电信业务数据分析

电信业务数据分析（精选12篇）

电信业务数据分析 第1篇

随着电信企业信息化的普及,承载信息的数据随着时间的推移而不断积累并与日俱增,使得从大量数据中找到真正有用的信息成为一项艰辛的工作。例如,在日常工作中的很多时候,需要从拥有海量数据的营(业)帐(务)系统中提取有关定单受理或收入变化等的汇总数据并分析这些数据与各个营销渠道、各种业务类型、不同用户类型等不同因素之间的关联关系,需要量化出汇总数据受这些相关因素影响的程度以及汇总数据随时间的变化趋势,以便为管理、控制、营销等部门的相关工作提供正确、及时的信息支撑。如何能在海量的数据中快速、准确地提取到、挖掘所需信息,是电信企业软件维护人员需要面对的挑战。因此,需要有新的、针对性的技术和方法从大量数据中提取有价值的信息和知识。

数据仓库、数据挖掘及建立在它们基础之上的商业智能就是这种技术之一。数据仓库是一种针对大量数据集中进行数据组织与管理的技术,专门用于支持分析型的数据查询,而数据挖掘是从大量数据中寻找蕴涵在其中但尚未被发现的信息,而商业智能则是把这两者应用于商务领域,提高决策效率。

2 数据仓库及OLAP技术

2.1 概念

数据仓库是一个用以支持企业或组织的决策分析处理的、面向主题的、集成的、不可更新的、随时间不断变化的数据集合。

面向主题、集成性、不可更新和随时间变化性是数据仓库的基本特征。可以说,数据仓库是一种解决问题的方案,是用来更好地提取和管理并最终利用信息资源的办法。它以传统的数据库技术作为存储数据和管理资源的基本手段,以统计分析技术作为分析数据和提取信息的有效手段,以人工智能技术作为挖掘知识和发现规律的科学途径。数据仓库主要是面向联机分析处理和决策分析的,而不面向事务处理。数据仓库将信息按主题形式加以组织,来揭示信息的内在联系和事物的规律及事物之间的联系。对原有数据库系统中的数据进行重新组织、按需求综合以后,就得到数据仓库中数据。因此,数据仓库中的数据是高度集成的,反映的是一段相当长的时间内历史数据的内容,是不同时点的数据库快照的集合。数据仓库中的数据是不可更新的,就应用而言,却并非其中的数据一成不变,恰恰相反,数据仓库中的数据由于不断增加新的数据内容,定期刷新和添加,并剔除已经过时的数据内容,所以说,其数据内容是随时间而不断变化的。

数据仓库系统是以数据仓库为基础,通过查询工具和分析工具,完成对信息的提取,满足用户的各种信息需求。数据仓库系统是多种技术的综合体,由数据仓库、数据仓库管理系统、数据仓库工具3个部分组成。数据仓库工具层包括:多维分析工具、数据挖掘工具以及可视化工具。多维分析工具主要指联机分析处理(OLAP,Online Analytical Processing)工具,即OLAP是针对特定问题的联机数据访问和分析。

OLAP使得管理人员能从多个侧面观察问题,它提供以下功能:

(1)快速的查看基础数据(报表功能)。

(2)通过数据透视表进行高级分析。数据透视表是互相关联的数据的视图,允许从许多不同的级别权衡和考察数据,过滤特定数据元素,发掘深层次细节。

(3)方便、灵活的报表,以及趋势分析功能。

2.2 数据仓库结构

数据仓库技术的概念结构:一般来说,数据仓库系统要包含数据源、数据准备区、数据仓库数据库、数据集市、知识挖掘库以及各种管理工具和应用工具。数据仓库建立之后,首先要从数据源中抽取相关的数据到数据准备区,在数据准备区中经过净化处理后再加载到数据仓库数据库,最后根据用户的需求将数据导入数据集市和知识挖掘库中。当用户使用数据仓库时,可以利用包括OLAP在内的多种数据仓库应用工具向数据集市、知识挖掘库或数据仓库进行决策查询分析或知识挖掘。

数据仓库技术的体系结构如图1所示,数据仓库的体系结构可以分层表示为:

(1)数据源:是数据仓库系统的基础,是整个系统的数据源泉。包括存入在关系数据库(RDBMS)中的各种业务数据。

(2)ETL过程:即抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装载(Load)过程。ETL过程负责将业务系统中各种关系型数据、外部数据、遗留数据和其他相关数据经过清洗、转化和整理后放进中心数据仓库。

(3)数据的存储与管理:是整个数据仓库系统的核心。数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统的数据库,同时也决定了其对外部数据的表现形式。针对现有业务系统的数据进行抽取、清理、并有效集成,最后按主题进行组织。数据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库(通常称为数据集市)。

(4)OLAP服务器:对分析需要的基础数据进行有效集成,按多维模型予以组织,以便进行多角度、多层次的分析,并发现趋势。其具体实现可以分为关系OLAP(ROLAP)、多维OLAP(MOLAP)和混合OLAP(HOLAP)。ROLAP基本数据和聚合数据均存放于RDBMS之中,MOLAP基本数据和聚合数据均存放于多维数据库中;HOLAP基本数据存放于RDBMS之中,聚合数据存放于多维数据库中。

(5)前端工具:包括各种报表工具、查询工具、数据分析工具、数据挖掘工具以及各种基于数据仓库或数据集的应用开发工具。

3 数据仓库的开发及实施

根据软件工程思想及数据仓库系统实施的方法学,可以将数据仓库的开发、实施分为下述几个步骤。

3.1 业务需求

业务需求分析是数据仓库建设的基础,需求格格说明书界定好了项目的开发范围。在此阶段,主要工作包括:

(1)设定可以达到的目标并明确所有需求。

(2)确定体系结构,从实施的角度来看,设计数据仓库系统体系结构有以下多种方式,构造部门级的数据集市Data Mart;直接构造企业级的数据仓库Data Warehouse系统;先建立部门级数据集市,然后发展成企业级数据仓库系统。

(3)确立数据源。列出向数据仓库提供数据的数据源清单。源数据的复杂性、规模、完整性对建立数据仓库的影响比其他因素大。要格外注意哪些数据源的数据类型、粒度和内容是兼容的。

(4)容量规划。除了体系结构之外,硬件和软件资源对数据仓库也至关重要。作为需求定义的一部分,估计数据仓库将要存储的数据量以及将对数据进行的处理也很重要。

具体就收入保障系统而言,主要需求是实现对融合帐务系统的初步收入核查工作,通过与融合帐务系统共享计费源数据的模式,以报表方式对本地网的收入及话务量进行配比分析,从时间维度(以年、或月、周、天为单位)、客户类型维度(客企客户、普通客户等)、所属渠道维度(各分公司)、产品类型维度(如普通电话、ADSL、小灵通等)、资费类型维度(如月租费、本地通话费、长话费等)等多角度观察、进而监控话务及收入的变动情况,总结其变动规律,并及时发现出异常数据以便采取相应措施。

3.2 逻辑模型

逻辑模型设计主要指数据仓库数据的逻辑表现形式的设计。从最终的应用的功能和性能的角度来看,数据仓库的数据模型也许是整个项目最重要的方面。

在数据仓库的逻辑结构中,数据表可以划分为两类:一类是事实数据表(简称为“事实表”),用来存储数据仓库中的实际数据。把存储每日话费收入的表ONLINE_IN-COME_ANALYSIS_ALL等表创建为事实表;另一类是维度数据表(简称为“维度表”),用来存储数据仓库中的维度数据,如这里的时间(年月日)、要素(如客户类型、产品类型、资费用类型等)的表均为维度表。

以包括巨大数据量的每日话费收入表为中心,以小数据量的时间表、客户类型表、所属渠道表、记费类型表等为维度表,组织了星形的数据仓库规划模型。

在软件产品的选择上,选用了SQL Server系列产品来建立分析数据库系统。微软公司将OLAP功能集成到Microsoft SQL Server中,提供可扩充的基于COM的OLAP接口。通过一系列服务程序支持数据仓库应用:数据传输服务DTS(Data Transformation Services)提供数据输入、输出和自动调度功能,在数据传输过程中可以完成数据的验证、清洗和转换等操作,通过与Microsoft Repository集成,共享有关的元数据。Microsoft Repository存储包括元数据在内的所有中间数据;SQL Server OLAP Services支持在线分析处理;SQL Server Reporting Services则提供了丰富的报表展现功能。

3.3 物理模型

在进行物理模型设计时,主要是将数据仓库的逻辑模型转换为在数据库中的物理表结构。

数据仓库也是一种数据库,其管理同样是通过数据库管理系统(DBMS)来进行的。因此数据仓库可以像普通数据库一样进行创建、修改和删除。当数据仓库的逻辑结构设计完后,就可以创建物理数据仓库了。

在SQL Server Analysis Manager中建立一个名为“收入分析数据”的数据库,然后把设计好的表创建好,数据类型依据原始数据库中的各个表和字段的数据类型进行设置,如图2所示。

3.4 数据的抽取、清洗、集成、装载

数据抽取是数据仓库建立中一个非常重要的步骤。它负责将分布在用户业务系统中的数据进行抽取、清洗、集成、并将数据存储到数据仓库中。在此阶段主要涉及以下两个工作:

(1)定义数据的载入和维护策略。

(2)数据抽取、清洗、转换、装载。

“提取-转换-加载”的过程从原始业务数据中获取,就是所谓的ETL过程。

首先我们编写了存储过程从业务系统(计费系统)进行的数据抽取和清洗,并转换处理后放入事实表中,流程如图3所示:

然后使用Microsoft ETL工具DTS来完成数据的装载:在Microsoft Server Enterprise Manager中选择“数据转换服务”,新建“本地工作包”,设置相应的数据装载执行时间和执行动作,完成数据的自动装载。

3.5 数据的分析、报表、展现

用户分析、报表、查询工具是用户进行分析决策使用的工具。因此,其所有操作要非常简单,但提供的功能却十分强大。数据查询挖掘技术也是数据仓库系统中一个重要部分。主流的数据仓库产品都提供相应的数据查询挖掘工具。在实践中,报表的实现使用了SQL Server Reporting Services。

Microsoft SQL Server Reporting Services是基于服务器的新型报表平台,可用于创建和管理包含来自关系数据源和多维数据源的数据的表格报表、矩阵报表、图形报表和自由格式报表。可以通过基于Web的连接来查看和管理创建的报表。可以在现有数据库服务器和Web服务器基础结构之上建立报表环境。Reporting Services提供了在Internet信息服务下运行的多层服务器。可以生成报表,让它们从现有的数据服务器中为任何具有由.NET管理的数据访问接口、OLE DB访问接口或ODBC数据源的数据源类型提取数据。基于服务器的报表功能为实现以下任务提供了方法:集中存储和管理报表、设置策略和确保对报表及文件夹的安全访问、控制处理和分发报表的方式,及将在业务中使用报表的方式标准化,Reporting Services具有模块化的体系结构。允许多个用户采用为不同设备设计的格式同时查看同一报表,或快速更改报表的查看格式。只需单击便可将HTML转换成PDF、Microsoft Excel或XML。

4 结语

传统的企业信息化实现的是用计算机信息处理代替人工信息处理,主要解决的是业务上的数据流问题。随着这类系统的逐渐增多,便针对这些系统产生了数据的多维信息查询需求,于是用于事务处理的数据环境和用于数据分析的数据环境的分离就成为了必然。分析型处理以数据仓库为中心分析数据背后的关联和规律,为企业的决策提供可靠有效的依据。

参考文献

[1]系统分析师技术指南.清华大学出版社.

