沟通大数据

㈠ 通信大数据行程卡查询失败

在同一天内，拨打2个以上的电话，可以拨打给任意联系人，电话相隔时间在4小时以上就是，并且在晚上8点钟之前完成即可 。

因为运营商判定驻留行程的条件时，近期14天内，单天在一城市通话数据，以拨打电话为主，流量不会作为判定依据，通信大数据行程卡的所有出行数据，都是由运营商的具体省份为单位自行推送，可能会有一定的延迟，但是基本都是在上午10点到下午4点都会推送。

1、按照解决方法，在第一天拨打两个以上的电话，相隔时间需要超过4小时（留驻条件为停留4小时以上），并且在晚上8点前完成，第二天再次查看行程卡即可获得绿色行程卡。

2、如果是非携号转网14天内的用户，查不到行程的情况，可能是因为近14天的有效数据不足，尝试多打电话，在一天之内最早和最晚的时间跨度满4小时以上就是，满足4小时驻留，即可显示出行程。

3、如果是省外漫游用户，特别是福建山东等，建议拨打5个电话，在5个不同的时间点拨打，例如7、8、10、11、12点，同样在第二天也能查询到行程。

4、如果通行记录已满足条件，但是仍然为显示，可以将具体的通话记录截图，需要精确到时分，然后发送至邮箱[email protected]，官方将会向运营商提出投诉并处理。

㈡ 通信大数据行程卡查询失败什么原因-抱歉没有您的行程数据怎么办

通信大数据行程卡查询失败被很多人都在吐槽，这几天很多小区办公地点都需要打开行程卡才能够入内，但是大家在输入手机号以后，一直等不到验证码，而且界面还会显示抱歉没有您的行程数据，这到底怎么回事呢?该如何解决?
通信大数据行程卡查询失败什么原因
1、通信大数据行程卡服务使用基站数据，为了保证沟通的连续性，为实现无盲点覆盖，行政区划交界处两地基站信号可能重叠，导致结果出现偏差。
2、另外，如果您在一个城市停留少于4小时，则不会被记录。
3、海外行程记录要求您在出国期间开通国际漫游服务，结果偏差特别严重，应及时联系客服。
注意:使用行程卡时，可能会出现数据偏差，在其他地方使用时，一定要注意使用风险。
因为网络数据有一定的延迟，后续会自动更新。
抱歉没有您的行程数据怎么办
如果用户在行程卡网页版、小程序或APP中遇到网络错误等服务不稳定，可发送短信“CXMYD”给运营商查询。具体操作如下
1使用国务院客户端防疫行程卡，扫码查看;
2如您在使用行程卡服务时遇到网络错误等不稳定服务，可将CXMYD发送至运营商(电信10001/移动10086/联通10010)查询行程。
行程卡14天是按小时算的吗
自行程卡前一天起14天内入住过的所有驻留过的城市均为14天。 例如3月5日计算3月4日之前14天内(2月20日至3月4日之间)的出行数据。
通讯行程卡可查询前14天内个人国内国际行程，国内准确到省市(停留4小时以上)，国外准确到国内，之后访问的城市 14天以后的到过的城市不显示(查询结果可能延迟1天)。
另外，由于该业务使用基站数据，为保证连续通信，实现无盲区覆盖，行政区划交界处两地基站信号可能重叠，导致结果出现偏差，其他可以使用认证进行相应的调整。

