大数据分析在社会渠道效能上的应用

2020-06-15何启涛

科教导刊·电子版 2020年7期

关键词：通信业数据模型大数据

何启涛

摘要本文阐述了大数据与大数据建模概念及两者相结合下对社会渠道效能评估的分析和研究，第一部分介绍大数据、大数据分析工具及数据模型流程;第二部分阐述社会渠道效能考核指标并研究大数据分析搭建效能考核指标模型的研究过程。

关键词大数据数据模型通信业社会渠道效能指标

中图分类号：TP301文献标识码：A

0引言

目前通信运营商市场竞争异常激烈，社会渠道已成为通信运营商发展业务的重要途径，社会渠道拥有丰富的渠道（网点）资源和客户资源，可有效提升通信的服务质量。使用大数据分析某区域社会渠道发展用户、运营商收益情况等指标，从而对社会渠道效能情况进行评估。

1大数据及大数据分析工具

1.1大数据

大数据是指：数据量大、变化速度快、数据类型多样化。大数据是结构复杂、数量庞大、类型众多的数据的集合，包括非结构化数据、半结构化数据和结构化数据。

1.2大数据分析工具

基于通信类用户的数据特性和记录大小，可采用Excel、ORACLE等专业数据分析软件进行分析。其中ORACLE软件在分析海量数据时在分析速度、数据逻辑建立、数据调试、数据挖掘等方面具有优势，本文简要介绍下ORACLE数据库分析软件。

ORACLE数据库分析软件，即是以ORACLE关系数据库为数据存储和管理作为构架基础，构建出的数据库管理系统。ORACLE具有大数据量处理、可视化编程、模块化处理以及丰富的数据挖掘算法等优点。

1.3数据模型搭建流程

数据模型流程分为原始数据输入、数据处理过程和结果输出三个环节。（1）数据输入：将原始文件如文本文件、EXECLE文件等类型的数据导入数据库;（2）数据预处理：对原始数据进行条件筛选、样本抽取、多表的横向/纵向连接、排序、均值/方差计算等操作;对数据关键属性字段进行过滤、填充、字段重排、导出和重新分类等操作;（3）结果输出：按照模型建设的需求输出结果。

2社会渠道效能模型

2.1效能考核指标

对某个时间段某社会渠道代理商效能评估主要有以下指标：

指标1：通信运营商的用户收益（某时间段内的社会渠道发展的新增用户收益数据）=（累计出账收入-累计欠费）-累计获得佣金（系统佣金+手工佣金）。其中：（1）如用户收益<0，则形成了收入佣金倒挂，则运营商亏损;（2）手工佣金：以社会渠道整体来计算一般不分摊到其发展的用户上，以店面补贴、达量奖励、年度收入分成，产品激励、服务支持为主;（3）系统佣金：入网佣金、话费分成、在网佣金。

指标2：新增用户的用户平均价值=累计新增用户的用户价值/新增用户数。其中，单用户价值 = 用户累计出账收入-欠费-终端成本分摊-佣金（系统佣金+手工佣金）-制卡成本-网间结算净支出-省际语音、流量结算支出-SP/CP结算费用-积分折算-税金。

指标3：新增用户中价值异常用户占比=用户价值异常用户数/新增用户数。其中，单用户价值异常用户：单用户价值 <= 0。

2.2数据收集

根据效能考核指标的数据要求提取以下数据表：

（1）社会渠道信息表：渠道名称，渠道编码，渠道开通时间，渠道失效时间;

（2）用户出账收入表：用户ID，用户号码，营销区域，账期，实际收入，赠费，SP业务收入，IPTV收入;

（3）用户欠费表：用户ID，用户号码，欠费账期，欠费金额;

（4）缴费表：缴费序列号，账户编号，用户ID，用户号码，缴费渠道，缴费类型，缴费状态，是否为有现金流，缴费时间，缴费金额，地区归属;

（5）用户信息表：用户ID，用户号码，账号编码，业务类型，用户类型，用户状态，入网日期，离网日期，产品名称，渠道编码，渠道名称，操作员工号，发展部门;

（6）提取系统计算的系统佣金数据表：用户ID，用户号码、用户类型，业务受理时间，佣金政策，佣金计算公式，账期，佣金金额，渠道编码，渠道名称;

（7）手工佣金表：渠道编码，渠道名称，账期，手工佣金政策，佣金金额。

2.3数据处理