电信业务数据分析 第2篇

业务案例介绍

一、企业简介及业务背景

※※※科技有限公司成立于2010年4月27日，注册地址在※※市※※区紫竹院路※※※室，注册资金1000万元。法定代表人是※※※,公司类型为其他有限责任公司。该公司目前主要从事※※※公司的PDA外包服务项目，待该项目成熟、并取得行业经验后，将向物流、金融、市政、医疗、电力、交通等多个领域发展。

我部于2010年8月通过自主营销开始与※※※科技有限公司接触，该公司与※※※股份有限公司签订了《※※※PDA运营项目合作协议》，该协议实质是※※※股份有限公司※※※科技有限公司的服务外包合同。※※※股份有限公司注册资本人民币80亿元，主营国际、国内邮件寄递、快递业务。该公司是按照国家邮政体制改革的总体部署从中国邮政分设出来的，2010年6月实施了股份制改造，初步计划明年上市。

目前，※※※股份有限公司拥有由飞机、火车、汽车等组成的全国性、立体化干线运输网，搭建了国内最早、最大的“全夜航”货运航空网络。该公司拥有EMS（全球邮政特快专递）、CNPL（中邮物流）等品牌，相继推出了“次晨达”、“次日递”、“限时递”等高端服务业务，以及国内特快专递代收货款、收件人付费等增值业务，确立了“一体化合同物流”、“中邮快货”和“分销配送”等三大主要产品。业务通达全球220多个国家和地区，覆盖国内2800多个县（市），是国内最大的快递服务网络。到2009年末，中国EMS业务量近5亿件、业务收入近150亿元，预计今年营业收入200亿元。

随着邮政业务从垄断到逐渐放开，国际快递巨头的拥入和民营快递公司的崛起，从中国邮政手中抢走了大量客户。因此※※※股份有限公司决定由公司总部统一组织实施，在两到三年内，在全国范围推广普及使用PDA。此次PDA系统通过速递综合平台一点接入，将现有揽收、投递、核对、查询服务等前台业务功能衔接到后台11183、速递平台等系统，支持跨系统的管理调度，完成人员、PDA设备、SIM卡的统一管理、监控，实现以速递邮件揽收、投递为核心作业，达到增强揽收、内部核对处理能力，提高全网作业效率和数据采集准确率的效果，并提供绩效分析与考核管理相关的统计分析，进而为各省的个性化业务提供支持。

借鉴了中国邮储银行与通邮集团在ATM项目上的成功案例，※※※股份有限公司这次推广PDA设备采取服务外包模式，由※※※科技有限公司作为专业化、精细化、规模化的外包服务商，为中邮速递提供全流程运营服务，以帮助※※※股份有限公司解决在PDA规模投放过程中存在的设备选型、采购、培训、管理、技术平台搭建、运营维护成本较高等一系列问题。

二、业务方案及业务特点(一)业务方案

该笔业务的交易结构采用直接融资租赁交易结构，且设备承租人并非设备实际使用人。具体租赁交易方案如下:

融资租赁金额≤6亿元（各批次融资租赁合同的合计融资金额超过6亿元的部分，以保理等方式向商业银行办理资产转出）；

租赁年限60个月；

租金按月后付，宽限期一个月，宽限期内免收租金； 租赁利率按照人行3－5年期贷款基准利率上浮2％； 租赁手续费免收（自第三批付款起改为5‰）； 租赁保证金4.94％（放款后收取服务费形成）； 回购价格100元/批次；

担保方式为应收账款质押。(二)业务特点

本融资租赁方案是针对服务于大型国企的专项服务外包业务而设计的，基本思路是融资租赁结合银行保理——在大型国企发出设备收妥确认和付款计划并已经支付首期服务费后，我公司以PDA服务外包企业为承租人，向其指定的设备生产厂家付款并交付起租的直接融资租赁业务。风险控制主要把握大型国企明确的、不可撤销的付款承诺，以办妥承租人的应收账款质押为前提。

(三)业务流程

租赁物件定制——PDA设备是由全国各地的※※※股份有限公司提出需求，报※※※股份有限公司总部汇总后向※※※科技有限公司发出订单，※※※科技有限公司按照批次订单与供应商签署采购合同，供应商随即组织生产备货。

租赁物件供货确认——供应商向※※※科技有限公司发货，※※※科技有限公司收货后进行软硬件集成后向订单注明的※※※股份有限公司各地分公司发货。※※※股份有限公司各地分公司收货、验收合格后报※※※股份有限公司总部汇总备案。※※※股份有限公司总部在每月底，向※※※科技有限公司和我公司出具确认本月新增设备数量和新增设备应付服务费的文件，并盖章确认新增设备的付款计划。

租赁物起租付款——每月底，※※※科技有限公司与我公司共同到※※※股份有限公司总部取回上述文件，同时※※※科技有限公司支付租赁手续费和基本保证金，提交采购合同、验收合格证明文件、发票复印件和付款指令。我公司审查合格后，与※※※科技有限公司签署《PDA设备交付及服务费支付确认书》、《委托购买协议》、《应收账款质押合同》和《融资租赁合同》，登记新增租赁物产生的应收服务费质押，然后向供应商付款，发生融资行为。

保证金沉淀和租金收取——※※※股份有限公司向承租人支付服务费形成。每月月初，※※※股份有限公司总部按照前期提交的服务费付款计划向指定的收费专户（※※※科技有限公司与兴业租赁共管）支付截止上月底的各批次PDA的服务费。服务费到账当日转入兴业租赁指定的保证金账户，形成保证金。2 每批次新增设备投放后收取的第一个月服务费作为基本保证金，在租赁期内不支取；每批次设备投放后第二个月以后的服务费作为浮动保证金，存至兴业租赁指定的保证金账户，于次月8日支取。

每月8日为服务费分配日，也是租金支付日——兴业租赁从保证金账户中收取租赁设备的上月租金，余款台转入※※※科技有限公司结算账户，由※※※科技有限公司

四、银租一体化联动及综合收益

本项目虽为我部自主营销项目，但通过在※※分行※※支行开立监管账户，也达到了较好的银租联动效果，并为分行带来了负债及结算业务收益。

本笔业务发生前，兴业银行※※分行与※※※股份有限公司尚未开展业务合作，租赁业务成为分行对※※※股份有限公司业务的切入点，通过该业务分行可深入开展与※※※股份有限公司的合作。该项目投放后为分行带来的综合收益，充分调动分行推荐租赁业务的积极性。近期分行已为我部推荐了多笔融资租赁项目。

综合业务接入区业务承载方案分析 第3篇

【摘要】 综合业务接入区建设，能够对资源进行充分应用，实现成本控制和业务发展目标。同时，也能够达到良好的业务接入效果。本文着重分析各类综合业务接入区业务承载方案，确保综合业务接入区业务设置合理性。

【关键词】 综合业务 接入区 承载方案

综合业务接入区服务于基站、WLAN、集团客户专线和家庭宽带等。需要根据相关要素，对城市区域和乡镇等进行划分，使其能够独立完成业务汇聚。综合业务接入区由业务汇聚点、主干接入光缆环和分纤点组成。综合业务接入区能够满足不同业务的接入诉求，借助光缆网络，对不同接入方法和技术进行合理应用，提高业务接入灵活度。

一、 各类业务接入承载方案

1.1 新增基站承载方案

新增基站距离原基站光缆环路较近，相邻综合业务接入区内新增基站数量少，可以在末端接入光缆，并在原有基站环网上接入联络光缆。反之，需要应用链型方式对主干光交进行接入。如果后期站点增加，再对其进行环路规划。如果相邻综合业务接入区新增基站比较多，需要进行分纤点接入，借助主干接入光缆，进行环网组建。

1.2 新增大集团客户承载方案

新增集团大客户，在主干光交/基站中接入两条光缆，对其进行双路由保护。

1.3 新增普通集团、WLAN、家庭客户承载方案

应用FTTX方式为新增普通集团客户和家庭客户服务。该类业务客户数量比较多，需要应用二级光交接入，对一级光交端口资源进行节约应用。

1.4 存量用户割接承载方案

当前客户满足就近接入综合业务接入区要求，并符合以下原则，可以优先割接至综合业务接入区承载。针对集客、家客和WLAN等存量用户，割接到综合业务接入区承载，要保持固有的服务质量和安全级别。

原则1：原有集团客户、家庭客户、WLAN、基站等业务光缆路由具备很多跳接点，长度与要求不符，需要对二级光交进行就近接入，将其优先割接到综合业务接入区，避免对主干光交资源进行占用和浪费。

原则2：部分业务通过末端基站承载，需要遵循就近原则，将其割接到综合业务接入区承载。

原则3：部分业务通过SDH/PTN承载，可以应用PON网络进行替换，遵循就近原则，将其割接到综合业务接入区承载[1]。

二、 分纤点部署

根据覆盖情况对其进行分纤点部署，设置过程中，对客户分布、光缆路由和地理情况等进行综合考量，确保其调度和分配过程中的灵活性；对覆盖范围进行控制；在光缆方向多以及与客户分布密集比较近的道路一侧对分纤点进行设置；结合主干接入光缆纤芯和覆盖业务接入点数量确定分纤点容量配置；一级光交主要对综合业务接入区内的光缆网络架构进行搭建，并重视二级光交接箱建设，以缩短分纤点和客户的末端光缆距离，提高客户接入便利度。

三、接入光缆统筹规划

结合具体情况，合理规划接入光缆，从末端分纤点对其进行引接，达到良好的综合业务区应用效果。在某需求背景下，要对附近区域业务接入点局前井到主干分纤点末端接入段进行规划，并结合业务接入点诉求，对局前井到楼宇内部的末端接入段光缆进行建设。在末端接入光缆入楼，要预留充足的纤芯空间，为后续业务接入提供便利。根据业务接入点数量和潜在客户诉求，对接入光缆纤芯数量进行确定。同时，将光缆末端接入过程中，要确保其经济性和便利度。

四、改造过长主干接入光缆环

光缆过长是主干接入综合业务接入区普遍存在的问题。结合具体情况，对主干接入光缆环进行优化、升级和改造，并对其位置进行确定，将数量分割成2个，确保新主干接入光缆环以及分纤点数量的增多，从根本上对接入光缆环长度进行控制，使PON达到良好的应用效果。如果综合业务接入区汇聚节点数量不足，可以进行增加[2]。

五、合理应用接入技术

技术人员要结合具体情况，对不同类型的接入技术进行科学合理的应用，提高业务接入过程中的灵活度。为了达到良好的应用效果，重要集团客户、普通集团客户和单一集团客户分别应用MSTP/PTN/GPON、GPON、MSTP/PTN/GPON接入方式。城市家庭客户和农村家庭客户分别应用GPON和GPON+LAN接入方式。基站普遍应用PTN接入方式。WLAN以GPON接入方式为主。技术人员要结合具体情况，对PON技术进行合理应用，最大程度发挥它的技术优势和网络优势。

六、 结语

综合业务接入区承载方案直接关系到综合业务接入区接入效果。技术人员要结合具体情况，从根本上保障综合业务接入区承载业务数量，最大程度提高不同业务接入便利度和稳定性。技术人员对综合业务接入区业务承载方案进行合理规划和设计，提高业务接入质量和效率，促进综合业务接入区的快速可持续发展，为网络设备提供健康稳定的运行环境。

参 考 文 献

[1]王大鹏，姜艳，于沆，杨健.综合业务接入区业务承载方案[J].电信工程技术与标准化，2014，（03）：58-60.