㈢ 大数据时代的变革思维

大数据时代的变革思维
信息时代，数据深刻影响着银行的未来发展。在全球庞大的人群和应用市场下，探索以大数据为基础的解决方案，深入洞察复杂且充满变化的市场成为了企业提高自身竞争力的重要手段。仅凭直观感受，任何人都能感觉到大数据时代已经来了。
维克托 迈尔舍恩伯格——《大数据时代》一书作者，牛津大学网络学院互联网研究所治理与监管专业教授，英国新闻周刊《经济学人》曾经将维克托迈尔-舍恩伯格定义为大数据领域最受人尊敬的权威发言人之一。2010年，维克托 迈尔舍恩伯格就已经开始对该领域进行了系统而深入的研究，并在《经济学人》上和数据编辑肯尼思库克耶一起，发表了长达14页的大数据专题文章，成为最早洞见大数据时代发展趋势的数据科学家之一。
大数据时代的思维变换
维克托 迈尔舍恩伯格在《大数据时代》中最具洞见之处在于，他明确指出，大数据时代最大的转变就是，放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。这颠覆了千百年来人类的思维惯例，对人类的认知和与世界交流的方式提出了全新的挑战。
这本书的价值体现在三个方面：第一，关于大数据的思维变换，重在大数据变革时代的价值与观念变化;第二，关于大数据影响商业变革的三个要素：即数据、技术与创新思维之间的互动;第三，是关于大数据泛化下的治理与隐私。
与中国企业相比，美国企业知道大数据价值并且能挖掘大数据的隐藏价值，从而获得最大利益，可以说他们已经建立了大数据思维，从而促使他们不断创新挖掘更好的数据。“美国收集的数据要比我们多得多，他们不光搜集可以理解的数据，他们也收集不能理解的数据，并且会花大量资源来存储这些数据，让数据一直有价值。”在维克托迈尔舍恩伯格看来，大多数企业还把大数据作为一种在市场营销手段，但是大数据还可以帮助人们改变商业模式以及盈利模式，这才是大数据最大的价值所在。“美国与中国相比，最不同一点就在于他们有大数据思维，懂得如何利用大数据的价值，但这并不代表中国无法逾越美国，中国的优势在于掌握数据量比较大，而在大数据时代‘大’也是非常重要的。”
城市的发展需要大数据，没有数据的辅佐城市就不会得到最优化的发展方案，大数据能帮助政府领导者进行更好的决策，尤其是公共政策的决策。城市需要知道如何建立基础设施来收集数据，同时要利用大数据开拓思路，让数据来说话，并且借助多方力量，即便是大数据方面的专家，但是并不一定有最正确的决定或最有效的方法来利用大数据，所以政府在这方面需要多听取私人企业或机构的意见，大数据时代合作、沟通、广泛吸纳意见是非常重要的。
维克托 迈尔舍恩伯格以伦敦为例谈道：“伦敦政府其实是从一家私人企业买了关于人们交通模式的数据，让政府惊讶的是人们的行动路线跟他们想象的完全不一样，所以在这一方面的帮助他们更好的优化交通，包括高速公路、停车场，以减少城市拥堵。”
谁是大数据“赢家”？
大数据所面临困境并不在技术方面，而是在数据流动方面。大数据时代，一个人的智慧不能帮助我们更好的利用大数据价值，所以要让数据流动起来，让不同的部门和不同的公司都参与进来，进而优化数据。
“更多的人会认为大数据只是用在企业营销方面，但是如果让他们知道大数据可以帮助孩子更好的学习、更好的生活居住条件，以及能够解决城市交通、居住等问题，他们慢慢发现大数据的好处，他们就会关心大数据。”维克托迈尔舍恩伯格谈道，“一方面，人们要信任大数据，不要害怕大数据暴露隐私，需要建立完善的大数据保护。不信任就导致人们不愿意让其他机构知道数据，如果不能使用这些数据就更谈不上大数据的价值。所以只有让他们信任数据，才能挖掘大数据价值。另一方面，一定要接受大数据使用限制问题，不要赋予大数据过多的意义。”
维克托 迈尔舍恩伯格理解的大数据赢家，并不是指本来就已经很成功而且在大数据时代同样成功的的公司，“我认为大数据的最大赢家应该是一些默默无闻的公司，因为大数据而发生飞跃性的变化，所以大数据时代最大赢家不可能是那些已经掌握大量数据的大公司，而是新兴创业、年轻人来工作的小公司，帮助他们在大数据时代成为非常有竞争力的企业。所以数据好比一座金山，但是数据在那里放着，这座金山就不会属于你，我们需要做的是了解并挖掘这些‘金子’，成为大数据的赢家。”维克托迈尔 舍恩伯格如是说。
大数据是看待现实的新角度，不仅改变了市场营销、生产制造，同时也改变了商业模式。数据本身就是价值来源，这也就意味着新的商业机会，没有哪一个行业能对大数据产生“免疫能力”，适应大数据才能在这场变革中继续生存下去。

