溝通大數據

㈠ 通信大數據行程卡查詢失敗

在同一天內，撥打2個以上的電話，可以撥打給任意聯系人，電話相隔時間在4小時以上就是，並且在晚上8點鍾之前完成即可 。

因為運營商判定駐留行程的條件時，近期14天內，單天在一城市通話數據，以撥打電話為主，流量不會作為判定依據，通信大數據行程卡的所有出行數據，都是由運營商的具體省份為單位自行推送，可能會有一定的延遲，但是基本都是在上午10點到下午4點都會推送。

1、按照解決方法，在第一天撥打兩個以上的電話，相隔時間需要超過4小時（留駐條件為停留4小時以上），並且在晚上8點前完成，第二天再次查看行程卡即可獲得綠色行程卡。

2、如果是非攜號轉網14天內的用戶，查不到行程的情況，可能是因為近14天的有效數據不足，嘗試多打電話，在一天之內最早和最晚的時間跨度滿4小時以上就是，滿足4小時駐留，即可顯示出行程。

3、如果是省外漫遊用戶，特別是福建山東等，建議撥打5個電話，在5個不同的時間點撥打，例如7、8、10、11、12點，同樣在第二天也能查詢到行程。

4、如果通行記錄已滿足條件，但是仍然為顯示，可以將具體的通話記錄截圖，需要精確到時分，然後發送至郵箱[email protected]，官方將會向運營商提出投訴並處理。

㈡ 通信大數據行程卡查詢失敗什麼原因-抱歉沒有您的行程數據怎麼辦

通信大數據行程卡查詢失敗被很多人都在吐槽，這幾天很多小區辦公地點都需要打開行程卡才能夠入內，但是大家在輸入手機號以後，一直等不到驗證碼，而且界面還會顯示抱歉沒有您的行程數據，這到底怎麼回事呢?該如何解決?
通信大數據行程卡查詢失敗什麼原因
1、通信大數據行程卡服務使用基站數據，為了保證溝通的連續性，為實現無盲點覆蓋，行政區劃交界處兩地基站信號可能重疊，導致結果出現偏差。
2、另外，如果您在一個城市停留少於4小時，則不會被記錄。
3、海外行程記錄要求您在出國期間開通國際漫遊服務，結果偏差特別嚴重，應及時聯系客服。
注意:使用行程卡時，可能會出現數據偏差，在其他地方使用時，一定要注意使用風險。
因為網路數據有一定的延遲，後續會自動更新。
抱歉沒有您的行程數據怎麼辦
如果用戶在行程卡網頁版、小程序或APP中遇到網路錯誤等服務不穩定，可發送簡訊「CXMYD」給運營商查詢。具體操作如下
1使用國務院客戶端防疫行程卡，掃碼查看;
2如您在使用行程卡服務時遇到網路錯誤等不穩定服務，可將CXMYD發送至運營商(電信10001/移動10086/聯通10010)查詢行程。
行程卡14天是按小時算的嗎
自行程卡前一天起14天內入住過的所有駐留過的城市均為14天。 例如3月5日計算3月4日之前14天內(2月20日至3月4日之間)的出行數據。
通訊行程卡可查詢前14天內個人國內國際行程，國內准確到省市(停留4小時以上)，國外准確到國內，之後訪問的城市 14天以後的到過的城市不顯示(查詢結果可能延遲1天)。
另外，由於該業務使用基站數據，為保證連續通信，實現無盲區覆蓋，行政區劃交界處兩地基站信號可能重疊，導致結果出現偏差，其他可以使用認證進行相應的調整。