电信业务数据分析 第4篇

目前, 我国各大电信集团的业务发展及收入多呈自然地域的特点, 而电信业务的发展受当地经济发展状况、消费者文化程度及消费水平等因素的影响和制约, 集团在制定收入计划时能否可以参考当地经济发展指标的变动而客观地制定集团宏观和微观的业务收入计划, 并根据当地社会发展规划进行必要的调整。基于此, 本文选取了2002年-2004年一些社会指标, 建立了各组电信业务收入与社会经济指标之间的回归模型。

1 指标选取及小组划分

各地区经济指标种类繁多, 总体来看, 主要包括国民经济核算、人口、教育、劳动就业、固定资产投资、能源生产与消费、财政、物价及各行业指标。在众多指标中, 难免会存在相关性较高的指标, 在回归分析中, 这种多重共线性的存在不仅使得回归模型难以真实的反映各指标与电信业务收入的关系, 而且指标间的相互扭曲会导致部分指标统计量不显著。

本文选取人均电信业务收入为电信发展水平被解释变量, 以人均GDP、最终消费与资本形成总额的比值、人口数、大专以上人口占6岁以上人口的比值四项指标分别代表当地经济发展水平、消费水平、人口总量、文化程度, 如表1, 并进行了人均电信业务收入和人均GDP及人口数的对数处理。在指标和量纲的选取思路是, 人均指标与比例指标的选取避免了多重共线性问题, 又很好地表现了经济属性, 并对人均指标和人口数量进行了对数处理, 对数的选择既平衡了各统计量的数值悬殊问题, 又平衡了指标中实际值与比例值的差别。

根据人均GDP和人均电信业务收入2002-2004年指标, 经过聚类分析得到四组, 如表2所示。

2 各组电信业务收入回归模型及其检验

对于2002-2004年的数据, 我们视为截面数据, 直接采用多元回归模型进行拟合, 并对其结果进行检验。

在确定了具有代表性而且不存在多种共线性问题的经济指标的基础上, 对各个小组分别进行回归分析, 建立多元线性回归方程如下:

y=β0+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4+ε

其中, y, x1, x2, x3, x4如表1所述, 将各组中某地区2002-2004年的各指标作为一个统计量, 通过最小二乘估计得到以下各组回归方程:

第一组:y=-1.135+1.003x3+5.826x4, R2=0.989 F=267.07

第二组:y=-14.417+2.005x1+1.176x2, R2=0.831 F=36.98

第三组:y=-3.3+1.131x1+0.407x2-0.262x3+3.525x4, R2=0.787 F=96.14

第四组:y=0.895+0.740x1-0.1x2-0.25x3, R2=0.848 F=88.45

各组均经F检验有效, 对所有回归方程的残差分析, 无异常值出现, 并进行了拟合, 得到了良好的回归误差分析效果, 回归模型误差分析结果略。

3 各组影响因素分析

回归模型不仅从数量上反映了各指标因素与电信行业收入指标的关系, 而且确定了各地区电信业务收入指标的影响质量。每一组的模型中, 影响电信业务收入指标的各因素的解释能力各不同, 而且影响的正负方向也不同, 如表3。

通过提高经济发展水平可以促进除第一组外的其它三组的电信发展水平, 它们与电信发展水平之间具有强的乘数效应;提高消费水平可以促进第二组和第三组的电信发展水平, 但却将减少第四组的电信发展水平;提高文化程度可以增加和第一组和第三组的电信发展水平。扩大人口数量将提高第一组电信发展水平, 却减少第三组电信发展水平。

3.1 具有电信发展水平高、经济发达、消费水平高、人口文化程度高的特点

从回归模型的结果来看, 人口规模和文化程度两个因素同时对电信发展有显著的正向影响作用, 其中, 人口规模对人均电信业务收入的弹性系数略大于1, 文化程度每增长1单位则促进人均电信业务收入增长5.826单位。经济发展和消费水平两个因素对电信发展的影响不显著, 表明该组的经济水平的提高已经很难再对电信发展做出新贡献, 即电信发展水平的提高已经不依赖于当地经济发展水平和消费水平的提高, 而且较大程度地依赖当地人口文化程度的提高, 同时, 随着人口规模的扩大, 促进电信发展水平的提高。因此, 建议第一组以吸引高层次人才的方式提高人口文化程度, 扩大人口规模, 这正与目前的政策相吻合。

3.2 具有经济较发达且人口众多、文化程度较高、消费水平较高的特点

对于经济发达的省份, 经济发展水平和消费水平两个因素对电信的发展有显著地正向影响, 而其它的两个因素作用不显著, 经济发展水平对电信发展水平的弹性系数是2, 消费水平对电信发展水平的弹性系数是1.176, 相比之下, 说明电信发展水平的提高更多地依赖经济发展水平的提高, 建议在提高消费水平的同时, 大力提高经济发展水平, 以提高电信发展水平, 而人口规模和文化程度对电信发展水平的提高不显著, 因此, 不能依赖人口的增加和人口文化程度的提高的方式促进电信发展水平的提高。

3.3 经济整体实力较低, 多数边远省份, 人口数量少, 人口文化程度普遍不高, 消费水平较低

四个因素都对电信的发展有显著的影响, 其中, 人口规模因素是负的影响, 这可能是由于这些地区的地理区域大, 人口却很稀少, 导致对电信发展的束缚, 而其它因素都是正向的, 影响最大的是人口文化程度, 因此, 建议该组以不扩大人口规模、快速提高文化程度、加快经济发展水平、提高消费水平的方式来增加电信发展水平, 特别是电信发展水平对人口文化程度的变化最敏感。

3.4 经济发展对电信发展产生正的影响作用, 消费水平和人口规模均对电信的发展有负的影响作用, 人口文化程度的影响作用不显著

相比之下, 经济发展是该组促进电信发展的唯一正向动力, 其落后已经严重制约了电信发展水平, 同时要控制人口规模的增长, 降低消费与资本形成的比值, 即相对最终消费而言, 适度扩大资本总量的方式促进电信发展。

4 结论及本文研究意义

我国电信业务收入水平依赖当地经济发展水平、消费水平、人口总量及文化教育程度方面的影响和制约, 各影响因素的影响程度分小组而不同。通过建立和分析各小组电信业务收入回归模型, 得到各组电信业务收入的主要影响作用指标和依赖程度。因此, 在制定微观收入分配计划时, 可以参照或跟踪当地经济发展水平提高的幅度、参考当地消费水平的变化幅度、或者根据人口总量和文化程度的变化做相应的调整, 得到较为客观、可依赖的、现实的社会经济指标量化的依据。

参考文献

[1].程毛林, 张伦俊.多元非线性模型的建立方法[J].2005, (5) :20~21

[2].厉建超.平稳增长中孕育变局———2005年四大运营商年报综述和未来趋势预测[J].中国电信业, 2006, (4) :16~21

[3].刘宇.基于区域发展要求的电信业务收入预测[J].科技进步与对策, 2004, (1) :100~102

[4].让.雅克.拉丰, 让.泰勒尔.电信竞争[M].人民邮电出版社, 2001

[5].徐立.对我国通信区域发展不平衡的思考[J].中国软科学, 1997, (5) :44~51

业务经营分析 第5篇

七月，我行继续响应市分行号召，积极主动开展“激情仲夏，金彩生活”营销活动。今年以来我行加快实行零售业务转型，以打通三大渠道，即物理网点、电子机具、电子银行为主要抓手，提升对客户的多元化、多渠道、多维度的营销服务水平，并收到了良好的效果。

一、各项指标完成情况。

1存款完成情况

截至7月底，我行储蓄存款为19349万元，比上月增加45万元，较年初增加4670万元，完成全年任务的116.8%，对公存款余额为

161552万元，较上月减少7220万元，主要还是社保资金减少所致。

我行储蓄存款本月持续稳步增长，成绩喜人。众所周知，自我行迁址滨河区以来，储蓄存款的自然增长已不存在，同时一大批老储户由于迁址流失。面对此种情况，自今年一月起，我行迅速采取“抓大稳小”措施，大力发展贵宾客户，积极维护贵宾客户，对贵宾客户实施一对一服务模式，事实证明此次战略调整取得了较好成果，从而使我行的储蓄存款在过渡的艰难时期仍能保持稳定的增长势头。对公存款由于社保今年征收少，发放多。所以仍处于负增长状态。

2电子银行业务

现如今，电子银行的方便快捷已经得到社会的普遍认可，我行也认识到电子银行不仅能够给顾客带来足不出户的便利，同时对于减轻我行柜台压力，丰富我行收入渠道等方面也有促进作用。因此，我行下大力气推行网上银行、手机银行等信息化工具，并且帮助客户做功 1

能辅导，使客户熟悉电子银行的使用方法，力争将动户率达到100%。

截止七月我行共完成网银298户，其中企业网银18户，个人网银295户；电话银行244户，其中企业电话银行26户，个人电话银行218户。手机银行192户，企业电子银行完成全年任务1100%，个人电子银行业务完成全年任务的78.3%。

3中间业务收入情况

七月份我行共完成中间业务收入4.3万元，截止七月末中间业务收入共计30.8万元，完成全年任务的49%。其中卡收入为18.2万元，构成中间业务收入的主要部分。

中间业务是我行改善盈利结构的关键，在当前融资渠道多元化，利率市场化的市场环境下，利差空间不断缩小，经营陈本居高不下，各家银行吸存放贷稳赚利差的单一模式已经无法满足未来银行多元化的发展需求，因此中间业务创造的非利息收入已经成为或正在成为全行日益重要的利润来源。但是，由于业务开展单

一、业务规模较小等不利因素的限制，我行的中间业务收入相对较低，与既定目标还存在一定差距。

4代理业务收入

截止七月份，我行共完成财险18万元，完成全年任务的112.5%，人险78万元，完成全年任务的173.3%。保险任务始终是全行营销的重点任务，现在银行与保险业合作开辟的新市场，已经成为双方提高利润率的重要手段。我行在现有17名员工的基础上，通过仅有的柜台营销和亲友营销模式已取得了较好的成果。

二、存在问题

1中间业务发展仍是经营过程中的薄弱环节，有待进一步提高。2证券股票市场的不稳定导致基金、定投等理财产品营销难。3柜面业务服务质量有待进一步提高。

三、下一步工作思路

1促进理财产品持续营销

全体总动员，将“激情仲夏，金彩生活”的活动推向新高潮，力争完成市分行下达的营销目标。目前，我行正处于零售业务转型的关键时期，“安心得利”系列理财产品的推出，又给行金融产品又注入了一股新的活力，它以其时间短利润高安全系数大的优势，在同业同类金融产品中也占据较强优势，我行应紧抓时机，做好此项理财产品的宣传发售工作，并以此为契机，推动其他业务全方位发展。2确保各项存款稳步增长

坚定不移的狠抓存款，积极落实一线员工的奖励兑现，同时要进一步发掘潜在优质客户，尽可能采集客户信息，使之发展成为我行的VIP客户，不断增加我行贵宾客户的数量，为我行存款带来更大的效益，确保全年储蓄存款在现有良好基础上，进一步稳步提高。