㈣ 什么是大数据,通俗的讲

有人说大数据技术是第四次技术革命，这个说法其实不为过。
很多人只是听过大数据这个词或者是简单知道它是什么，那么它是什么呢，在这里就通俗点来说一下个人对大数据的理解。
大数据，很明显从字面上理解就是大量的数据，海量的数据。大，意思就是数据的量级很大，不上TB都不好意思说是大数据。数据，狭义上理解就是12345那么些数据，毕竟计算机底层是二进制来存的，那么在大数据领域，数据就不仅仅包括数字这些，它可以是所有格式的东西，比如日志，音频视频，文件等等。
所以，大数据从字面上理解就是海量的数据，技术上它包括这些海量数据的采集，过滤，清洗，存储，处理，查看等等部分，每一个部分包括一些大数据的相关技术框架来支持。
举个例子，淘宝双十一的总交易额的显示，后面就是大数据技术的支持，全国那么多淘宝用户的交易记录汇聚到一起，数据量很大，而且要做到实时的展现，就需要强有力的大数据技术来处理了。
数据量一大，那么得找地方来存，一个服务器硬盘可以挂多少，肯定满足不了这么大的数据量存储啊，所以，分布式的存储系统应运而生，那就是HDFS分布式文件系统。简单的说，就是把这么大的数据分开存在甚至几百甚至几千台服务器上，那么管理他们的系统就是HDFS文件系统，也是大数据技术的最基本的组件。
有地方存了，需要一些分布式的数据库来管理查询啊，那就有了Hbase等，还需要一些组件来计算分析这些数据啊，maprece是最基本的计算框架，其他的计算框架Spark和Storm可以完成实时的处理，其中HDFS和MapRece组成了Hadoop1.
总之，一切都是数据。我们的历史，是不是都是大量的数据保存下来的，现在我们也是大数据的生活，天天有没有接到骚扰电话还知道你姓什么，你查话费什么的从几亿人的数据中查到你的信息，大数据生活。未来，大数据将更深刻的渗透到生活中。

㈤ 大数据是干什么的

要想简单明了地表述出大数据的概念和操作，应该站在一个更高的视野来看待大数据，通常来说，站在行业的高度来看待大数据，大数据的核心在于为行业领域带来新的价值空间，通过大数据来全面重塑企业各种模式，而如果单纯地站在数据的角度来看待大数据，大数据的核心在于数据的价值化，数据价值化的过程本身就能够开辟出一个巨大的价值空间。

大数据的操作要紧紧围绕大数据的价值空间来展开，目前主要的操作可以分为三大块，分别是数据采集操作、数据分析操作和数据应用操作，这些操作的背后几乎涵盖了当前大数据行业的所有产业链。
数据采集操作是大数据产业链的起始端，所以要想了解大数据操作，首先就应该从数据采集开始。当前数据采集渠道通常有三个，一个是传统信息系统，比如各种ERP系统就是典型的代表，这些ERP系统当中的数据往往具有较高的价值密度，通常对于安全性也有非常高的要求。从数据结构上来看，传统信息系统的数据结构是相对比较单一的，处理起来也比较容易。
其二是互联网（Web）系统，相对于ERP系统来说，互联网本身就是一个巨大的数据池，这个数据池不仅承载了大量的数据，同时还在不断更新，这也为数据采集提供了天然的渠道。相对于传统信息系统来说，互联网系统本身的数据类型是比较复杂的，结构化数据、半结构化数据和非结构化数据混杂，这对于数据分析操作也提出了较高的要求。
其三是物联网系统，当前物联网系统所产生的数据是大数据的主要数据来源，也可以说物联网是促进大数据概念产生的重要原因之一。物联网所产生的数据不仅数据量大，数据类型多样化，同时物联网所产生的数据还有比较低的价值密度，这对于数据分析技术提出了更高的要求。随着5G通信的落地应用，物联网本身产生的数据量会越来越大，自身的价值空间也会越来越大。
数据分析操作是当前大数据操作的重要环节，实际上对于大量传统行业来说，数据分析将是很多职场人需要重点掌握的技能之一。当前数据分析操作有两种主要方式，一种是统计学方式，另一种是机器学习方式。统计学的数据分析方式是比较传统的数据分析方式，有大量的工具可以使用，针对于结构化数据来说，统计学的数据分析方式往往更适合一些。机器学习的数据分析方式针对于复杂的数据环境往往有更好的分析效果，但是对于数据分析人员也提出了更高的要求。
数据应用操作是体现大数据价值的重要渠道，所以数据应用操作也非常重要。从最终的应用目标来看，数据应用操作的目标无外乎两大类，一类是人类用户，另一类是智能体（人工智能产品）。从大的发展趋势来看，在大数据时代，要想充分发挥出大数据的价值，应该重视智能体的应用渠道。