㈢ 大數據時代的變革思維

大數據時代的變革思維
信息時代，數據深刻影響著銀行的未來發展。在全球龐大的人群和應用市場下，探索以大數據為基礎的解決方案，深入洞察復雜且充滿變化的市場成為了企業提高自身競爭力的重要手段。僅憑直觀感受，任何人都能感覺到大數據時代已經來了。
維克托 邁爾舍恩伯格——《大數據時代》一書作者，牛津大學網路學院互聯網研究所治理與監管專業教授，英國新聞周刊《經濟學人》曾經將維克托邁爾-舍恩伯格定義為大數據領域最受人尊敬的權威發言人之一。2010年，維克托 邁爾舍恩伯格就已經開始對該領域進行了系統而深入的研究，並在《經濟學人》上和數據編輯肯尼思庫克耶一起，發表了長達14頁的大數據專題文章，成為最早洞見大數據時代發展趨勢的數據科學家之一。
大數據時代的思維變換
維克托 邁爾舍恩伯格在《大數據時代》中最具洞見之處在於，他明確指出，大數據時代最大的轉變就是，放棄對因果關系的渴求，而取而代之關注相關關系。也就是說只要知道「是什麼」，而不需要知道「為什麼」。這顛覆了千百年來人類的思維慣例，對人類的認知和與世界交流的方式提出了全新的挑戰。
這本書的價值體現在三個方面：第一，關於大數據的思維變換，重在大數據變革時代的價值與觀念變化;第二，關於大數據影響商業變革的三個要素：即數據、技術與創新思維之間的互動;第三，是關於大數據泛化下的治理與隱私。
與中國企業相比，美國企業知道大數據價值並且能挖掘大數據的隱藏價值，從而獲得最大利益，可以說他們已經建立了大數據思維，從而促使他們不斷創新挖掘更好的數據。「美國收集的數據要比我們多得多，他們不光搜集可以理解的數據，他們也收集不能理解的數據，並且會花大量資源來存儲這些數據，讓數據一直有價值。」在維克托邁爾舍恩伯格看來，大多數企業還把大數據作為一種在市場營銷手段，但是大數據還可以幫助人們改變商業模式以及盈利模式，這才是大數據最大的價值所在。「美國與中國相比，最不同一點就在於他們有大數據思維，懂得如何利用大數據的價值，但這並不代表中國無法逾越美國，中國的優勢在於掌握數據量比較大，而在大數據時代『大』也是非常重要的。」
城市的發展需要大數據，沒有數據的輔佐城市就不會得到最優化的發展方案，大數據能幫助政府領導者進行更好的決策，尤其是公共政策的決策。城市需要知道如何建立基礎設施來收集數據，同時要利用大數據開拓思路，讓數據來說話，並且藉助多方力量，即便是大數據方面的專家，但是並不一定有最正確的決定或最有效的方法來利用大數據，所以政府在這方面需要多聽取私人企業或機構的意見，大數據時代合作、溝通、廣泛吸納意見是非常重要的。
維克托 邁爾舍恩伯格以倫敦為例談道：「倫敦政府其實是從一家私人企業買了關於人們交通模式的數據，讓政府驚訝的是人們的行動路線跟他們想像的完全不一樣，所以在這一方面的幫助他們更好的優化交通，包括高速公路、停車場，以減少城市擁堵。」
誰是大數據「贏家」？
大數據所面臨困境並不在技術方面，而是在數據流動方面。大數據時代，一個人的智慧不能幫助我們更好的利用大數據價值，所以要讓數據流動起來，讓不同的部門和不同的公司都參與進來，進而優化數據。
「更多的人會認為大數據只是用在企業營銷方面，但是如果讓他們知道大數據可以幫助孩子更好的學習、更好的生活居住條件，以及能夠解決城市交通、居住等問題，他們慢慢發現大數據的好處，他們就會關心大數據。」維克托邁爾舍恩伯格談道，「一方面，人們要信任大數據，不要害怕大數據暴露隱私，需要建立完善的大數據保護。不信任就導致人們不願意讓其他機構知道數據，如果不能使用這些數據就更談不上大數據的價值。所以只有讓他們信任數據，才能挖掘大數據價值。另一方面，一定要接受大數據使用限制問題，不要賦予大數據過多的意義。」
維克托 邁爾舍恩伯格理解的大數據贏家，並不是指本來就已經很成功而且在大數據時代同樣成功的的公司，「我認為大數據的最大贏家應該是一些默默無聞的公司，因為大數據而發生飛躍性的變化，所以大數據時代最大贏家不可能是那些已經掌握大量數據的大公司，而是新興創業、年輕人來工作的小公司，幫助他們在大數據時代成為非常有競爭力的企業。所以數據好比一座金山，但是數據在那裡放著，這座金山就不會屬於你，我們需要做的是了解並挖掘這些『金子』，成為大數據的贏家。」維克托邁爾 舍恩伯格如是說。
大數據是看待現實的新角度，不僅改變了市場營銷、生產製造，同時也改變了商業模式。數據本身就是價值來源，這也就意味著新的商業機會，沒有哪一個行業能對大數據產生「免疫能力」，適應大數據才能在這場變革中繼續生存下去。

