文档介绍：运营商大数据
在交通规划行业中的应用探讨
目录
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运营商大数据的特点
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智慧足迹大数据在交通行业应用案例
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智慧足迹大数据能力
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背景:
近年来,大数据技术在金融、政府、公安和商业企业等社会各个领域得到了积极的探索和应用,在对传统运营模式的改进和效率的提升等方面发挥了重要的作用。
电信运营商拥有海量数据,存在极大的变现空间。
电信运营商的通信数据变现包括:征信、行业指数、精准营销能力、能力开放平台、风险防控、区域洞察、咨询报告等产品格局。
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传统的数据获取方式落伍:
传统的城市规划行业所依托的决策数据源包括人口普查数据、经济普查数据、市场调研数据。
准确性低、实时性弱、覆盖面窄。
运营商数据具备极大优势,可以在一定程度上为城市规划领域的决策分析提供良好补充。
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运营商数据从用户属性角度分类,可以分为以下3类:
用户信息类数据。主要包括身份信息、终端型号等内容。
用户消费类数据。主要包括用户的月通信消费、语音时长、流量、账单等
用户行为类数据。主要包括通话行为记录、短信行为记录、上网行为记录等内容。其中由于近几年移动互联网
的快速发展,用户使用移动终端的上网行为越来越多,因此该部分数据越来越多。上网行为记录包含了用户访问的目的网址信息、社交网站关系信息、时序信息、位置信息以及各类典型应用的感知信息等内容。
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运营商数据具有以下特点:
准确性高。实名制的要求使用户的真实性得到提高,通信行为是对用户数据的真实记录。
实时性强。通信数据是用户与网络交互时实时产生的,反映了当前用户实时的时空信息。
覆盖面广。大城市拥有超百万的用户量,数据具有随机抽样性,涉及各行从业人员。
体量庞大。每个用户每天可以产生上百条信令面和用户面数据,一个城市一天的数据量在TB级别,数量巨大。
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运营商数据和互联网数据的对比如下:
互联网数据的孤立性与通信管道数据的全面性。互联网数据是横向孤立的,单个公司没有同行业其他企业的数据。京东只有自己的营销数据,没有竞争对手天猫的数据,互联网公司的数据是纵向欠缺的,单个公司没有行业内上下游企业的数据。淘宝只有自己的数据,没有百度搜索、去哪儿出行、大众点评等纵向数据,对用户特征分析缺乏基础。而运营商作为数据管道,任何企业、个人的数据均流经管道,具备全面分析的先天的基础。
互联网用户的虚拟性和通信数据的真实性。互联网公司的数据账户是虚拟的,缺乏信用基础,一个人可能有多个账户,账户具有暂时性、不稳定性。运营商用户实名制决定了以“人”为中心分析的可靠性,运营商分析以用户手机号为唯一ID。
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运营商数据支撑行业应用理论模型
城市规划是通过对地理空间进行合理规划利用,从而更好地为人提供服务。通信数据可以对地理空间和人物实现一定程度上的画像描述,从而满足城市规划的一些需求。
基于通信数据,构建以下基础模型,实现对智慧城市的数据分析支撑。包括应用层、中间层、数据层3个层面。
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应用层:
应用层包括了城市规划(狭义)、交通规划、城市管理、民生、环保、公共安全、城市管理、工商业活动等需求以及对应的功能模块。每项需求分别展开,包含进一步的内涵。观察需求的内容,可以认为该类需求均是以“人”和“地理空间“为中心进行分析。
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应用层需求内
容::
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