蔡一欣 刘颖慧 李 堃 廖 军

中国联通研究院 北京 100176

引言

近年来，随着我国数据通信和移动互联网的高速发展，不论是传统行业还是新兴产品行业，数据逐渐发展成为了互联网技术的重要核心。在当前的大数据时代，要率先与互联网开展融合并取得成果，首先要抓住大数据中所隐含的规则，才会有可能抢占先机。相比于以往的传统数据，大数据在技术上具备的特点包括数据规模大、数据类型繁多、数据价值和信息密度相对偏低、数据处理速度快、对时效性要求高[1]。

目前，针对大数据膨胀所提出的各种有效解决行业发展问题的创新方法，是各企业持续发展的有力支撑。移动互联网和互联网所提供的各种个性化服务，要求不断改善和提升使用者的体验。一般对于用户大数据的处理，可以分为事后风险和追溯，在用户大量的数据中挖掘信息，为企业提供决策，从而提升用户体验。例如，以阿里巴巴电商公司为主要代表的互联网电商搭建了一个大数据处理系统，用于实时统计和分析消费者的行为，细分客户随时更新自己的商品推荐列表[2]。以美国T-Mobile为主要代表的运营商已经开展了大数据分析的技术研究工作，通过集成数据进行综合分析，确定消费者流失的原因，根据分析结果优化网络布局，为广大消费者和企业提供了更好的服务和体验。用户的数据分析通常是量级的处理，利用用户的天然特征和行为特征，纵向对批量用户进行分析，从而提高数据处理的速度，通常分析用户属性的方法就是用户分群。……