数据挖掘在电信行业中的作用是什么？

电信行业已从提供本地和长途电话服务迅速发展到提供多种其他综合通信服务，例如传真、寻呼机、蜂窝电话、网络信使、图像、电子邮件、计算机和网络数据传输以及大量数据流量。

电信、计算机网络、互联网以及其他多种通信和计算手段的整合也在进行中。此外，随着多个国家电信市场的放松管制以及新型计算机和通信技术的开发，电信行业正在迅速扩张，竞争异常激烈。

这就对数据挖掘提出了巨大需求，以便更好地理解所涉及的业务，识别电信设计，发现欺诈事件，更好地利用资源，并提高服务质量。以下是数据挖掘可以改进电信服务的一些方法：

电信数据的多维分析 − 电信数据本质上是多维的，其维度包括呼叫时间、持续时间、主叫方位置、被叫方位置和呼叫类型。此类数据的多维分析可用于识别和比较数据流量、系统工作负载、资源管理、客户群体行为和利润。例如，市场分析师可能希望定期查看有关呼叫来源、目的地、数量和一天中不同时间段使用模式的图表。

欺诈模式分析和异常模式识别 − 欺诈活动每年给电信市场造成数千美元的损失。识别潜在的欺诈用户及其异常使用模式非常重要。它可以检测试图非法进入客户帐户的行为。

它可以发现需要特别注意的异常模式，例如繁忙时段的失败呼叫尝试、交换机和路由拥塞模式以及来自已错误编程的自动拨出设备（如传真机）的定期呼叫。一些模式可以通过多维分析、聚类分析和异常值分析来发现。

多维关联和顺序模式分析 − 在多维分析中发现关联和顺序模式可用于推广电信服务。

移动电信服务 − 移动电信、网络和数据服务以及移动计算在我们工作和生活中变得越来越融合和普遍。移动电信数据的特点是它与时空数据的关系。时空数据挖掘对于寻找特定模式变得至关重要。

例如，特定区域异常繁忙的手机流量可能表示这些区域发生了异常情况。此外，易用性对于吸引用户采用新的移动服务至关重要。数据挖掘将在设计自适应解决方案方面发挥重要作用，从而允许用户只需很少的按键即可获得有用的数据。

Ginni

更新于：2021年11月30日

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