简介：许多朋友询问了电信行业中大数据的数据。首席执行官在本文中注明将为您提供详细的答案，以供所有人参考。我希望这对每个人都会有所帮助！让我们一起看看！
特别是指电信行业大数据字段中的三个主要数据域。
d域=业务支持系统数据域，
o域=操作支持系统数据域，
疯狂支持系统数据域。
B域中有用户数据和业务数据，例如用户消费习惯，终端信息，ARPU的组信息，业务内容，商业人员等。O域数据具有网络数据，例如信号，警报，故障，失败，网络资源等。M域中的位置信息，例如人群流轨迹，地图信息等。DATA分析和来自三个主要领域的采矿是电信行业中的大数据应用程序，例如地理和精确的营销，精算。
大数据是大量数据。通常，至少必须达到结核病水平才能被视为大数据。与传统的企业数据相比，大数据的内容和结构应更加多样化。XML，HTML等可以用作大数据的内容。当它涉及大数据时，最常见的应用程序是大数据分析。数据分析数据的来源不仅限于内部信息系统，还包括各种外部系统，机械设备，传感器，数据库数据，例如政府，银行，国民经济和人民生计，行业行业，社交网站以及其他数据，在大数据分析技术和工具基于统计数据之后，将数据显示在图形中以实现数据的可视化。基于此，结合机器学习算法的数据 - 数据进行数据挖掘并发现数据的潜在价值。在应用程序部分，大数据不仅包括企业内部应用程序系统的数据分析，还包括-Depepth集成行业和工业。大数据分析的应用方案是工业。包括：房地产，医疗，能源，制造业，电信行业等。大数据在互联网行业中的应用代表了电子商务，社交和网络检索的领域。它可以基于销售数据，客户行为（活动，产品偏好，购买率等），交易数据，产品收集数据， - 萨莱斯数据等， - 萨莱斯数据等之后描绘用户肖像，并根据客户的喜好推荐相应的产品2。大数据分析部门的政府行业包括质量检查部，公共安全部，气象部门， 和医疗部。质量检查部门包括收集，验证和检查商品生产，加工，物流，贸易和消费的信息。气象部门将通过建立大气运动定律的道路以及对气象变化的相关性的分析，找到最佳解决方案，并计划紧急和救灾工作3。金融行业中的大数据分析主要用于银行，证券，保险等细分中。在大数据分析方面，分析了多个渠道的分析。客户在社交媒体上的行为数据，网站上消费的交易数据，交易数据，客户处理数据保留数据，与客户年龄相结合，资产规模，消费者偏好等，以准确找到客户群，并在其中分析其需求金融行业4。传统行业包括：能源，电信，房地产，零售，制造等。电信行业使用大数据应用程序来分析传感器数据异常条件，预测设备故障并提高用户满意度；能源行业使用大数据来分析和挖掘客户行为特征和消费法，以提高能源需求的准确性；以使管理者能够掌握和了解房地产行业的潜在市场需求，主要业务和动态，并实施动态市场细分市场的定价和差异定价；发现潜在的问题和预警。随着信息的快速发展和数据量的增加，它已进入数据时代。我认为，大数据的应用将在未来的未来行业中越来越深。
大数据适用于各个行业，包括金融，汽车，餐饮，电信，能源，能源，娱乐等，以及包括各行各业的各行各业，都融合了大数据的痕迹。
1.制造：利用工业大数据来提高制造水平，包括产品故障诊断和预测，分析过程，改进生产过程，优化生产过程能源消耗，工业供应链分析和优化，生产计划和计划。
2.金融行业：大数据在高频交易，社会情绪分析和信用风险分析的三个主要金融创新领域中发挥了重要作用。
3.汽车行业：使用大数据和事物互联网技术的无人汽车将进入我们的日常生活。
4.互联网行业：使用大数据技术分析用户行为，进行产品建议和有针对性的广告。
5.餐饮业：使用大数据来实现餐饮O2O模型，以完全改变传统的餐饮操作方法。
6.电信行业：使用大数据技术来实现客户出发分析，及时掌握客户离开网络的趋势，并介绍客户保留措施。
7.能源行业：随着智能电网的开发，电力公司可以掌握大量电力信息，使用大数据技术分析用户电力模式，可以改善电网的运行，合理设计电力响应系统的功率响应系统确保电网操作是安全的。
8.物流行业：使用大数据来优化物流网络，提高物流效率并降低物流成本。
9.城市管理：使用大数据来实现智能运输，环境保护监控，城市规划和智能安全。
10.生物医学：大数据可以帮助我们实现流行病预测，智能医疗保健和健康管理。同时，它也可以帮助我们解释DNA并了解更多的生活之谜。
11.公共安全领域：政府使用大数据技术来建立强大的国家安全保证系统，大数据分析和在公共安全领域的应用以及反恐稳定和各种案例分析的信息化方法，并使用大数据防止犯罪。
12.个人生活：大数据也可以应用于个人生活。使用与每个人相关的“个人大数据”来分析个人生活行为的轨迹，并为其提供更周到的个性化服务。
大数据的价值远不止于此。大数据对各行各业的渗透是促进社会生产和生活的核心要素。
扩展信息
七个典型的大数据申请案例
1. Messi Department商店的实际定价机制。根据需求和库存，该公司基于SAS系统的系统可调整高达7300万种商品的价格。
2. TIPP24 AG的投注和预测平台，用于建立欧洲游戏行业。该公司使用KXEN软件来分析数十亿美元的交易和客户特征，然后通过预测模型对特定用户进行动态营销活动。这项措施减少了该措施预测模型构建时间达到90％.SAP正在尝试获取KXEN。
3. Wal -Mart的搜索。零售寡头垄断为其网站Walmart.com设计了最新的搜索引擎北极星，使用语义数据来执行文本分析，机器学习和同义词挖掘。根据WAL -MART的计算，语义搜索技术的使用已有在线购物的完成率提高了10％至15％。“对于Wal -Mart来说，这意味着数十亿美元。”
4.快餐行业的视频分析。公司通过视频分析分析等待队列的长度，然后自动更改电子菜单显示的内容。如果队列长，则显示可以快速提供的食物;如果队列短，则会显示较高利润但准备时间相对较长的食物。
5.莫顿牛排店的品牌认知。当客户开玩笑时，芝加哥牛排连锁店开玩笑，订购纽约纽瓦克机场（他将在一天后工作后将到达这个地方），莫顿开始了他的社交表演。总的来说，分析了Twitter数据，发现客户是我们商店的经常访问者，也是Twitter的常见访客。基于客户的先前订单，他们所采用的航班被推测，然后发送了Tucifer中的服务员为客户提供晚餐。
6. Predpol Inc.Predpol公司可以根据警察和一群来自洛杉矶和圣克鲁斯的研究人员的犯罪数据来预测犯罪的机会，这些研究人员可以准确地达到500平方英尺的范围。洛杉矶使用算法的区域，盗窃和暴力犯罪的分布下降了33％和21％。
7，特易购PLC（特殊的轻松购买）和运营效率。超市连锁店在其数据仓库中收集了700万个冰箱数据。通过分析这些数据，更全面的监控和积极的维护以减少整体能源消耗。
结论：以上是首席CTO注释为每个人编制的数据的全部内容。不要忘记在电信行业找到数据的相关内容。