对公存款方面，由于去年年底社保转入的1.4亿，导致我行今年对公存款增长始终处于“填补”状态，就眼下而言，我行将尽量扭转对公存款负增长的局面。

3推进个人贷款不断扩大

我行目前贷款业务已如火如荼的展开，目前华气汽车贸易有限责

任公司前期准入已经获批，在完成市分行制定的个贷任务之后，我行将继续发展个人商用一手车贷款。力争做到调查真实、全面、到位，将风险控制在可控范围内。

4加强营业大厅安全保卫

电信业务数据分析 第6篇

关键词：电信业;“营改增”;“存费送机”;会计核算

一、相关背景

在“营改增”前，三大电信运营商先后取得《关于中国移动有限公司内地子公司业务销售附带赠送行为征收流转税问题的通知》（国税函[2006]1278号）、《关于中国电信集团公司和中国电信股份有限公司所属子公司业务销售附带赠送行为征收流转税问题的通知》（国税函〔2007〕414号）及《国家税务总局关于中国联通有限公司及所属分公司和中国联合通信有限公司贵州分公司业务销售附带赠送行为有关流转税问题的通知》（国税函〔2007〕778号）文件，明确三大电信运营商开展的以业务销售附带赠送实物业务（包括赠送用户手机识别卡、手机、电信终端或有价物品等实物），属于电信单位提供电信业劳务的同时赠送实物的行为，按照现行流转税政策规定，不征收增值税，其进项税额不得予以抵扣;其附带赠送实物的行为是电信单位无偿赠与他人实物的行为，不属于营业税征收范围，不征收营业税。

而在把电信业纳入“营改增”范围的标志性文件《关于将电信业纳入营业税改征增值税试点的通知》（财税[2014]43号）明确，电信运营商提供电信业服务时，附带赠送用户识别卡、电信终端等货物或者电信业服务的，应将其取得的全部价款和价外费用进行分别核算，按各自适用的税率计算缴纳增值税。

按照上海国税局对电信“营改增”的解读，“终端成本平进平出”，税务上“存费送机”业务按合约总金额作为计税收入，即以合约价作为税基，并将税基分为两部分：（一）不低于手机成本部分视同手机销售适用17%税率计算终端销售销项税。（二）合约价扣除手机成本部分作为通信服务收入适用6%或11%计算通信服务销项税。在企业自营销售情况下，公司先将客户缴纳的全部款项中用于消费未来电信服务的部分计列预收账款，扣除该部分若存在剩余金额，需确认为终端销售收入。在相应结转终端存货成本时，应将与终端销售收入对应的部分确认为终端销售成本，剩余部分确认为销售费用。

二、“存费送机”方式的账务处理及涉税事项

（一）用户预存全部话费。事例：某合约计划合约价4488元，用户预存话费4488元，选择最低消费329元/月套餐。公司当月向用户返还408元，次月开始每月返还170元（共计24个月），用户承诺在网25个月，每月最低消费329元。假设通信业务综合税率为8%，电信公司与代理商之间约定的手机采购价格为4488元（含税价），则不含税价格为3835.9元。（4488/

（1+17%））

1、相关会计处理：

（1）用户入网时：

①确认预存话费：

借：银行存款       4488

贷：预收账款-用户预存服务费    4488

②确认递延增值税：

借：预收账款-递延增值税  652.1（4488/1.17*0.17）

贷：应交税费-应交增值税-销项税额      652.1

③确认终端补贴对应的进项税：

借：库存商品                       3835.9

应交税费-应交增值税-进项税额  652.1

贷：应付账款-应付终端款                     4488

借：销售费用       3835.9

贷：库存商品        3835.9

（2）用户消费后：

①假设用户单月消费410元， 408元的话费返还，假定综合税率为8%。

借：预收账款-用户预存服务费  408

应收账款         2

贷：经营收入                   350.6

应交税费-应交增值税-销项税额    0.2（2/1.08*0.08）

预收账款-递延增值税                59.2（408/1.17*0.17）

②假设用户次月消费329元，扣除170元的话费返还，假定综合税率为8%。

借：预收账款-用户预存服务费  170

应收账款           159

贷：经营收入             292.5

应交税费-应交增值税-销项税   11.8（159/1.08*0.08）

预收账款-递延增值税           24.7（170/1.17*0.17）

2、相关会计税务分析：

电信业收入：7370.6元（350.6+292.5*24），终端成本： 3835.9元 （4488/1.17），税前利润： 7370.6-3835.9=3534.7元，收入利润率

=48.0%，回收期=15月，增值税金=283.4元，0.2+11.8*24），实际税负率=283.4/7370.6=3.9%

（二）用户预存部分话费。事例：某合约计划合约价4488元，用户预存话费1890元，优惠购机价2598元，选择最低消费189元/月套餐。公司当月向用户返还210元，次月开始每月返还

70元（共计24个月），用户承诺在网25个月，每月最低消费

189元。假设通信业务税率为8%，电信公司与代理商之间约定的手机采购价格为4488元（含税价），则不含税价格为3835.9元。（4488/（1+17%））

相关会计处理：

（1）用户入网时：

①确认优惠购机的终端销售收入和预存话费：

借：银行存款        4488

贷：预收账款-用户预存服务费        1890

其他收入-出售商品收入          2220.5

应交税费-应交增值税- 销项税额  377.5

②确认递延增值税：

借：预收账款-递延增值税  274.6（1890/1.17*0.17）

贷：应交税费-应交增值税-销项税额       274.6

③结转终端成本：

借：库存商品                        3835.9

应交税费-应交增值税-进项税额  652.1

贷：应付账款-应付终端款                 4488

借：销售费用   1615.4

经营成本-出售商品支出 2220.5

贷：库存商品            3835.9

（2）用户消费后：

①假设用户单月消费220元，扣除210元的话费返还，假定综合税率为8%。

借：预收账款-用户预存服务费  210

应收账款        10

贷：经营收入                   188.8

应交税费-应交增值税-销项税额       0.8

预收账款-递延增值税                30.4

②假设用户次月消费189元，扣除70元的话费返还，假定综合税率为8%。

借：预收账款-用户预存服务费    70

应收账款        119

贷：经营收入                 170

应交税费-应交增值税-销项税额     8.8

预收账款-递延增值税              10.2

2、相关会计税务分析：

电信业收入：4268.8元（188.8+170*24），终端成本：1615.4元

（1890/1.17），税前利润：4268.8-1615.4=2653.4元，收入利润率=62 .1%，回收期=11月，增值税金=211.4元（0.2+8.8*24），实际税负率=211.4/4268.8=5.0%

（三）用户不预存话费。事例：某合约计划合约价4488元，用户预存话费0元，选择最低消费329元/月套餐。用户承诺在网25个月，每月最低消费329元。假设通信业务税率为8%，电信公司与代理商之间约定的手机采购价格为4488元（含税价），则不含税价格为3835.9元（4488/（1+17%））。

1、相关会计处理：

（1）用户入网时：

①确认递延增值税：

借：预收账款-递延增值税  652.1（4488/1.17*0.17）

贷：应交税费-应交增值税-销项税额        652.1

②确认终端补贴对应的进项税：

借：库存商品                       3835.9

应交税费-应交增值税-进项税额  652.1

贷：应付账款-应付终端款                4488

借：销售费用       3835.9

贷：库存商品          3835.9

（2）用户消费后：假设用户月消费329元， 0元的话费返还，假定综合税率为8%。

借：应收账款 329

贷：经营收入                291.9

应交税费-应交增值税-销项   11.1（（329-179.52）/

1.08*0.08）

预收账款-递延增值税         26（4488/25/1.17*0.17）

2、相关会计税务分析：

电信业收入： 7296.3元（291.85*25），终端成本： 3835.9元

（4488/1.17），税前利润： 7296.3-3835.9=3460.4元，收入利润率

=47.4%，回收期=16月，增值税金=277.5元（11.1*25），实际税负率=277.5/7296.3=3.9%

综上所述，在三种不同的“存费送机”方式下，用户预存全部话费方式与用户不预存话费方式，均存在收入利润率、实际税负率较相对较低的特点，而用户预存部分话费部分购机款方式下，收入利润率、实际税负率相对较高。因此第二种方式对公司经营最有利，实现企业利润最大化。

参考文献：

[1]关于将电信业纳入营业税改征增值税试点的通知（财税[2014]43号）

电信业务数据分析 第7篇

1 移动互联网应用

移动互联网是一个全国性的、以宽带IP为技术核心的, 可同时提供话音、传真、数据、图像、多媒体等高品质电信服务的新一代开放的电信基础网络, 是国家信息化建设的重要组成部分。

1.1 短消息服务

1.2 手机上网业务

1.3 移动电子商务

1.4 IP电话应用

2 为什么发展移动数据业务

移动通信与Internet的结合是Internet发展的重要方向和趋势。IP网络和移动电话是向正在形成的移动信息社会发展的两条并行且又互补的途径。当今的移动系统已经能够提供先进的移动多媒体业务。移动数据业务辐射的用户范围很可能比固定业务要广, 因为用户使用移动数据业务十分方便:不需要固定的位置;不需要专门的数据终端, 如PC;不需要用户去操作复杂的软件;并且对业务的实时性要求要高于固定数据业务。随着技术的发展, 真正的移动多媒体将把交互式数据通信的范围从家庭和办公室扩展到我们希望达到的任何地方。

2.1 最终用户对移动通信的综合性需求在变化

最终用户对移动通信终端的关注点和诉求点正在从外观设计转向功能提供。

通话已经不再是用户关注的主要问题。用户的综合性需求日加旺盛。

移动终端作为个人信息管理工具和新媒体中心的作用逐步显现出来。

用户对时尚的理解在变化, 从终端的时尚化向服务内容的时尚化演化。

2.2 终用户对移动通信终端产品的功能需求在提升

对利用移动终端和移动通信技术进行娱乐、多媒体信息沟通的需求旺盛, 存在巨大的市场空间。

2.3 终用户对移动数据业务的需求潜能有待释放

对移动数据业务, 特别是以娱乐性为特征的增值业务需求旺盛。

3 移动数据业务的发展

3.1 IPv6带动移动互联网发展

移动IP是通信方式的深刻变革。移动IP不是移动通信技术和因特网技术的简单叠加, 也不是无线话音和无线数据的简单叠加, 它是移动通信和IP的深层融合, 也是对现有移动通信方式的深刻变革。移动IP将是移动技术和IP技术的深层融合, 它将真正实现话音和数据的业务融合,

3.2 移动互联网向多媒体信息应用发展

随着技术的进步, 向移动用户提供多媒体业务将是未来十年内移动通信发展的主要潮流。随着移动互联网用户的增多, 移动终端的日益智能化, 以及传输带宽的增加, 各种新的移动数据应用层出不穷。移动终端用户对移动数据业务的需求日益强烈, 运营商也希望能充分利用目前的设备提供更多的增值应用服务。

3.3 无线宽带使移动多媒体通信梦想成真

移动多媒体通信的实现是人们多年来的梦想, 无线宽带网络则是它的基础。定向话音仍是当前移动通信的主要业务, 但包括高速数据在内的多媒体业务的比重逐年增加.为了提供优质的移动多媒体业务, 必须构筑大范围覆盖的高质量无线宽带网络。