㈥ 如何利用好大数据挖掘潜在用户

为什么要用大数据挖掘潜在用户？

随着互联网的发展以及消费市场竞争的加剧：新品牌、新赛道、新渠道、新营销打法层出不穷。在快速演化的市场格局下，如何建立竞争壁垒、持续保持增长，需要重新立足数字化时代新消费崛起的背景，以洞察消费者体验为核心，重塑品牌价值，缜密布局增长策略。

只有全面精细地挖掘消费者的心智变化，如消费者的年龄、性别、消费习惯、生活现状、兴趣点等等信息，才能为接下来的内部创新提供正确的方向。优质的消费体验是提升品牌忠诚度的关键，也是企业维持稳定盈利模式的重要基础。随着互联网的发展以及消费市场竞争的加剧，消费者的每一条社媒发布、每一次社交互动、 每一次线上购买， 都反映了消费习惯、态度和行为。收集、分析这些数据并制定行之有效的消费体验决策是企业的业务刚需，更是撬动增长的差异化打法。

如何确定目标消费人群？

传统市调——耗时、耗人力、成本高、样本数量有限，且存在受访者隐藏真实想法的可能。

社交媒体大数据——符合用户沟通和线上行为习惯，无需人力、数据可自动全天候采集，数据量和分析维度更丰富、更客观、可信度更高 。

传统的用户数据收集有以下挑战：

01 线上、线下顾客体验触点繁多，碎片化的信息分散于企业各部门，无法利用整合数据快速了解消费需求和顾客体验，赋能管理决策。

02 传统调研样本量小，执行周期长，统计结果往往滞后于消费趋势，难以转化为可执行洞察来赋能产品创新和营销增长。

03市场情报数据源单薄，难以应付快速演化的市场竞争格局，缺乏统一的工具进行竞品对标，无法做到知己知彼。

所以，如何全面了解目标人群，标签和分析

基于实时大数据和机器学习算法的消费体验洞察，是真正“以消费者为核心”组织企业资源配 置的有效解决方案。消费体验洞察能够帮助企业快速采集和理解消费者需求、产品口碑、竞品动态、 新品趋势和消费热点，进而驱动营销、研发、顾客体验、零售运营等职能部门的专业人士把握商业机遇，敏捷应对快速变化中的消费市场。

第一步，细分人群画像 —— 了解ta们是谁，在哪儿，喜欢什么？

最佳实践案例（食品饮料）

某国际知名连锁餐饮品牌希望深入了希望了解中国咖啡市场的核心消费群体及细分人群画像。 运用机器学习建模后，对该品牌及竞品相关的逾 120万条消费者评论和社媒、电商和短视频讨论展开聚类分析，梳理出四大核心消费人群。

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第二步，基于细分人群画像，指引产品精准沟通策略，捕获机会细分赛道和差异化产品概念方向定位

在了解市场格局和产品创新方向后，客户希望了解目标趋势品类在核心创新方向的细分受众画像。运用机器学习建模后，对每个创新方向相关的近千万条消费者评论和社媒、电商和短视频讨论展开聚类分析，梳理出4-5个核心消费人群。

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