㈣ 什麼是大數據,通俗的講

有人說大數據技術是第四次技術革命，這個說法其實不為過。
很多人只是聽過大數據這個詞或者是簡單知道它是什麼，那麼它是什麼呢，在這里就通俗點來說一下個人對大數據的理解。
大數據，很明顯從字面上理解就是大量的數據，海量的數據。大，意思就是數據的量級很大，不上TB都不好意思說是大數據。數據，狹義上理解就是12345那麼些數據，畢竟計算機底層是二進制來存的，那麼在大數據領域，數據就不僅僅包括數字這些，它可以是所有格式的東西，比如日誌，音頻視頻，文件等等。
所以，大數據從字面上理解就是海量的數據，技術上它包括這些海量數據的採集，過濾，清洗，存儲，處理，查看等等部分，每一個部分包括一些大數據的相關技術框架來支持。
舉個例子，淘寶雙十一的總交易額的顯示，後面就是大數據技術的支持，全國那麼多淘寶用戶的交易記錄匯聚到一起，數據量很大，而且要做到實時的展現，就需要強有力的大數據技術來處理了。
數據量一大，那麼得找地方來存，一個伺服器硬碟可以掛多少，肯定滿足不了這么大的數據量存儲啊，所以，分布式的存儲系統應運而生，那就是HDFS分布式文件系統。簡單的說，就是把這么大的數據分開存在甚至幾百甚至幾千台伺服器上，那麼管理他們的系統就是HDFS文件系統，也是大數據技術的最基本的組件。
有地方存了，需要一些分布式的資料庫來管理查詢啊，那就有了Hbase等，還需要一些組件來計算分析這些數據啊，maprece是最基本的計算框架，其他的計算框架Spark和Storm可以完成實時的處理，其中HDFS和MapRece組成了Hadoop1.
總之，一切都是數據。我們的歷史，是不是都是大量的數據保存下來的，現在我們也是大數據的生活，天天有沒有接到騷擾電話還知道你姓什麼，你查話費什麼的從幾億人的數據中查到你的信息，大數據生活。未來，大數據將更深刻的滲透到生活中。

㈤ 大數據是干什麼的

要想簡單明了地表述出大數據的概念和操作，應該站在一個更高的視野來看待大數據，通常來說，站在行業的高度來看待大數據，大數據的核心在於為行業領域帶來新的價值空間，通過大數據來全面重塑企業各種模式，而如果單純地站在數據的角度來看待大數據，大數據的核心在於數據的價值化，數據價值化的過程本身就能夠開辟出一個巨大的價值空間。

大數據的操作要緊緊圍繞大數據的價值空間來展開，目前主要的操作可以分為三大塊，分別是數據採集操作、數據分析操作和數據應用操作，這些操作的背後幾乎涵蓋了當前大數據行業的所有產業鏈。
數據採集操作是大數據產業鏈的起始端，所以要想了解大數據操作，首先就應該從數據採集開始。當前數據採集渠道通常有三個，一個是傳統信息系統，比如各種ERP系統就是典型的代表，這些ERP系統當中的數據往往具有較高的價值密度，通常對於安全性也有非常高的要求。從數據結構上來看，傳統信息系統的數據結構是相對比較單一的，處理起來也比較容易。
其二是互聯網（Web）系統，相對於ERP系統來說，互聯網本身就是一個巨大的數據池，這個數據池不僅承載了大量的數據，同時還在不斷更新，這也為數據採集提供了天然的渠道。相對於傳統信息系統來說，互聯網系統本身的數據類型是比較復雜的，結構化數據、半結構化數據和非結構化數據混雜，這對於數據分析操作也提出了較高的要求。
其三是物聯網系統，當前物聯網系統所產生的數據是大數據的主要數據來源，也可以說物聯網是促進大數據概念產生的重要原因之一。物聯網所產生的數據不僅數據量大，數據類型多樣化，同時物聯網所產生的數據還有比較低的價值密度，這對於數據分析技術提出了更高的要求。隨著5G通信的落地應用，物聯網本身產生的數據量會越來越大，自身的價值空間也會越來越大。
數據分析操作是當前大數據操作的重要環節，實際上對於大量傳統行業來說，數據分析將是很多職場人需要重點掌握的技能之一。當前數據分析操作有兩種主要方式，一種是統計學方式，另一種是機器學習方式。統計學的數據分析方式是比較傳統的數據分析方式，有大量的工具可以使用，針對於結構化數據來說，統計學的數據分析方式往往更適合一些。機器學習的數據分析方式針對於復雜的數據環境往往有更好的分析效果，但是對於數據分析人員也提出了更高的要求。
數據應用操作是體現大數據價值的重要渠道，所以數據應用操作也非常重要。從最終的應用目標來看，數據應用操作的目標無外乎兩大類，一類是人類用戶，另一類是智能體（人工智慧產品）。從大的發展趨勢來看，在大數據時代，要想充分發揮出大數據的價值，應該重視智能體的應用渠道。