4 移动数据业务对固定数据业务的影响

4.1 移动数据业务和固定数据业务相辅相成

1) 虚拟主机业务的发展呼唤移动数据业务的有力支撑

与西方发达国家相比, 我国虚拟主机行业的整体技术和服务水平确实还存在着一定的差距。但在性能价格的综合对比上, 我们以世界最低的域名注册及网站托管价格、最微薄的利润、保证了绝大多数实力有限的中小企业用户能够跨入信息化应用的门槛。当前虚拟主机用户遇到不少问题。移动管理的不便, 网站管理控制的难度较大, 应用操作复杂。网站的安全性、管理权限分配和速度得不到保障。这种状况阻碍了更多的普通用户实现拥有网站、成为虚拟主机用户的机会。

2) 固定数据业务市场的高成本投入需要移动数据业务的延伸补充

在涿州市几年的固定数据业务的市场发展过程中, 一些固定数据业务市场由于光纤投入过高, 收入支出比例失调, 导致一些用户不能得到所要求的速率。同时, 由于涿州市在计划经济时期遗留问题的影响, 造成涿州市电话专网用户比较多, 市场经济的到来, 使这些大用户及时转换位置, 积极寻求自我保护, 造成我公司固定数据业务发展受到牵制。再者, 这些单位往往存在电话通信站和信息中心两个部门, 容易互相扯皮, 使我公司业务高效益发展受到影响。这些专网用户已经成为小范围的垄断经营者。专网内的用户得不到先进的数据业务带来的益处。如果, 将无线移动数据业务作为有线业务的有效延伸, 使固定与移动数据业务强强联手, 必将进一步推动数据业务市场的有效良性发展。反之, 固定数据业务与移动数据业务的竞争导致用户在网络的整体使用上存在强有力的协调, 甚至互相拆台、诋毁, 导致用户业务的使用受到影响。

3) 无线移动数据业务的低资费、可移动性吸引着年轻一代的网络爱好者

移动运营商针对年轻一族, 时时推陈出新, M-ZONE地带, 移动定位功能等新业务让人目不暇接, 新的网上应用已经让人越来越离不开移动终端的随时随地、一身轻松的感觉。而相应的资费承受能力也受到年轻一族的宠爱。特别是短消息服务更是移动数据业务长开不败的幸运之花, 为移动数据业务的发展打下了良好的基础, 并保持着强胜的生命力, 为移动数据业务的发展承前启后。

无线通信方式深深改变了我们和世界, 它与我们的生活、工作和娱乐已经紧密相连。目前移动通信、图象通信和互联网正走向融合, 多媒体业务将成为今后移动通信业的一个新的增长点。无线将越来越多地被用于提供接入, 而使用有线网络提供长途大容量传输。

5 移动数据业务的发展与固定数据业务走向融合

信息社会中, 信息瞬息万变, 信息量大得惊人, 传统的信息方式和传统的通信设备, 显得有些力不从心。在我国, 以电话业务为基础的电话网经过几十年的高速发展, 已经具有较大规模, 网络设备的程控化、数字化比例已超过了一些发达国家。但是, 城市建设中的地下线管问题影响了其发展, 并且过去铺设的用户线 (缆) 不能提供和解决宽带业务的需求。在有线通信不断发展的同时, 无线通信技术以其灵活方便的功能特点, 广泛应用于电信网的各个邻域。无线网络时代的到来, 使人们的生活突然开始摆脱线缆的羁绊, 变得自由自在起来。

摘要：数字技术与网络技术的结合, 计算机与通信的融合, 以及互联网与移动通信的融合发展, 正在推动着全球移动互联网及其应用的高速发展。移动通信和互联网是当今信息产业发展的两大热点, 这两者的融合就产生了新的增长点, 即移动互联网。

电信业务数据分析 第8篇

3G时代, 电信服务的多样化和业务受众的分化, 需要电信运营商在普遍营销的基础上, 针对特定消费群体实施精准的营销措施。企业通过数据挖掘技术了解它的顾客, 掌握他们的喜好, 从而发掘精确营销的对象。本文在电信级数据仓库的客户历史数据的基础上, 提出了对客户群体建立细分模型的方法, 同时利用关联规则算法, 根据不同客户群体的特征制定增量营销和交叉营销方案, 从而实施有别于传统普遍营销方式的精确营销。

1 精确营销技术概述

精确营销需要在充分理解顾客数据的基础上, 针对顾客习惯与偏好实施一对一的营销措施。它建立在企业海量数据基础上, 运用数据挖掘等工具建立客户细分模型、产品关联分析模型以及增量销售模型等, 分析顾客需求行为, 评估顾客的价值, 预测未来趋势, 并通过策划营销活动检验与改进这些精确营销模型, 为顾客提供更好的服务。

精确营销首先需要收集企业在大量商业活动中记录的大量数据, 构建以客户为中心的数据仓库系统是数据挖掘商业应用的良好基础。数据仓库采用星型模型或雪花模型等模式组织数据, 容纳了企业各信息系统中的海量商业数据, 并为用户提供各种获取数据的手段。数据挖掘的应用流程可表示为:

数据挖掘常用技术有人工神经网络、决策树、聚类技术、关联规则等, 主要应用于分类和预测, 常用软件工具有SPSS Clementine、SAS Enterprise Miner、IBM Intelligent Miner等。实施数据挖掘项目一般应经历CRISP-DM的六个步骤:商业理解、数据理解、数据准备、模型建立、结果评估和应用部署。整个过程是迭代式的, 有时需要在几个步骤间进行反复, 完成源数据、挖掘目标和商业模式之间的平衡。

2 数据挖掘在精确营销中的应用

2.1 数据准备与抽取

精确营销的数据分析建模经过数据抽取、数据预处理、数据模型、数据分析、数据验证、营销评估等过程。为了对某电信企业做客户群体细分, 从该公司的数据仓库中抽取了2007年7-9月份抽样客户的属性数据、费用数据、通话数据以及功能订购数据, 取得的数据维度有年龄、总通话次数、呼转通话时长、手机报订购等36个指标。在对上述数据进行清理、修正等预处理后, 建立客户细分模型和交叉销售分析模型。这些工作均在SPSS Clementine软件中辅助完成。

2.2 客户群体细分模型

客户数据准备完毕后, 选择两步聚类模型节点, 建立自适应客户细分模型。然后, 需要从业务角度分析细分模型, 识别各细分群体的特点, 提供与精确营销有关的总结分析数据。为了能较好的反映客户细分的最新变化, 采用9月份的客户数据对客户进行细分, 并应用7-9月的客户数据对此三个月内在网的客户细分结果进行验证。

2.2.1 因子分析

由于该公司的客户的众多通话行为指标彼此之间存在较强的相关性, 不宜直接引入原始变量对客户进行细分, 故先对36个通话行为指标进行因子分析, 共提取9个因子, 累计贡献率为75.76%。根据九个因子的负荷可总结九个因子如下:

(1) 因子一 (基本通话因子) :本地基本通话费、总通话次数、总通话时长、本地通话次数、本地通话时长、主叫通话时长、被叫通话次数、被叫通话时长、呼转通话次数、呼转通话时长、与移动用户通话次数和时长、与联通用户通话次数和时长、与其他用户通话次数和时长;

(2) 因子二 (商务漫游因子) :国内漫游通话费、国内漫游长途费、国内漫游长途通话次数、国内漫游长途通话时长、漫游通话次数、漫游通话时长;

(3) 因子三 (IP通话因子) :IP国内长途、IP长途通话次数、IP长途通话时长;

(4) 因子四 (国内长途因子) :本地国内长途费、国内基本长途通话次数、国内基本长途通话时长;

(5) 因子五 (拇指一族) :SMS次数_点对点;

(6) 因子六 (国际长途因子) :总消费额、国际漫游通话费、本地国际长途通话费、IP国际长途;

(7) 因子七 (主动出击因子) :主叫通话次数;

(8) 因子八 (IP因子) :IP通话次数、IP通话时长;

(9) 因子九 (无线增值因子) :GPRS流量费用、梦网代收、W A P信息费。

2.2.2 聚类分析

根据上述因子分析结果, 应用两步聚类模型, 将客户分为9类:

由表1可见, 平均话费在100元以上的客户群所涵盖的客户占全部客户的24.79%, 平均话费在300元以上的客户群所涵盖的客户占全部客户的2.99%。本次分类结果基本服从“二八”定律。接下来, 本文先探讨客户细分的结果在不同通话行为指标上的分布, 再总结各类客户的特征。

由表2可以看出, 不同群组的客户在各通话因素上的分布明显不同。涵盖客户比例最低的群组9为高端优质客户, 不仅平均话费高, 而且对公司的各种服务均有很强的需求。而涵盖客户比例最高的群组1为低端客户, 对各种服务需求较少。群组2对IP通话有较高的需求, 群组3对国内长途有较高需求;群组4主要表现为主叫通话;群组5与群组1相比, 在通话行为特征结构上并没有表现出明显差别, 仅是话费较群组1为高;群组6对网络服务有着较高需求;群组7的需求主要表现在商务漫游、IP通话上;群组8则主要为基本通话, 对其他服务需求较少。

以上阐述了各个客户群体在9个通话行为因子上的差别, 接下来将讨论各客户群体在具体通话特征变量上的差别。

2.2.3 客户细分群组的特征总结

(1) 群组一:属低端客户, 各项服务使用均低组, 多为神州行客户, 其中以神州行畅听卡16元版最多, 有888219人, 其次是神州行大众卡, 245003人, 二者合计占全部群组1客户的63.09%。

(2) 群组二:高国内IP通话, 平均每次通话时间6.32;此外, 在主、被叫次数比例上也较高, 被叫/主叫=165.68。呼转次数也较高, 平均9502。套餐选择主要集中在神州行畅听卡16元版, 180640人, 占群组2全部客户的63.79%。

(3) 群组三:高国内长途通话组, 国内基本长途通话时长为各群组最高, 长途话费超过本地话费。对资费不敏感, 长途通话中很少使用IP长途通话。使用付费彩铃的比例也很高, 将近50%。

(4) 群组四:年龄偏低, 女性客户所占比例最高, 超过40%。此群组客户的通话非常活跃, MOU平均达43244.92, 且表现为高主叫通话, 其中多为本地通话。爱煲电话粥, 每次通话时间均较长, 总通话时长/总通话次数=215.8、以网内通话为主。

(5) 群组五:除话费高于群组1外, 其他各项指标与群组1相仿, 属偏低使用率组。此外, 入网时间较长, 为1051.16。套餐以神州行畅听卡16元版为主, 该群组中超过70%的客户使用该套餐。

(6) 群组六:高网络使用群组。各项与网络服务的指标均很高, 如GPRS流量费用、梦网代收、WAP信息费、GPRS流量平均数 (中位数) 、GPRS流量>500 (%) 、梦网短信量、梦网短信费、梦网代收费、证券、百宝箱等。此外, 彩信信息费也较高。

(7) 群组七:以漫游与IP通话为主要商务人士。通话行为特征表现为高话务量、高被叫/主叫比、高呼转。来电提醒、手机报均较高, 此类客户对及时了解信息的需求比较高, 彩铃使用率也较高。使用套餐比较分散, 未表现出明显的聚集性。

(8) 群组八:高基本通话组, 网内网间的通话量均较高, 约25个电话/天。入网时间长, 为各群组中第二长。使用付费彩铃、来电提醒、手机报的比例较高。呼转通话较多。

