分析点之一； *DOSU有助于评估新登用户质量，进一步分析则需要定义活跃用户的月一次会话用户数。用户获取成本（Customer Acquisition Cost，CAC）=推广成本/有效新登用户 解决问题： *获取有效新登用户的成本是多少； *如何选择正确的渠道优化投放； *渠道推广成本是多少。 备注： *CAC计算要根据渠道来进行细分。 二、用户活跃（Activation） 日活跃用户数（Daily Active Users，DAU）：每日登录过游戏的用户数
数据分析与挖掘实验报告
数据分析与挖掘实验报告
《数据挖掘》实验报告 目录 1.关联规则的基本概念和方法 (1) 1.1数据挖掘 (1) 1.1.1数据挖掘的概念 (1) 1.1.2数据挖掘的方法与技术 (2) 1.2关联规则 (5) 1.2.1关联规则的概念 (5) 1.2.2关联规则的实现——Apriori算法 (7) 2.用Matlab实现关联规则 (12) 2.1Matlab概述 (12) 2.2基于Matlab的Apriori算法 (13) 3.用java实现关联规则 (19) 3.1java界面描述 (19) 3.2java关键代码描述 (23) 4、实验总结 (29) 4.1实验的不足和改进 (29) 4.2实验心得 (30)
1.关联规则的基本概念和方法 1.1数据挖掘 1.1.1数据挖掘的概念 计算机技术和通信技术的迅猛发展将人类社会带入到了信息时代。在最近十几年里，数据库中存储的数据急剧增大。数据挖掘就是信息技术自然进化的结果。数据挖掘可以从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的，人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。 许多人将数据挖掘视为另一个流行词汇数据中的知识发现（KDD）的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤。知识发现过程如下： ·数据清理（消除噪声和删除不一致的数据）·数据集成（多种数据源可以组合在一起）·数据转换（从数据库中提取和分析任务相关的数据） ·数据变换（从汇总或聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式） ·数据挖掘（基本步骤，使用智能方法提取数
据模式） ·模式评估（根据某种兴趣度度量，识别代表知识的真正有趣的模式） ·知识表示（使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识）。 1.1.2数据挖掘的方法与技术 数据挖掘吸纳了诸如数据库和数据仓库技术、统计学、机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、图像和信号处理以及空间数据分析技术的集成等许多应用领域的大量技术。数据挖掘主要包括以下方法。神经网络方法：神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题，因此近年来越来越受到人们的关注。典型的神经网络模型主要分3大类：以感知机、bp反向传播模型、函数型网络为代表的，用于分类、预测和模式识别的前馈式神经网络模型；以hopfield 的离散模型和连续模型为代表的，分别用于联想记忆和优化计算的反馈式神经网络模型；以art 模型、koholon模型为代表的，用于聚类的自组
移动端数据分析及趋势
电商/网络用户数据 移动互联 我国最大的独立第三方数据服务提供商之一TalkingData,21日在北京正式发布《2014移动互联网数据报告》。 报告显示：2014年，我国移动智能终端用户规模达10.6亿，较2013年增长231.7%，增速远超全球同期市场。 安卓与iOS平台用户比例分别约为7比3,其中，安卓平台主要机型小米和三星分居第一和第二位，这充分显示中国本土手机品牌的快速崛起。 移动互联网已进入到“高速发展期”，行业细分领域应用纷纷涌现，线上与线下联动(O2O)热度空前。 2014年第二季末，微信及wechat的合并月活跃账户同比增长57%至4.38亿。该季度微信完善了群功能及支付功能，用户可使用微信的入口登录京东，通过微信支付进行结算，并可通过搜狗搜索微信公众账号的内容。wechat则肩负着微信国际化的使命。 微信官方并没有公布具体数字，但是根据第三方的观察，总用户数是6亿，国内用户5亿，海外1亿。 电子商务 2014中国电子商务市场整体交易规模为2.95万亿元，同比增长17.7% ，环比增长4.5%。 分析认为，中小企业B2B电子商务交易额11.7%与在线旅游交易额20.0%的同比增长率以及网络购物同比49.8%的强劲增长拉动了中国电子商务整体交易规模的增长。 网络平台用户数据 所有权属于郝志远，其所涉及的内容和资料只限于已签署投资意向的投资者使用。
百度贴吧用户： 平均年纪在20到35之间，女性超过百分之七十。 各地区、主题贴吧月登录人数发帖数据： 百度贴吧城市商业化改造，2015年1月呼和浩特贴吧，月活跃用户45万，累计发帖1506万。 百度贴吧城市商业化改造，2015年1月包头贴吧，月活跃用户31万，累计发帖915万。 百度贴吧城市商业化改造，2015年1月鄂尔多斯吧，月活跃用户14万，累计发帖251万。 百度贴吧城市商业化改造，2015年1月杭州吧，月活跃用户36万，累计发帖1109万。 百度贴吧城市商业化改造，2015年1月西安吧，月活跃用户89万，累计发帖4269万。 百度贴吧城市商业化改造，2015年1月天津吧，月活跃用户69万，累计发帖2990万。 百度贴吧城市商业化改造，2015年1月沈阳吧，月活跃用户75万，累计发帖2234万。 所有权属于郝志远，其所涉及的内容和资料只限于已签署投资意向的投资者使用。