㈥ 如何利用好大數據挖掘潛在用戶

為什麼要用大數據挖掘潛在用戶？

隨著互聯網的發展以及消費市場競爭的加劇：新品牌、新賽道、新渠道、新營銷打法層出不窮。在快速演化的市場格局下，如何建立競爭壁壘、持續保持增長，需要重新立足數字化時代新消費崛起的背景，以洞察消費者體驗為核心，重塑品牌價值，縝密布局增長策略。

只有全面精細地挖掘消費者的心智變化，如消費者的年齡、性別、消費習慣、生活現狀、興趣點等等信息，才能為接下來的內部創新提供正確的方向。優質的消費體驗是提升品牌忠誠度的關鍵，也是企業維持穩定盈利模式的重要基礎。隨著互聯網的發展以及消費市場競爭的加劇，消費者的每一條社媒發布、每一次社交互動、 每一次線上購買， 都反映了消費習慣、態度和行為。收集、分析這些數據並制定行之有效的消費體驗決策是企業的業務剛需，更是撬動增長的差異化打法。

如何確定目標消費人群？

傳統市調——耗時、耗人力、成本高、樣本數量有限，且存在受訪者隱藏真實想法的可能。

社交媒體大數據——符合用戶溝通和線上行為習慣，無需人力、數據可自動全天候採集，數據量和分析維度更豐富、更客觀、可信度更高 。

傳統的用戶數據收集有以下挑戰：

01 線上、線下顧客體驗觸點繁多，碎片化的信息分散於企業各部門，無法利用整合數據快速了解消費需求和顧客體驗，賦能管理決策。

02 傳統調研樣本量小，執行周期長，統計結果往往滯後於消費趨勢，難以轉化為可執行洞察來賦能產品創新和營銷增長。

03市場情報數據源單薄，難以應付快速演化的市場競爭格局，缺乏統一的工具進行競品對標，無法做到知己知彼。

所以，如何全面了解目標人群，標簽和分析

基於實時大數據和機器學習演算法的消費體驗洞察，是真正「以消費者為核心」組織企業資源配 置的有效解決方案。消費體驗洞察能夠幫助企業快速採集和理解消費者需求、產品口碑、競品動態、 新品趨勢和消費熱點，進而驅動營銷、研發、顧客體驗、零售運營等職能部門的專業人士把握商業機遇，敏捷應對快速變化中的消費市場。

第一步，細分人群畫像 —— 了解ta們是誰，在哪兒，喜歡什麼？

最佳實踐案例（食品飲料）

某國際知名連鎖餐飲品牌希望深入了希望了解中國咖啡市場的核心消費群體及細分人群畫像。 運用機器學習建模後，對該品牌及競品相關的逾 120萬條消費者評論和社媒、電商和短視頻討論展開聚類分析，梳理出四大核心消費人群。

DataTouch®️數據分析平台再結合行業品類分布數據，由分析師進一步深入分析出細分人群的飲用環境、口味、 包裝不同痛點訴求，結合品牌優劣勢和人群特點給出針對性建議，為品牌未來精準產品定位和溝通策略提供了有力的決策依據 。

第二步，基於細分人群畫像，指引產品精準溝通策略，捕獲機會細分賽道和差異化產品概念方向定位

在了解市場格局和產品創新方向後，客戶希望了解目標趨勢品類在核心創新方向的細分受眾畫像。運用機器學習建模後，對每個創新方向相關的近千萬條消費者評論和社媒、電商和短視頻討論展開聚類分析，梳理出4-5個核心消費人群。

DataTouch®️數據分析平台再結合行業品類分布數據，品牌競爭格局和顧客體驗滿意度，由分析師進一步深入分析出細分人群賽道的生活方式、場景需求，市場份額，機會定位，和在每一個產品屬性（功效、使用感受、產品形態、包裝等）的NLP深度學習情感分析，提煉未滿足的痛點訴求，結合品牌定位優劣勢和人群特點給出創新產品的差異化建議，為品牌未來精準產品定位和溝通策略提供了有力的數據洞察驅動的決策依據。