(9) 群组九:高价值客户, 各项指标均高。套餐主要集中为全球通。

2.3 产品关联分析模型

通过对该地区用户群的数据业务订制数据进行分析, 可以发现不同数据业务之间存在的关联性。应用关联规则, 可以从现有数据业务的用户中发现其他数据业务的潜在客户, 从而实现交叉销售。本案例从该地区用户的数据业务订购数据中挖掘不同业务存在的关联性, 从中发现有趣的关联规则, 这些规则的特点是置信度较高, 支持度较低。以手机报业务为例, 采用Apriori算法建立关联规则挖掘模型, 发掘规则后项为订购手机报的关联规则。

通过上面的关联规则模型, 可以发现以下业务之间的关联性:在来电提醒与付费彩铃的订购用户中, 有88.9%的用户订购了手机报业务的业务, 而采用手机上网、来电提醒、飞信业务的用户的置信度也很高。通过挖掘关联规则, 可以大大提升目标用户的命中率。以来电提醒用户为例, 提升度为17.8倍。

2.4 案例小结

经过对该地区客户的细分和产品关联规则的应用, 将现有用户分为9个组, 每个组均具有鲜明的业务特点。基于用户细分结果, 可以开展针对性个性化营销:

(1) 根据不同群组的通信习惯, 针对性设计不同的个性化套餐和个性化促销手段;

(2) 根据各组客户的服务分析, 尽可能选择某类型数据业务使用比例高的目标群组推广;

(3) 在用户细分模型的基础上建立交叉销售模型, 实施综合化精确营销。

3 结束语

本文通过数据挖掘技术对客户群体进行细分, 从而了解各细分客户群的特征, 找到不同数据业务的目标消费者, 发现潜在的市场, 从用户的需求出发设计出真正满足顾客需求的产品。可以看出, 精确营销的基础是客户细分聚类, 但做到科学地对客户细分, 必须在掌握大量客户信息即数据仓库的基础上, 对这些信息内涵的客户特征进行聚类挖掘, 发现不同客户群体的消费特征, 制定不同营销策略, 做到精细的“有的放矢”。

参考文献

[1]韩家炜.数据挖掘概念与技术[M].北京:机械工业出版社.2007.

[2]王晓平, 吴传宝.精确营销及其在电信企业的应用[J].通信管理与技术.2006.

[3]丁建石, 韩景丰.基于数据挖掘的精确营销研究[J].商场现代化.2007.

电信业务数据分析 第9篇

2008年5月24日, 工业和信息化部、国家发改委以及财政部联合发布《关于深化电信体制改革的通告》公告, 明确了电信重组的方案。中国铁通并入中国移动;中国电信以现金溢价方式收购中国联通CDMA (Code一Division Multiple Access, 码分多址) 网络, 中国卫通基础电信业务并入中国电信;中国联通以现金加股票的方式收购中国网通, 随后中国网通退市。随着重组的完成, 全业务运营也迅速成为行业的焦点。

二、重组后新电信全业务运营分析

1、新电信业务优势分析

重组后的新中国电信的CDMA网络可快速、低成本升级到3G的CDMA2000, 与此同时, 基于延伸的宽带与无线数据业务能力, 将使中国电信短期内快速进入市场。CDMA网络的存在为中国电信的FMC战略提供了最佳平台, 中国电信可能通过全业务捆绑运营来吸引移动用户。中国电信在家庭用户和集团客户上的明显优势使中国电信更容易适应未来全业务竞争的发展趋势。政企客户的“商务领航”品牌、家庭客户的“我的e家”品牌己树立, 并在企业网关和家庭网关的研发上取得了初步成果, 为今后室内场景下的数字化服务提供了有利条件。

如果把电信市场比喻成一个立方体, 横向是固网 (长途、市话、IP电话等) 、宽带 (互联网接入等) 、无线 (移动通信、卫星通信等) ;纵向是网络接入、基础业务、增值业务、内容提供等。从重组前的市场结构来看, 中国电信、中国网通等固网运营商在接入业务方面缺少蜂窝移动业务经营权, 中国移动则缺少固定接入业务经营权。所以电信重组后, 我们提到的所谓的“全业务”电信运营, 其实仅仅是横向意义上全业务, 主要是指新成立的三家电信运营商同时可以经营固网、宽带及无线通信业务。并不代表电信运营商要上下游通吃, 接入服务、基础业务及增值业务全包。

重组后的新电信在全业务运营中, 数据业务融合比较优势突出。从移动话音业务入手, 中国电信可能做各个层面的融合, 而业务捆绑将成为最常见的竞争手段, 业务捆绑将成为基础手段, 增强融合业务的吸引力。在语音业务多层面融合的基础上, 向集团客户提供基于全业务的信息化服务, 在这个层面, 通过实施多业务捆绑策略和宽带化策略, 中国电信将能突出其比较优势。根据DCCI互联网数据中心统计, 2008年互联网用户数超过3亿户, 用户对提供融合数据业务的需求增加, 新中国电信固网宽带以及CDMA数据传输优势凸显出来。

2、新电信业务支撑系统情况

中国电信MBOSS系统:支持统一客户接触:多业务可以通过统一的客户接触渠道受理;支持一台清:在业务受理层面支持组合业务的统一受理;支持组合业务订单管理:支持组合业务变更某项业务、支持增减业务等;系统根据不同的产品配置不同的流程:根据受理业务的不同, 内部可以实现不同的流程流转;支持统一账单:支持多业务账单合并;支持组合业务资费包;有议价支撑能力。

优势是数据模型与技术架构比较先进, 支持多业务与组合业务。面向全业务需要改造的内容是以扩展C网业务运营支撑功能为主。扩展功能:C网资源管理、营销管理功能、渠道管理功能、移动业务合作伙伴管理功能、积分管理功能、信用度管理功能。提升实时性处理:包括实时开通能力和后付费用户的实时性处理能力。

劣势是目前MBOSS没有专业的移动业务支撑能力, 需要一定时间整合C网的支撑能力, 整合期间影响移动业务网市场的竞争。渠道管理、积分管理简单、无专业营销管理、客户分群支持较粗、无移动业务的资源管理支撑。开通及后付费计费系统的实时性不强, 移动业务的客户信控初期无法支撑。

三、重组后的新电信全业务运营对策

对于作为固网运营商的中国电信来说, 支撑系统要支撑全业务, 就需要提升系统营销能力、渠道管理能力、合作伙伴管理能力、信控能力、计费实时性、开通的实时性。对联通CDMA的支撑系统, 需要提升流程管理能力、综合业务处理能力、组合业务支撑能力、个性化支持能力。

对新电信而言, 融合支撑系统建设要既不影响现有业务发展, 又要保证移动业务的的发展, 同时保证客户体验的统一性, 及发挥固网业务运营商组合业务的营销优势。CDMA初期主要考虑采用益独的系统来支撑, 保证对现有业务发展影响最小, 促进移动业务的快速发展。同时, 通过建设数据中心、统一接口平台, 实现移动业务支撑系统与现有支撑系统对组合业务的支持, 实现对统一客户体验的支持。

在全业务的发展过程中, 逐步积累全业务的运营经验及系统建设经验, 逐步将业务整合到一个内部系统中, 最终实现全业务支撑。

参考文献

[1]程远东:《新时期电信企业业务分析与竞争策略探讨》, 《信息通信》, 2009年第3期。

[2]刘静:《中国电信行业市场结构分析》, 《现代商贸工业》, 2009年第17期。

[3]卢志宏、何欣:《中国电信业重组后市场结构分析》, 《兰州大学学报》 (社会科学版) , 2009年第1期。

基于数据挖掘的电信数据分析 第10篇

电信、联通、移动在电信行业呈现相持局面, 而通讯技术和电信行业的变革是形成这种相持状态的两大关键因素。电信、联通和移动一直以来都处于竞争状态, 市场竞争逐渐激烈, 客户对运营商的服务提出了更高的要求, 相互之间的竞争导致宣传运营费用不断增加, 收益及ARPU (Average Revenue Per User, 即每用户平均收入) 降低。政府放宽电信准入标准后, 外国电信运营商也一步步进入中国市场, 我国电信运营商将会处于更加激烈的竞争状态, 这种竞争局面将由电信、联通、移动和外国营运商共同组成。

国内外的运营商为了摆脱这种竞争局面带来的弊端, 为了拓展自身的业务市场, 需要使用大众化营销战略。电信运营商需要采用数据挖掘技术才能将用户的数据与信息数据进行合理转换, 把未被意识到的有用信息从大量杂乱的、碎片化的、片段式的信息数据当中提炼出来。国内外现在已经可以借助DM (Data Mining) 技术开展下列活动:用户服务剖析[1,2]、用户类别划分[3]、代理人员售卖剖析[4]、区域[5]、话务量剖析[6]。这些深入挖掘得到的信息将会应用在企业实操中, 全球很多电信企业都利用这一方法来获取更强大的实力。DM技术活跃在商业市场, 很多企业借助它来达成重大决策, 在挖掘新的项目之前, 利用DM将数据和信息收集、分类、筛选、变换, 设置模型, 获取重点信息。而DM技术和电信行业的结合也是一样, 电信企业把自有的信息和用户数据全部收齐, 借助DM来尝试了解用户的特点, 进而策划差异化的营销策略, 以便留住用户, 获得更多收益。

本文主要对以DM为基础的电信数据剖析理念和思想做一个详细阐述。这个过程第一步要收集可以当作剖析对象的电信数据组, 第二步是关键的步骤, 即数据组解剖, 主要工作包括:首先, 对电信客户进行聚类分析, 找出业务下滑的客户群和非业务下滑的客户群, 使用业务下滑的用户的信息, 把它们作为决策树考核的基点设置模型, 考察得出这些用户本身的特点, 设置一个标准, 检测出和标准相符的用户, 制定针对性决策, 挽回用户, 增加收益。其次, 对有市场潜力的用户单独划分, 并把他们开启的3G项目[7]挖掘出来, 并找出和这些项目有高关联度的业务继续推荐给高市场潜质的用户群。最后, 对势头不错的非绑定GPRS业务用户展开个性研究, 而后作出预测, 开发更具个性化的业务。

1 基于数据挖掘的电信数据分析

1.1 电信业务下滑客户分析

现在通信行业竞争剧烈, 用户不稳定性增加, 很多电信用户成为其他运营商的用户, 所以要壮大市场占比就得先争取用户。在留住老用户的时候多争取新用户。可以对用户做一个聚类分析, 设置划分规则, 把规则当作节点, 建立电信业务下滑客户聚类模型[8], 再对客户数据进行聚类。先确立不同的聚类, 把非业务流失的用户单独建立一个表格, 将通信费用大幅度变动的用户划分到业务下跌的群类别中;然后用表节点把这些用户的信息成列展现, 从中找出流失的因素。通过之前所有步骤搜集到的信息来确认用户特点, 找出流失的内因。在这些群体中再按照各一半的占比标示出业务有下滑和没有下滑的用户各自存在哪些特殊的征兆, 打造决策树, 先细致分析每位用户的通话时长 (长途电话费) 、上网时间、正在使用的品牌, 然后再根据这些要素来做新的营销方案。

中国通信业发达, 市场压力也大, 运营商多了, 用户就更加不稳定了, 这就使得业绩流失和用户出走更加频繁。要想留住用户就得自身有实力、有竞争力。提高实力可以借助数据挖掘模式, 运用挖掘手段设置用户模型, 剖析成因得到数据, 开始预测, 早作计划, 做出新的营销方案给予市场回应, 拉拢用户, 也能从数据挖掘到的结果中发现自己的弱势, 了解用户性质, 针对性营销, 增加自己的实力。

1.2 电信用户GPRS业务关联分析

当前的通信技术是3G。GPRS是2代和3代之间的2.5代, 未来很长阶段都会是主要地位, 也就是说人们还要使用2.5代技术。这一代技术发现了移动网络的魅力, 让用户的爱好和需要得到了验证和满足, 是电信行业内的核心资源, 产生了很大的利润。不过, 在这个行业压力巨大的市场, 要想得到更多青睐, 获取更多的用户认可度, 增加市场额度, 就要抢先一步攻占4G份额。

在使用数据挖掘之前, 人们没办法判断非绑定GPRS业务可发展群体, 不知道现有非绑定GPRS业务客户的特点, 没办法找出客户的需要, 更不知道怎么才能让这些人去办理业务;数据挖掘技术诞生后, 运营商能借助它来设置业务模式进行分析探索, 进而获取用户特质、需求、风格, 促进业务营销, 获得更多收益。

GPRS业务关联分析模型[9]大致有以下8个主要步骤:数据集合、高阶用户数据集、高价值客户分类、商业需求分析、GPRS业务关联剖析、处理数据、发表模型发布、估算模型。最开始做的是对商业需求进行剖析, 这一行为可以借助数据挖掘技术对GPRS业务用户的特征、消费力、爱好等作为指标打造一个GPRS业务关联模型, 对相关内容一一解析, 找出规则, 借此导出可发展用户, 从而完成客户数增加、收益增多的目的。然后要开始对数据进行操作, 以用户特征为标准, 归类多个组, 选出最具潜力值的用户类。第三步, 客户喜好挖掘, 可以借助关联性原则。第四步是发现电信GPRS业务高阶用户 (即有较高消费潜质或价值的部落) 。要达成有效模型的诞生就需要先展开聚类解析。以消费额度为标准划分等级, 选择一个值作为高阶用户的水准线。这样做是为了发现业务最大的关联性, 进而通过关联来进行业务推广和营销。

电信客户非绑定GPRS业务关联分析模型流程如图一所示。

生成的关联分析模型的内部结构如图二所示。

图二中第一行的分析指标的含义是:在总的分析的客户群体中约有5%的客户定制了手机钱包、手机视频、手机电视MBBMS以及快讯DCD业务, 可能性达98.7%。

一般来说, 置信度到70%以上都是很理想的一个数值, 而这里得到的置信度都是高于80%的, 这对于业务的关联分析是很有效的。这里支持度不高, 对于业务的推荐是可以了, 但是如果用这些数据来做决策的话 (如套餐的修改、价格的制定, 不能只是为了满足一部分较少的客户而制定, 这样是很浪费资源的) , 显然是不明智的选择。这样就得找到关联强度较高的业务, 这时候用Web分析[10]做进一步的模型构建及分析。

Web分析是分析各项业务的关联强度的, 其中两项业务之间的线条越粗代表两项业务之间的关联强度越大。图三为关联强度超过2000的关联强度图。

电信运营商可以通过关联分析和Web分析所得到的结果, 有目标地对客户进行业务销售, 可以在很大程度上降低营销成本, 提高销售成功率。例如对使用手机视频业务的客户推荐快讯DCD业务、对使用音乐随身听业务的客户推荐手机视频业务等, 这样有针对性的业务推荐可以很好地提升商业营销的成功率, 相对地减少营销成本, 提升客户价值和企业效益。

1.3 电信非绑定GPRS业务客户预测

对用户办理GPRS后的行为进行观察, 借此开始其他优秀的项目, 同时还可以通过GPRS的使用曲线得出用户的标签和属性及其消费力度、消费偏好, 再以我们得到的用户特点和消费水准打造新的类似的项目, 将这项目推广给还没使用过GPRS项目的人群使用, 展开项目也对用户特点进行考核。本节分析的电信业务客户预测分析模型的流程如图四所示。

数据挖掘使用到非绑定GPRS业务用户身上, 进行分析和预测的环节有剖析商业需要、对信息数据做初步操作、训练集、数据集、模型训练、研发模型、GPRS业务客户预测模型、模型估算等。 (1) 剖析需求。从用户套餐消费情况来看用户特点, 得出规律后把套餐推销给有相同特点但是每天办理套餐的用户。当然, 要完成特点获取和消费规律的统计还要依赖决策树, 构造出分析模型。 (2) 操作信息数据, 删除不必要的, 留下有用的, 并搭建模型。 (3) 预测模型完成 (特指为GPRS套餐设置的) 。在搭建的过程中就要检测可用性, 构造实用的模型。现实业务推广中, 要以模型推导出的和规律一致的潜在用户为销售目标。

2 结束语

本文的研究建立在中国电信某分公司的“某业务精确营销模型研究及推广”项目开展前提下, 借助DM现有研究成果和实际应用水平, 将电信剖析和DM技术的决策树、聚类分析、关联规则三个算法结合起来。可得到如下结果:第一, 利用聚类分析与决策树相互结合, 从而建立模型, 得到业务下滑客户群以及下滑的原因;第二, 利用关联规则算法建立电信客户GPRS业务关联分析模型, 从而找出具有高关联度的GPRS业务;第三, 对于那些非绑定GPRS业务, 建立非绑定GPRS业务客户预测模型, 对客户进行预测, 提出针对性营销的建议, 实现电信运营商在降低运营成本的基础上, 提高企业利润。

摘要：本文的研究建立在中国电信某分公司的“某业务精确营销模型研究及推广”项目开展前提下, 借助DM现有研究成果和实际应用水平, 将电信剖析和DM技术的决策树、聚类分析、关联规则三个算法结合起来建立模型, 利用SPSSClementine数据挖掘工具进行分析, 先对电信业务下滑客户进行简单分析, 着重对电信用户GPRS业务关联进行分析, 最后对电信非绑定GPRS业务客户进行预测, 从而根据结果制定相应的措施进行商业营销, 提高运营商的竞争力和企业利润。

关键词：数据挖掘,电信,数据分析

参考文献

[1]Mozer MC, Wolniewicz R, Grims DB, et al.PredictingSubscriber Dissatisfaction and Improving Retentionin the Wireless Telecommunications Industry[J].IEEE Transactionson Neural Networks, 2000, 11 (03) :690-696.

[2]贾琳, 李明.基于数据挖掘的电信客户流失模型的建立与实现[J].计算机工程与应用, 2004, (04) :185-187.

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[4]Tadesse T, Wilhite DA, Harms SK, et al.Drought Monitoring Using Data Mining Techniques:AC ase Study for Nebraska, USA[J].Natural Hazards, 2004, 33 (01) :137-159.

[5]王纯麟.基于数据挖掘的电信企业客户保持研究[D].南京:东南大学, 2007.

[6]徐建明.客户关系管理在广州电信的应用[J].现代企业, 2010, (11) :14-15.

[7]林桂珠, 范鹏飞.电信企业基于3G时代的精准营销[J].重庆邮电大学学报 (社会科学版) , 2009, 4 (05) :23-26.

[8]Adesse T, Wilhite DA, Harms SK, et al.Drought Monitoring Using Data Mining Techniques:ACase Study for Nebraska, USA[J].Natural Hazards, 2004, 33 (01) :137-159.

[9]盖克.数据挖掘在电信行业客户关系管理系统中的应用研究[D].广州:华南理工大学, 2007.

微信营销业务模式分析 第11篇

关键词：营销模式 微信营销 微信支付

微信是腾讯公司于2011年1月推出的一个提供即时通讯的免费智能端应用程序。2013年，发布的新版公众平台以及2014年发布的理财通，又称为微信版“余额宝”，都为微信进军电子商务平台奠定了良好的基础。目前，微信主要通过微信公众平台、微店、微信朋友圈等模式进行营销业务。

1 微信公众平台的业务模式分析

1.1 公众平台业务模式 微信营销最主流的业务模式是通过微信的公众平台，微信公众平台分为：服务号与订阅号。

服务号主要是大型企业或者组织为用户提供线下服务，进行资讯推送。由于微信对于公众平台的管理很严格，为了严防垃圾信息的传播，所以对于公众平台的消息推送有很严格的限制，公众服务号每月仅有5次机会向用户发送推送消息，不过用户可以通过点击进入该服务号主界面进行想要的信息查询、商品预定以及购买。

以七天酒店的公众平台“铂涛会”为例，用户可以通过点击进入铂涛会的界面，分为三个模块，“我”的个人信息模块、微订房模块以及惠员区模块。通过进入不同模块可以对自己的账户进行管理，也可以通过微信定位功能对附近的七天就近进行预约订房，还可以查看酒店近期的优惠活动等。大型的组织类似中国扶贫基金会也有类似公众账号，通过该平台可以查询到捐助者所捐助的金额等，还可以查询到基金会近期将会开展的活动，这在一定程度上使得公益更加透明化、也更加大众化。

订阅号的参与者一般是个人或者媒体，订阅号会围绕着同一主题进行消息推送。如闺蜜网kimiss，英语四六级等。订阅号跟博客类似，都是进行信息宣传，但是相对来讲更加专业化，因为背后通常会有小团队在共同经营，而且由于主题专一，消息也更加为准确专业。订阅号每天可以向订阅用户发送一条消息，将会在对方的订阅号文件夹中显示。

1.2 公众平台竞争者分析 一切有访客，可以发表消息并进行讨论的网络平台其实都是微信公众平台的潜在竞争者，类似博客、豆瓣、微博等。与博客等相比，微信公众平台显得更加专业，由于其背后组织或者企业的支持，公众平台的开发背景相对稳定。同时，由于微信广大且稳定的受众，通过公众平台推送的消息传播效果显著。但由于微信对话的私密性，公众平台的宣传大多运用自媒体的宣传模式，大多数企业仅通过公众平台进行线上服务及业务宣传，赚口碑，从而吸引客户进行线下消费。更像是在一个平台上进行低价的广告推广。这种自媒体的推广模式最不利的地方是一旦关注的公众平台过多，不同平台发送的消息会相互覆盖，与博客等平台相对比来看，公众平台就算有点击率也很难保证读者的阅读质量。在宣传力度上来讲，微信缺少对公众账号的主动推广，且不如微博那样大量的利用明星的效应，大多数人的公众账号都是通过商家自己宣传或者参加活动了解之后才关注的。相对于这点来看，微信可以学习微博，利用话题或者其他形式对不同类型的主题进行推广，既要利于用户查找感兴趣的公众平台，又要避免垃圾信息混淆用户注意，这是要注意平衡的关键。

2 微店的业务模式分析

2.1 微店业务模式分析 微店是类似于淘宝店铺的一种开放在微信平台上面的店铺。据统计，有超过50000家淘宝店家同时使用微店，在微信上做生意。微店的功能很强大，可以通过一键同步，将淘宝的商品直接同步到微店上。这在很大的程度上吸引了大量的后期进入淘宝，在淘宝网站上难以立足的淘宝店家。微店同时提供强大的商品管理功能，可以即时对微店的商品进行分类、下架等管理。同时，用户可以在微信中搜索出微店的商品，微店店家通过自定义有趣的回复，以独特的方式与用户进行互动。由于微信消息的即时以及私密性，使得微信店家对顾客的服务更为及时，同时也更加保护顾客的隐私。同时，微店定期会提供详细的店铺流量数据，店家可以随时查看或回复平台消息，以数据的方式来观察自己的生意，可以真正有机会发现商机或改进缺陷。

2.2 微店的竞争者分析 微店开发之初的噱头就是将淘宝店铺开到微信上，近年来微信已经成功打败微博豆瓣等成为目前每日打开次数最多的手机软件。这说明了微店开发的平台有很好的受众，所有的微信用户都是微店的潜在消费者。目前，微店最主要的竞争者就是淘宝、京东等网上商城，由于其开发时间更早，系统更为全面，用户相对忠实，使得微店在同类型的营销模式上很难出彩。相对来讲，淘宝的店家跟客户都相对稳定，多年来的发展，使淘宝拥有了一大批“骨灰级”的店家和客户，但同时也是淘宝的弊端，新店家入驻的门槛相对较高且开拓新的市场可能性很低，新店开张若不进行大规模降价促销活动很难让大家认识并认可。从这点来看，开发微店平台就显得势在必行，入驻淘宝店铺相对较晚者和想开网店却无从下手的人都可以通过微店的平台展示自己的商品。并且由于微信是朋友的圈子，信誉有所保障。这种模式下的一传十、十传百是非常有效的传播。

3 朋友圈营销模式分析

3.1 朋友圈营销模式分析 微信朋友圈是类似于QQ空间的一种由熟人、半数人组成的小圈子。朋友圈具有发布以及转发的功能。一个朋友在圈里发消息，另外一个朋友进行转发，就实现了一个圈子到另一个圈子的跳转。微信所有的用户都是朋友圈营销的受众。目前来看，朋友圈营销大致可分为两种方式，一种是实体店家在朋友圈上新图片，不需要广告费用的宣传。另外一种也是当下比较流行的方式是“朋友圈转发点赞”。认知度不高的店铺可以通过转发点赞的方式在各个圈子里跳转，越多的人去体验，认知度越高，营销的效果就相对越好。这是一种能在短时间内达到宣传效果的很好的方式。微信作为一种开放性的社交工具，朋友圈的关系很复杂。除了平日里经常联络的亲朋好友，工作的伙伴也会为了方便而成为这个“小团体”的一员。随着“圈里”朋友的增多，信息也变得越来越多。由于“朋友”的关系，宣传相对来说更加有效，但是如何能够确保正确的传播消息同时避免虚假及垃圾信息的传递需要大众自行辨别。

3.2 朋友圈竞争者分析 对于朋友圈营销来讲，只要有一个公共平台可以晒出自己的东西，都是其营销的潜在竞争对手。以“来往”为例来看，阿里巴巴出台的这一款社交交友软件，其实在推广上面并没有太大的意义，但是由于阿里巴巴跟淘宝的关系，使得很多人为了几元钱的优惠选择下载这个手机软件。虽会对朋友圈营销造成潜在的影响。但由于朋友圈是“朋友”的圈子，相对来说会比来往那种完全性的社交软件的可信度高了很多。朋友圈营销最大的弊端就是随着圈子的不断扩大，虽然有助于开阔视野，同时也给虚假消息提供了平台。随着微信营销的大量出现，厂家直销、海外代购再加上不断出现的名人轶事、哲理名言、心灵鸡汤等都使得朋友圈逐渐成为了大家的阅读包袱。再加上最近不断出现的朋友圈诈骗，对朋友圈信誉度的影响很大。这与微信开发团队的初衷不符，所以目前看来朋友圈营销虽然可行，但若不控制好必将受到封号等一系列的制裁。

4 微信支付模式分析

谈微信营销模式必然涉及到微信支付模式，是用户可以通过手机快速的完成支付流程，以绑定银行卡为基础，可以在微信公众平台、第三方应用商城、二维码扫描等不同方式进行支付。但由于微信开发的时间较晚，支付宝、微博支付等第三方支付平台都对微信支付造成威胁。相对来讲，微信支付平台能容纳的数据还是太小，开发时间较短，支付经验不足。目前微信支持的接入银行仅有12家。微信是目前每天点击量最高的手机APP，又开放了公众平台，微信支付虽然还不够完善，但是宣传做的很好，尤其是与蘑菇街等平台的互相联合，蘑菇街购买商品，进行支付时可用二维码扫描通过微信支付，并有相应的优惠活动，这在很大程度上对微信支付进行了很好的推广。

参考文献：

[1]杜海涛.微信营销大量出现“朋友圈”成“阅读包袱”[N].人民日报，2014（6）.

[2]宗宁.微信表态反营销 自媒体心惊肉跳[J].网易科技专栏，2013（6）.

认识“业务分析” 第12篇

一、什么是业务分析

制定出被全世界公认的业务分析标准并致力于业务分析师培训及其职业资格认证 (这一认证在全世界通用) 的是国际业务分析协会 (International Institute of Business Analysis, IIBA) 。它将业务分析定义为:与利益相关者一起工作, 采取一系列技术和方法, 了解一个组织的架构、战略和运作模式, 向组织推荐问题解决方案, 帮助组织实现其目标。

业务分析工作专注于帮助启发、分析、记录和验证需求, 针对业务问题实施解决方案, 其主要工作内容可以概括为:识别商业机会和存在的业务问题;启发利益相关者的需求, 明确其制约因素;分析利益相关者的需求, 从而确定未来的解决方案所要满足的需求;分析和验证潜在的和实际的解决方案;管理产品或需求的范围。

针对上述所列的业务分析工作内容, 有些人会觉得这些不是已经包含在项目管理 (项目启动阶段的收集需求) 或系统分析 (为软件设计功能需求) 的工作中了吗?为什么还要衍生出业务分析这一专业职能呢?其实它们之间有一定的联系, 却各有自己的特色。项目管理更专注于技术层面及致力于项目在预算内按时按质交付, 很少参与业务交流。而业务分析致力于提供项目来源, 更专注于协调业务与技术的匹配, 探讨如何将业务需求转化为技术重点和项目要点, 将其交付给项目经理。与传统的系统分析相比, 业务分析对业务需求进行诱导与启发, 更加注重理解用户和商业环境, 帮助他们设计规程、结构和技术来支持和提升他们的工作绩效, 从而使解决业务问题和利用商业机会的效果更加显著。

二、业务分析在企业发展中的作用和角色

在竞争日益激烈的今天, 尤其是当经济紧缩或下滑时, 日益窘迫的预算额度、不断增高的项目失败率及客户满意度持续降低所带来的巨大损失逼着高层管理者认识到确定业务需求对项目成功实施的重要性。在IT行业, 据统计, 目前全球只有29%的项目能够在既定的时间和预算内成功交付, 而53%的项目虽然最终能够交付, 但都会导致项目延期、超支或不能完全满足客户需求。业务需求是技术项目的基础, 但业务需求的管理又是最困难、最关键、最容易出错和最需要沟通的一个环节, 它的模糊性、不确定性、变化性和主观性的特点, 使需求管理更具复杂性。而业务分析的职能就是与企业的业务部门有效沟通, 有效获取和分析业务需求, 并将这些需求转化成技术执行人员容易理解并方便实现的“专业语言”, 在后期的项目设计和实施过程上中不断给予协助, 从而保证成功交付满足客户业务需求的项目成果。同时他们还要为战略规划、目标设定和战略执行提供关键的信息。

业务分析师通常分布在一个企业中的三个部门里:独立的业务单元部门、技术部门或企业级的业务分析团队。在业务单元部门的业务分析师要对商业环境、竞争形势及财务问题更加敏感, 在更加具体的层面分析和解决业务问题。他们通常会在项目确定之前利用各种技术和工具分析业务需求, 确定潜在方案, 进行成本/收益分析, 努力获取项目的资源支持。在技术部门, 业务分析师更多地关注技术环境、新技术的可用性和其他相关项目, 从技术的视角分析和解决问题。他们往往是在项目批准后才被分派到项目中, 专注于业务需求研究并确认技术解决方案是否能够满足需求。企业级的业务分析团队有些类似于项目管理办公室, 是特意为支持业务分析工作而设立的业务团队或部门, 它提供一系列经过验证的有效的工具和技术, 业务分析人员可以共享经验, 也可以从他人那里得到支持和指导。

三、未来对业务分析师的需求

“业务分析”是在高速发展的科技时代企业的迫切要求。在这个时代, 技术越来越成为业务赖以发展的根本。企业在技术方面的投入是一种投资, 但这种投资必须与业务目标保持一致, 并能带来丰厚的回报。这就需要大量能够在技术与业务之间起桥梁作用的专门人才。

以IT行业为例。由于业务分析工作目前正在被软件开发人员、项目经理、系统分析师、系统工程师等各种名目的专业人员所从事, 而越来越多的企业意识到业务分析是一种独具特色的重要职能, 因而对业务分析师的需求量巨大。现在美国等国家的IT企业的业务分析师和技术人员的比例为1∶6, 随着开发工具的完善及编程元件的模块化, 相比构建软件, 对于业务需求的透彻分析和理解将会花费更多的时间。因此, 在今后几十年里, 业务分析师及技术开发人员的比例可能会变成2∶1甚至3∶1。而且业务分析师将会细化成不同行业、不同领域、不同技术应用特长或专注于不同类型的业务问题及解决方案, 因此一个企业仅有一种类型的业务分析师还不能满足需求, 可能需要配备具有不同专业和实践经验的业务分析师。这是多大的一个市场啊。

四、如何成为一名优秀的业务分析师

“项目管理、领导力以及业务分析方法”是目前全球公认的业务分析师的标准知识架构。具体来说, 一名优秀的业务分析师要具有以下特征和技能:了解组织的商业理念和战略, 具有将宏观蓝图与关注细节相结合的能力;反应敏锐, 充满好奇心, 积极学习新的业务知识, 了解和掌握最新技术及其应用;具有很好的领导和团队合作能力;理解业务和开发流程;视研究和调查细节为乐趣, 有很好的提出问题和探索细节的能力;是一名出色的沟通者, 有很强逻辑思维能力、聆听能力和表达能力;拥有组织和管理各种形式的海量信息的能力;能够在复杂的业务关系中找到问题的根本原因;通过准备好的技术工具引导、分析和展示需求。

在不同的组织、不同类型的项目上, 使用不同的分析工具, 服务于不同的公司, 获得不同的行业经验, 并与不同的利益相关者一起工作, 是业务分析师成长的“快车道”。你的经历越丰富, 你的灵活性和适应性就越强, 而这恰恰是业务分析的最关键技能。

摘要：在竞争日益激烈的今天, 尤其是当经济紧缩或下滑时, 日益窘迫的预算额度、不断增高的项目失败率及客户满意度持续降低所带来的巨大损失逼着高层管理者重视在开拓新业务、实施新项目前进行细致的业务分析、弄清业务需求。业务需求是商业项目的基础, 但业务需求的管理又是最困难、最关键、最容易出错和最需要沟通的一个环节, 它的模糊性、不确定性、变化性和主观性的特点, 使需求管理更具复杂性。介绍了业务分析的职能定义, 在企业发展中的作用和所承担的角色, 未来对业务分析师的需求, 以及如何成为一名优秀的业务分析师。